Menguji adopsi format iklan AdMob baru menggunakan Firebase
Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Ringkasan solusi
Apa yang dimaksud dengan pengujian adopsi format iklan?
Baik pada aplikasi yang menghasilkan pendapatan campuran maupun pendapatan iklan, mengadopsi format iklan yang beragam dapat menimbulkan kerumitan.
Tidak semua format iklan akan cocok untuk semua aplikasi, dan beberapa format iklan mungkin lebih efektif untuk properti aplikasi tertentu. Saat menerapkan format iklan baru, mungkin Anda mengkhawatirkan dampak negatif terhadap pengalaman pengguna atau retensi. Namun, Anda mungkin juga ingin mengetahui apakah pendapatan dan engagement dapat ditingkatkan jika format iklan baru diinstrumentasikan dengan benar.
Gambar 1: Format iklan yang optimal akan memaksimalkan pendapatan dengan dampak minimal terhadap churn
Untuk mengatasi masalah yang tidak diketahui ini, Firebase menawarkan alat yang dapat membantu Anda menguji dan membuat keputusan berdasarkan data mengenai pengadopsian 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.
Kasus bisnis dan nilainya
Rata-rata, developer dan penayang yang menggunakan alat Google AdMob dan Firebase untuk menambahkan format iklan baru mengalami peningkatan pendapatan yang besar (hingga 10X lipat*) sekaligus mempertahankan tingkat retensi agar tetap stabil.
*Peningkatan pendapatan berdasarkan hasil dari 8 penayang besar pada tahun 2020.
Pomelo Games menggunakan Firebase untuk meningkatkan pendapatan hingga 35% tanpa kehilangan pemain.
Qtonz menggunakan Firebase untuk mencapai peningkatan Pendapatan Iklan hingga 4x lipat dan peningkatan ARPDAU sebesar 190%.
Mengimplementasikan solusi
Untuk mengimplementasikan solusi ini, Anda dapat mengikuti tutorial langkah demi langkah (temukan ringkasan tutorial ini nanti di halaman ini).
Dalam tutorial multilangkah ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Firebase untuk menguji format iklan Google AdMob baru untuk aplikasi Anda. Tutorial ini menggunakan iklan interstisial reward sebagai contoh kasus pengujian, tetapi Anda juga dapat mengekstrapolasi dan menggunakan langkah-langkah yang sama untuk menguji format iklan lainnya.
Tutorial ini mengasumsikan bahwa Anda sudah menggunakan AdMob di aplikasi dan bahwa Anda ingin menguji apakah menambahkan unit iklan lain (dengan format iklan baru) akan berdampak pada pendapatan aplikasi atau metrik lainnya. Namun, jika Anda belum menggunakan AdMob di aplikasi Anda, hal tersebut tidak akan menjadi masalah. 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 untuk solusi ini
Google AdMob
Google AdMob memungkinkan Anda membuat varian unit iklan yang akan ditayangkan dalam aplikasi Anda. Jika Anda menautkan AdMob dengan Firebase, AdMob akan mengirimkan informasi pendapatan iklan ke Firebase untuk meningkatkan pengoptimalan strategi iklan.
Google Analytics
Google Analytics memberi Anda insight mengenai metrik engagement pengguna, retensi, dan monetisasi, seperti total pendapatan, pendapatan AdMob, pendapatan pembelian, dan banyak lagi. 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 antarmuka dan infrastruktur untuk menjalankan eksperimen produk dan pemasaran di aplikasi Anda. Firebase A/B Testing menangani distribusi varian eksperimen kepada pengguna, lalu melakukan analisis statistik untuk menentukan apakah varian eksperimen berperforma lebih baik daripada 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 atau tidak dalam pengujian.
Setelah memulai pengujian dan membiarkannya berjalan selama beberapa hari atau minggu, periksa konsol Firebase untuk mengetahui apakah ada varian yang dominan berdasarkan sasaran utama pengujian A/B tersebut.
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 yang menampilkan format iklan baru adalah varian yang dominan, Anda dapat mulai menampilkan format iklan tersebut kepada semua pengguna yang ditargetkan dalam eksperimen, semua pengguna aplikasi Anda, atau ke sebagian kecil 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.
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 dan digunakan untuk mengontrol apakah format iklan baru akan ditampilkan 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 konfigurasi alternatif dengan berbagai parameter value Remote Config yang ingin diuji terhadap 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 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"]]
