Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Tổng quan về giải pháp
Tối ưu hoá tần suất quảng cáo là gì?
Cho dù ứng dụng của bạn là về doanh thu kết hợp hay mô hình thúc đẩy doanh thu từ quảng cáo, thì việc tối ưu hoá doanh thu từ quảng cáo và việc duy trì trải nghiệm người dùng chất lượng cao là điều khó khăn. Quảng cáo là một nguồn tuyệt vời doanh thu, nhưng tần suất quảng cáo cao có thể cung cấp trải nghiệm người dùng tiêu cực và có thể khiến người dùng rời bỏ ứng dụng.
Không có "một tần suất quảng cáo phù hợp với mọi trường hợp" cho mọi ứng dụng; hiệu suất quảng cáo có sự khác biệt đáng kể tuỳ theo ứng dụng và đối tượng. Bạn có thể lo ngại rằng việc tăng tần suất quảng cáo có thể tác động tiêu cực đến người dùng trải nghiệm hoặc tỷ lệ giữ chân người dùng, nhưng bạn cũng có thể tò mò muốn biết liệu thời gian đó có tăng doanh thu và mức độ tương tác khi được đo lường đúng cách, giúp duy trì kiểm tra các chỉ số tương tác.
Hình 1: Tần suất quảng cáo tối ưu giúp tối đa hoá doanh thu mà chỉ tác động rất ít đến tỷ lệ người dùng rời bỏ
Để giải quyết những ẩn số này, Firebase cung cấp các công cụ giúp bạn thử nghiệm, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về tần suất quảng cáo tối ưu:
Bằng cách sử dụng Firebase, bạn có thể tiến hành thử nghiệm A/B hiệu suất của nhiều tần suất quảng cáo với một nhóm nhỏ người dùng.
Bạn có thể quan sát kết quả thử nghiệm và xem xét các đề xuất của Firebase về tần suất quảng cáo nào đang hoạt động hiệu quả hơn và ít tác động đến giữ chân người dùng.
Khi bạn đã chắc chắn rằng những thay đổi này sẽ có khả năng tác động tích cực, bạn có thể triển khai các thay đổi cho nhiều người dùng hơn chỉ bằng một cú nhấp chuột.
Trường hợp sử dụng cho doanh nghiệp và giá trị
Các nhà phát triển và nhà xuất bản dùng các công cụ Google AdMob và Firebase để việc tối ưu hoá tần suất quảng cáo sẽ giúp tăng đáng kể doanh thu mà không gây bất lợi ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng.
Qtonz sử dụng Firebase để tăng doanh thu từ quảng cáo gấp 4 lần và tăng mức độ tương tác bằng cách tuỳ chỉnh trải nghiệm cho các giai đoạn khác nhau trong hành trình của người dùng.
Ít quảng cáo hơn cho người dùng mới: Chúng làm giảm số lượng quảng cáo mà người dùng nhìn thấy trong ngày đầu tiên sử dụng ứng dụng. Họ cũng thay đổi vị trí để quảng cáo chỉ xuất hiện sau người dùng hoàn thành một hành động quan trọng trong ứng dụng. Những thay đổi này giúp quảng cáo ít xâm nhập hơn.
Quảng cáo thường xuyên hơn cho người dùng tương tác: Dành cho người dùng với thời lượng phiên dài hơn, Qtonz đã tăng số lượng phiên quảng cáo hiển thị từ 2 đến 3-4 quảng cáo mỗi ngày.
Triển khai giải pháp
Để triển khai giải pháp này, bạn có thể làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi (tìm tổng quan về hướng dẫn này ở phần sau của trang này).
Trong hướng dẫn nhiều bước này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Firebase để thử nghiệm nhiều giới hạn tần suất cho Google AdMob quảng cáo trong ứng dụng của bạn. Chiến dịch này sử dụng quảng cáo xen kẽ như trường hợp kiểm thử mẫu, nhưng bạn có thể ngoại suy và sử dụng chính các bước này để thử nghiệm giới hạn tần suất cho các định dạng quảng cáo khác.
