Firebase kullanarak yeni AdMob reklam biçimlerinin kullanımını test etme
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Çözüme genel bakış
Reklam biçimi benimseme testi nedir?
Uygulamanız karma gelir veya reklam geliri odaklı olsun, farklı reklam biçimlerini kullanmaya başlamak karmaşık olabilir.
Tüm reklam biçimleri her uygulamaya uygun değildir ve bazı reklam biçimleri, uygulama özelliklerine bağlı olarak daha iyi performans gösterebilir. Yeni bir reklam biçimini uygularken kullanıcı deneyimi veya elde tutma üzerindeki olumsuz etkiden endişe duyabilirsiniz. Ancak yeni bir reklam biçimi uygun şekilde entegre edilirse geliri ve etkileşimi artırıp artıramayacağınızı da merak edebilirsiniz.
Şekil 1: Optimal reklam biçimi, uygulamayı kullanmayı bırakma oranını en aza indirerek geliri en üst düzeye çıkarır
Bu bilinmeyenleri çözmek için Firebase, yeni reklam biçimlerini test etmenize ve ardından bunları kullanma konusunda veriye dayalı kararlar almanıza yardımcı olan araçlar sunar:
Firebase'i kullanarak yeni bir reklam biçiminin performansını küçük bir alt küme ile A/B testi yapabilirsiniz.
Test sonuçlarını gözlemleyebilir ve yeni reklam biçiminin mevcut reklam biçiminden daha iyi performans gösterip göstermediğiyle ilgili Firebase'in önerilerini inceleyebilirsiniz.
Değişikliklerin olumlu bir etkisi olacağından emin olduktan sonra, tek bir düğmeyi tıklayarak değişiklikleri daha fazla kullanıcınıza sunabilirsiniz.
İş gerekçesi ve değer
Yeni bir reklam biçimi eklemek için Google AdMob ve Firebase araçlarını kullanan geliştiriciler ve yayıncılar, elde tutma oranını sabit tutarken ortalama olarak önemli gelir artışları (10 kata kadar*) elde eder.
*2020'de 8 büyük yayıncının elde ettiği sonuçlara dayalı gelir artışı.
Pomelo Games, oyuncu kaybetmeden geliri% 35'e varan oranda artırmak için Firebase'i kullanıyor.
Qtonz, reklam gelirinde 4 kat ve ARPDAU'da% 190 artış elde etmek için Firebase'i kullanıyor.
Çözümü uygulama
Bu çözümü uygulamak için adım adım açıklamalı eğitimimizi takip edebilirsiniz (Bu eğitime bu sayfanın ilerleyen kısımlarında göz atabilirsiniz).
Bu çok adımlı eğitimde, uygulamanız için yeni bir Google AdMobreklam biçimini test etmek üzere Firebase'i nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Örnek test durumunda ödüllü geçiş reklamı kullanılmıştır ancak diğer reklam biçimlerini test etmek için aynı adımları uygulayabilirsiniz.
Bu eğitimde, uygulamanızda zaten AdMob kullandığınızın ve başka bir reklam birimi (yeni bir reklam biçimiyle) eklemenin uygulamanızın geliri veya diğer metrikleri üzerinde bir etkisi olup olmayacağını test etmek istediğiniz varsayılmaktadır. Ancak uygulamanızda AdMob kullanmıyorsanız sorun değil. Bu eğitimdeki adımlar, uygulamanıza reklam birimi eklemenin uygulamanızın metriklerini etkileyip etkilemediğini anlamanıza da yardımcı olabilir.
Bu çözüm için kullanılan ürünler ve özellikler
Google AdMob
Google AdMob, uygulamanızda yayınlanacak reklam birimi varyantları oluşturmanıza olanak tanır. AdMob'i Firebase'e bağladığınızda AdMob, reklam stratejisi optimizasyonunu iyileştirmek için reklam geliri bilgilerini Firebase'e gönderir.
Google Analytics
Google Analytics, kullanıcı etkileşimi, elde tutma ve toplam gelir, AdMob geliri, satın alma geliri gibi para kazanma metrikleri hakkında bilgi edinmenize olanak tanır. Ayrıca kullanıcı kitleleri ve segmentleri oluşturmanıza da olanak tanır.
Firebase Remote Config
Firebase Remote Config, uygulamanızın yeni bir sürümünü yayınlamadan uygulamanızın davranışını ve görünümünü istenen kullanıcı segmentleri için dinamik olarak değiştirmenize ve özelleştirmenize olanak tanır. Bu eğitimde, kullanıcılarınıza yeni bir reklam biriminin gösterilip gösterilmeyeceğini kontrol etmek için Remote Config parametrelerini kullanacaksınız.
