Tutorial: Menguji adopsi format iklan AdMob baru menggunakan Firebase
Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Tutorial solusi
Mengadopsi berbagai format iklan merupakan hal yang rumit, tetapi Firebase menawarkan alat yang dapat membantu Anda menguji dan membuat keputusan berdasarkan data tentang cara mengadopsi format iklan baru.
Dengan Firebase, Anda dapat melakukan pengujian A/B terhadap performa format iklan baru dengan sebagian kecil pengguna.
Anda dapat mengamati hasil pengujian dan meninjau rekomendasi dari Firebase mengenai apakah format iklan baru lebih efektif daripada format iklan yang sudah ada.
Setelah yakin bahwa perubahan tersebut kemungkinan dapat memberikan dampak positif, Anda dapat meluncurkannya kepada lebih banyak pengguna hanya dengan mengklik satu tombol.
Yang akan Anda pelajari
Dalam tutorial multilangkah ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Firebase untuk menguji Format iklan Google AdMob untuk aplikasi Anda. Proses ini menggunakan iklan interstisial reward seperti contoh kasus pengujian, tetapi Anda dapat melakukan ekstrapolasi dan menggunakan langkah-langkah yang sama ini untuk uji coba format iklan lainnya.
Tutorial ini mengasumsikan bahwa Anda sudah menggunakan AdMob di aplikasi dan sudah ingin menguji apakah menambahkan unit iklan lain (dengan format iklan baru) akan dampak pada pendapatan aplikasi atau metrik lainnya. Namun, jika Anda belum Anda dapat menggunakan AdMob di aplikasi. Langkah-langkah dalam tutorial ini juga dapat membantu Anda memahami apakah dengan hanya menambahkan unit iklan ke aplikasi akan berdampak pada metrik aplikasi tersebut.
Produk dan fitur yang digunakan dalam tutorial ini
Google AdMob
Google AdMob memungkinkan Anda membuat unit iklan varian yang akan ditayangkan dalam aplikasi Anda. Jika Anda menautkan AdMob dengan Firebase, AdMob mengirimkan informasi pendapatan iklan ke Firebase untuk meningkatkan kualitas iklan pengoptimalan strategi.
Google Analytics
Google Analytics memberikan insight tentang metrik engagement pengguna, retensi, dan monetisasi seperti total pendapatan, Pendapatan AdMob, pendapatan pembelian, dan lainnya. Google Analytics juga memungkinkan Anda membuat segmen dan audiens pengguna.
Firebase Remote Config
Firebase Remote Config memungkinkan Anda mengubah dan menyesuaikan perilaku serta tampilan aplikasi secara dinamis untuk segmen pengguna yang diinginkan — semuanya tanpa memublikasikan versi baru aplikasi Anda. Dalam tutorial ini, Anda akan menggunakan parameter Remote Config untuk mengontrol apakah unit iklan baru ditampilkan kepada pengguna atau tidak.
Firebase A/B Testing
Firebase A/B Testing menyediakan dan infrastruktur Anda untuk menjalankan eksperimen produk dan pemasaran aplikasi Anda. Smart Bidding menangani pendistribusian varian eksperimen kepada pengguna, dan lalu melakukan analisis statistik untuk menentukan apakah varian eksperimen mengungguli grup kontrol berdasarkan metrik utama yang Anda pilih, seperti pendapatan atau retensi pengguna.
Tentukan dasar-dasar pengujian, penargetan, dan sasaran yang akan dijalankan dalam pengujian.
Tentukan varian pengujian dan siapkan parameter Remote Config yang akan mengontrol apakah unit iklan baru akan ditampilkan kepada pengguna dalam pengujian.
Setelah memulai pengujian dan membiarkannya berjalan selama beberapa hari atau minggu, periksa konsol Firebase untuk mengetahui apakah pengujian A/B unggul atau tidak yang berbeda berdasarkan sasaran utama pengujian A/B.
Tinjau dampak pada metrik sekunder bagi setiap varian untuk memastikan varian tersebut tidak menyebabkan dampak negatif yang tidak diinginkan pada metrik tersebut.