Hướng dẫn này giả định rằng bạn đã sử dụng AdMob trong ứng dụng và bạn muốn kiểm thử xem việc thay đổi tần suất của đơn vị quảng cáo xen kẽ có ảnh hưởng đến doanh thu của ứng dụng hay các chỉ số khác hay không. Tuy nhiên, nếu bạn chưa có sử dụng AdMob trong ứng dụng của mình thì không sao! Các bước trong hướng dẫn này cũng có thể giúp bạn hiểu rõ nên dùng tần suất quảng cáo nào trong ứng dụng của mình.
Sản phẩm và tính năng được sử dụng cho giải pháp này
Google AdMob
Google AdMob cho phép bạn tạo các đơn vị quảng cáo với nhiều tần suất quảng cáo hoặc tốc độ làm mới sẽ được phân phát trong ứng dụng của bạn. Khi bạn liên kết AdMob với Firebase, AdMob sẽ gửi thông tin doanh thu từ quảng cáo đến Firebase để cải thiện việc tối ưu hoá chiến lược quảng cáo.
Google Analytics
Google Analytics cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về chỉ số mức độ tương tác của người dùng, tỷ lệ giữ chân và khả năng kiếm tiền như tổng doanh thu, Doanh thu AdMob, doanh thu từ giao dịch mua hàng và nhiều thông tin khác. Công cụ này cũng cho phép bạn tạo đối tượng và phân khúc người dùng.
Firebase Remote Config
Firebase Remote Config cho phép bạn tự động thay đổi và tuỳ chỉnh hành vi cũng như giao diện của ứng dụng cho phân khúc người dùng mong muốn — tất cả mà không cần xuất bản phiên bản mới của . Trong hướng dẫn này, bạn sẽ sử dụng tham số Remote Config để kiểm soát đơn vị quảng cáo nào được hiển thị cho người dùng của bạn.
Firebase A/B Testing
Firebase A/B Testing cung cấp giao diện và cơ sở hạ tầng để chạy thử nghiệm sản phẩm và tiếp thị trong ứng dụng của bạn. Nó đảm nhận việc phân phối các biến thể thử nghiệm đến người dùng, và sau đó thực hiện phân tích thống kê để xác định xem biến thể thử nghiệm có phải là hoạt động tốt hơn nhóm đối chứng dựa trên chỉ số chính bạn đã chọn, chẳng hạn như doanh thu hoặc tỷ lệ giữ chân người dùng.
Sau khi bắt đầu thử nghiệm và để thử nghiệm chạy trong vài ngày hoặc vài tuần, kiểm tra bảng điều khiển của Firebase để biết thử nghiệm A/B có kết quả chiến thắng hay không dựa trên mục tiêu chính của thử nghiệm A/B.
Xem xét tác động đối với các chỉ số phụ cho từng biến thể để đảm bảo biến thể không gây ra tác động tiêu cực ngoài ý muốn đối với các chỉ số đó.
Nếu A/B Testing xác định rằng biến thể hiển thị định dạng quảng cáo mới là quảng cáo chiến thắng, bạn có thể bắt đầu hiển thị định dạng quảng cáo cho tất cả người dùng được nhắm đến trong thử nghiệm, tất cả người dùng ứng dụng của bạn hoặc một nhóm nhỏ người dùng của bạn.
Nếu chưa xác định được biến thể chiến thắng rõ ràng, bạn có thể tiếp tục chạy thử nghiệm để thu thập thêm dữ liệu hoặc kết thúc thử nghiệm nếu đã chạy trong một thời gian dài mà kết quả không xác định được.
Bảng thuật ngữ
Xem danh sách các thuật ngữ phổ biến cho giải pháp này
Doanh thu AdMob: Doanh thu từ mạng AdMob và tính năng đặt giá thầu mở
Doanh thu từ IAP: Doanh thu từ các giao dịch mua hàng trong ứng dụng
Tổng doanh thu: Tổng doanh thu
Tỷ lệ giữ chân: Tỷ lệ giữ chân là chỉ số chính trong thử nghiệm A/B được theo dõi là 1 ngày, Tỷ lệ giữ chân người dùng trong 2-3 ngày, 4-7 ngày, 8-14 ngày hoặc trên 15 ngày
Tham số Remote Config: Tham số có thể định cấu hình được dùng để kiểm soát đơn vị quảng cáo nào hiển thị cho người dùng. Trong hướng dẫn này, mã sẽ là một mã đơn vị quảng cáo.