Firebase A/B Testing
Firebase A/B Testing, uygulamanızda ürün ve pazarlama denemeleri yürütmek için arayüzü ve altyapıyı sağlar. Deneme varyantlarının kullanıcılara dağıtılmasını sağlar ve ardından bir deneme varyantının, gelir veya kullanıcı elde tutma gibi seçtiğiniz temel metriğe göre kontrol grubundan daha iyi performans gösterip göstermediğini belirlemek için istatistiksel analiz gerçekleştirir.
Testin temellerini, hedeflemeyi ve testin çalışacağı hedefleri tanımlayın.
Test varyantlarını tanımlayın ve yeni reklam biriminin testteki kullanıcılara gösterilip gösterilmeyeceğini kontrol edecek Remote Config parametresini ayarlayın.
Testi başlattıktan ve birkaç gün veya hafta boyunca çalıştırdıktan sonra, A/B testinin birincil hedefine göre A/B testinin kazanan bir varyantı olup olmadığını görmek için Firebase konsolunu kontrol edin.
Varyantların bu metriklerde istenmeyen olumsuz etkilere neden olmadığından emin olmak için her varyantın ikincil metrikler üzerindeki etkisini inceleyin.
A/B Testing, yeni reklam biçimini gösteren varyantın kazandığını belirlerse reklam biçimini denemede hedeflenen tüm kullanıcılara, uygulamanızın tüm kullanıcılarına veya kullanıcılarınızın bir alt kümesine göstermeye başlayabilirsiniz.
Henüz kesin bir kazanan belirlenmediyse daha fazla veri toplamak için denemeyi çalıştırmaya devam edebilir veya kesin olmayan sonuçlarla uzun süredir çalışıyorsa denemeyi sonlandırabilirsiniz.
Sözlük
Bu çözümle ilgili yaygın terimlerin listesini görüntüleme
AdMob geliri: AdMob ağı ve Open Bidding geliri
UİSA geliri: Uygulama içi satın alma geliri
Toplam gelir: Toplam gelir
Elde tutma: A/B testlerinde önemli bir metrik olan elde tutma, 1 gün, 2-3 gün, 4-7 gün, 8-14 gün veya 15 günden uzun süreli kullanıcı elde tutma olarak izlenir.
Remote Config parametresi: Yeni reklam biçimini gösterip göstermeyeceğimizi kontrol etmek için kullanılan yapılandırılabilir parametre. Bu kılavuzda, boolean değeri olacaktır.
Referans yapılandırması: Belirli bir A/B testindeki olduğu gibi yapılandırma (kontrol olarak da bilinir). Kontrol genellikle Remote Config parametresinin varsayılan değerini kullanır ancak gerekirse yeni bir kontrol değeri kullanacak şekilde yapılandırılabilir.
Varyant yapılandırmaları: Varyant yapılandırmaları, referans yapılandırmayla test etmek istediğimiz farklı Remote Config parametre değerlerine sahip alternatif yapılandırmalardır.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["**Solution overview**\n\nWhat is ad format adoption testing?\n\nWhether your app is hybrid-revenue or ads-revenue driven, the adoption of\ndifferent ad formats can be complicated.\n\nNot all ad formats will suit every app, and some ad formats might perform better\ndepending on app properties. When implementing a new ad format, you might be\nconcerned about negative impact on user experience or retention, but you might\nalso be curious if you can increase revenue and engagement if a new ad format\nis properly instrumented.\n***Figure 1**: Optimal ad format maximizes revenue with minimal impact to churn*\n\nTo resolve these unknowns, Firebase offers tools that help you test and then\nmake data-driven decisions about adopting new ad formats:\n\n- Using Firebase, you can A/B test the performance of a new ad format with a\n *small subset* of users.\n\n- You can observe the test results and review recommendations from Firebase\n about whether the new ad format is performing better than the existing ad\n format.\n\n- Once you're confident that the changes will likely have a positive impact,\n you can roll out the changes to more of your users with a click of a button.\n\nBusiness case and the value\n\nOn average, developers and publishers who use Google AdMob and Firebase\ntools for adding a new ad format enjoy major revenue uplifts (up to 10X\\*) while\nkeeping the retention rate stable.\n\n\\**Revenue uplift based on results from 8 large publishers in 2020.*\n\n|---|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [**Pomelo Games**](/use-cases/pomelo-games) uses Firebase to increase revenue by up to 35% without losing players. |\n\n|---|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [**Qtonz**](/use-cases/qtonz-mbit-music) uses Firebase to achieve 4x increase in Ads Revenue and 190% increase in . |\n\nImplementing the solution\n\nTo implement this solution, you can follow our step-by-step tutorial (find an\noverview of this tutorial later on this page).\n\nIn this multistep tutorial, you'll learn **how to use Firebase to test a new\nGoogle AdMob ad format for your app** . It uses a\n[rewarded interstitial ad](https://support.google.com/admob/answer/9884467)\nas the example test case, but you can extrapolate and use these same steps to\ntest out\n[other ad formats](https://support.google.com/admob/answer/6128738).