Jika A/B Testing menentukan bahwa varian menampilkan format iklan baru adalah pemenangnya, Anda bisa mulai tampilkan format iklan tersebut kepada semua pengguna dalam eksperimen, semua pengguna aplikasi, atau sebagian pengguna.
Jika varian dominan belum dapat ditentukan, Anda dapat terus menjalankan eksperimen untuk mengumpulkan lebih banyak data, atau mengakhiri eksperimen jika ternyata sudah berjalan lama tanpa hasil yang jelas.
Yang Anda butuhkan
Aplikasi Anda sendiri (project iOS, Android, atau Unity)
Aplikasi Anda terdaftar sebagai Aplikasi Firebase yang ditautkan ke Aplikasi AdMob (pelajari lebih lanjut)
Akses akun AdMob yang dikaitkan ke aplikasi Anda, dengan izin untuk membuat unit iklan baru
Akses ke project Firebase yang terkait dengan aplikasi Anda, dengan izin untuk membuat dan mengelola Remote Config dan A/B Testing serta untuk melihat Google Analytics
IDE pilihan Anda
Glosarium
Lihat daftar istilah umum untuk solusi ini
AdMob revenue: Pendapatan dari jaringan AdMob dan bidding terbuka
IAP revenue: Pendapatan dari pembelian dalam aplikasi
Total revenue: Total pendapatan
Retention: Retensi sebagai metrik utama dalam pengujian A/B dilacak sebagai retensi pengguna selama 1 hari, 2-3 hari, 4-7 hari, 8-14 hari, atau lebih dari 15 hari
Parameter Remote Config: Parameter yang dapat dikonfigurasi yang digunakan untuk mengontrol tanpa melihat apakah kami menampilkan format iklan baru atau tidak. Dalam panduan ini, parameter akan berupa nilai boolean.
Konfigurasi Baseline: Konfigurasi yang ada dalam pengujian A/B tertentu — juga dikenal sebagai kontrol. Kontrol biasanya menggunakan nilai default untuk parameter Remote Config, tetapi juga dapat dikonfigurasi untuk menggunakan nilai kontrol baru jika diperlukan.
Konfigurasi varian: Konfigurasi varian adalah alternatif konfigurasi dengan nilai parameter Remote Config yang berbeda yang akan diuji dengan konfigurasi dasar pengukuran.
[[["Mudah dipahami","easyToUnderstand","thumb-up"],["Memecahkan masalah saya","solvedMyProblem","thumb-up"],["Lainnya","otherUp","thumb-up"]],[["Informasi yang saya butuhkan tidak ada","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Terlalu rumit/langkahnya terlalu banyak","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Sudah usang","outOfDate","thumb-down"],["Masalah terjemahan","translationIssue","thumb-down"],["Masalah kode / contoh","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Lainnya","otherDown","thumb-down"]],["Terakhir diperbarui pada 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["**Solution tutorial**\n\nThe adoption of different ad formats can be complicated, but Firebase offers\ntools that help you test and then make data-driven decisions about adopting new\nad 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\nWhat you'll learn\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\nLearn more about the business case and value for this solution in our\n[*Test adoption of new AdMob ad formats* solution overview](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/solution-overview).\n\nProducts and features used in this tutorial\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\nTutorial 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\nWhat you'll need\n\n- Your own app (iOS, Android, or Unity project)\n\n- Your app registered as a Firebase App that's linked to an AdMob App\n ([learn more](//support.google.com/admob/answer/6383165))\n\n- Access to your app's associated AdMob account, with permissions to create\n new ad units\n\n- Access to your app's associated Firebase project, with permissions to create\n and manage Remote Config and A/B Testing as well as to view\n Google Analytics\n\n- Your preferred IDE\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\n\n\u003cbr /\u003e\n\n*** ** * ** ***\n\n\u003cbr /\u003e\n\n[**Step 1** : Use AdMob to create a new ad unit variantarrow_forward_ios](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-1)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n*** ** * ** ***"]]