Cấu hình cơ sở: Cấu hình nguyên trạng trong mọi thử nghiệm A/B cụ thể — còn được gọi là nhóm đối chứng. Chế độ kiểm soát này thường sử dụng giá trị mặc định cho tham số Remote Config, nhưng bạn có thể định cấu hình tham số này để sử dụng chế độ kiểm soát mới giá trị nếu cần.
Cấu hình biến thể: Các cấu hình biến thể là lựa chọn thay thế với các giá trị thông số Remote Config khác nhau mà chúng ta sẽ muốn kiểm thử so với cấu hình cơ sở.
[[["Dễ hiểu","easyToUnderstand","thumb-up"],["Giúp tôi giải quyết được vấn đề","solvedMyProblem","thumb-up"],["Khác","otherUp","thumb-up"]],[["Thiếu thông tin tôi cần","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Quá phức tạp/quá nhiều bước","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Đã lỗi thời","outOfDate","thumb-down"],["Vấn đề về bản dịch","translationIssue","thumb-down"],["Vấn đề về mẫu/mã","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Khác","otherDown","thumb-down"]],["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["**Solution overview**\n\nWhat is ad frequency optimization?\n\nWhether your app is hybrid-revenue or ads-revenue driven, optimizing ads revenue\nand keeping a high-quality user experience can be tricky. Ads are a great source\nof revenue, but a high frequency of ads can provide a negative user experience\nand might lead to user churn.\n\nThere is no \"one ad frequency suits all\" approach for any app; ads performance\nvaries greatly from app to app and from audience to audience. You might be\nconcerned that increasing ad frequency could have a negative impact on user\nexperience or retention, but you might also be curious to see if it could lead\nto an increase in revenue and engagement when instrumented properly, keeping\nengagement metrics in check.\n***Figure 1**: Optimal ad frequency 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 the optimal ad frequency:\n\n- Using Firebase, you can A/B test the performance of various ad frequencies\n with a *small subset* of users.\n\n- You can observe the test results and review recommendations from Firebase\n about which ad frequency is performing better and with minimal impact on\n retention.\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\nDevelopers and publishers using Google AdMob and Firebase tools for\noptimizing their ad frequencies enjoy major revenue uplifts without adversely\nimpacting user experience.\n\n|---|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [**Qtonz**](/use-cases/qtonz-mbit-music) uses Firebase to boost ad revenue by 4x and grow engagement by customizing the experience for different stages of the user journey. - **Fewer ads for new users** : They *reduced the number of ads* that a user sees on their first day using the app. They also changed the placement so that ads only appear after users complete a key in-app action. These changes made ads less intrusive. - **More frequent ads for engaged users** : For users with longer session lengths, Qtonz *increased the number of ads* shown from 2 to 3-4 per day. |\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 various\nfrequency caps for Google AdMob ads in your app** . It uses\n[interstitial ads](https://support.google.com/admob/answer/7311435)\nas the example test case, but you can extrapolate and use these same steps to\ntest frequency capping for\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 changing the *frequency* of an interstitial ad unit will\nhave an 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 what ad frequency you should use in your app.\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 units with various ad frequencies or refresh rates 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 which 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/optimize-ad-frequency/step-1)\n\n1. [**Use AdMob to\n create new ad unit variants for testing**](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/step-1)\n\n 1. Create two new interstitial ad units in AdMob.\n\n 2. Set the *Frequency capping* of each ad unit to an impressions per user\n value that you want to test.\n\n 3. Implement the ad unit placements within your app's code.\n\n2. [**Set up an A/B test\n in the Firebase console**](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/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 which ad unit is shown to users in the test.\n\n3. [**Handle\n Remote Config parameter values in your app's code**](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/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 test\n and review the test results in the Firebase console**](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/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 to\n roll out the new ad unit with the updated ad frequency**](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/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 which ad unit is show to users. In this guide, it will be an ad unit ID.\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"]]