\n\nThis tutorial assumes that you already use AdMob in your app and that you'd\nlike to test whether adding *another* ad unit (with a new ad format) will have\nan impact on your app's revenue or other metrics. However, if you don't already\nuse AdMob in your app, that's ok! The steps in this tutorial can also help\nyou understand if simply adding an ad unit to your app has an impact on your\napp's metrics.\n| **Tip:** If there's a term that you're not familiar with, check out the [glossary](#glossary) at the bottom of this page.\n\nProducts and features used for this solution\n\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Google AdMob \u003e [Google AdMob](/docs/admob) enables you to create ad unit variants that will be served within your app. When you link AdMob with Firebase, AdMob sends ad revenue information to Firebase to improve ad strategy optimization. Google Analytics \u003e [Google Analytics](/docs/analytics) gives you insight into user engagement, retention, and monetization metrics like total revenue, AdMob revenue, purchase revenue, and much more. It also allows you to create user audiences and segments. | Firebase Remote Config \u003e [Firebase Remote Config](/docs/remote-config) enables you to dynamically change and customize the behavior and appearance of your app for desired user segments --- *all without publishing a new version of your \u003e app* . In this tutorial, you'll use Remote Config parameters to control whether a new ad unit is shown to your users. Firebase A/B Testing \u003e [Firebase A/B Testing](/docs/ab-testing) provides the interface and infrastructure to run product and marketing experiments in your app. It takes care of distributing experiment variants to users, and then performs statistical analysis to determine if an experiment variant is outperforming the control group based on your selected key metric, such as revenue or user retention. |\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSolution tutorial overview\n\n[Go\ndirectly to the step-by-step tutorial](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-1)\n\n1. [**Use AdMob to\n create a new ad unit variant for testing**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-1)\n\n 1. Create a new rewarded interstitial ad unit in AdMob.\n\n 2. Implement the ad unit placement within your app's code.\n\n2. [**Set up an A/B\n test in the Firebase console**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-2)\n\n 1. Define testing basics, targeting, and the goals that the test will run\n against.\n\n 2. Define test variants and set up the Remote Config parameter that\n will control whether to show the new ad unit to users in the test.\n\n3. [**Handle\n Remote Config parameter values in your app's code**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-3)\n\n 1. Use the Remote Config parameter in your app.\n\n 2. Implement the logic for displaying the ad unit based on the parameter's\n value.\n\n4. [**Start the A/B\n test and review the test results in the Firebase console**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-4)\n\n 1. After starting the test and allowing it to run for a few days or weeks,\n check the Firebase console for whether the A/B test has a winning\n variant based on the primary goal of the A/B test.\n\n 2. Review the impact on secondary metrics for each variant to ensure the\n variants didn't cause unintended negative impacts to those metrics.\n\n5. [**Decide whether\n to roll out the new ad format**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-5)\n\n 1. If A/B Testing determines that the variant showing the new ad format\n is the winner, you can start showing the ad format to all users targeted\n in the experiment, all users of your app, or to a subset of your users.\n\n 2. If a clear winner isn't yet determined, you can either continue running\n the experiment to gather more data, or end the experiment if it's\n already been running for a long period with inconclusive results.\n\nGlossary\n\n\u003cbr /\u003e\n\nView a list of common terms for this solution\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **AdMob revenue** : AdMob network and open bidding revenue\n\n- **IAP revenue**: In app purchases revenue\n\n- **Total revenue**: Total revenue\n\n- **Retention**: Retention as a key metric in A/B tests is tracked as 1 day,\n 2-3 days, 4-7 days, 8-14 days, or 15+ days user retention\n\n- **Remote Config parameter**: The configurable parameter used to control\n whether we show the new ad format or not. In this guide, it will be a boolean\n value.\n\n- **Baseline configuration** : The as-is configuration in any particular A/B test\n --- also known as the control. The control usually uses the default value for\n the Remote Config parameter, but it can be configured to use a new control\n value if needed.\n\n- **Variant configurations** : The variant configurations are the alternative\n configurations with different Remote Config parameter values that we would\n like to test against the baseline configuration.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e"]]
