Verwendung neuer AdMob-Anzeigenformate mit Firebase testen
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Lösungsübersicht
Was sind Tests zur Akzeptanz von Anzeigenformaten?
Unabhängig davon, ob Ihre App auf Hybridumsatz oder Werbeumsatz basiert, kann die Einführung verschiedener Anzeigenformate schwierig sein.
Nicht alle Anzeigenformate eignen sich für jede App. Außerdem erzielen einige Formate je nach App-Eigenschaften möglicherweise eine bessere Leistung. Wenn Sie ein neues Anzeigenformat implementieren, haben Sie möglicherweise Bedenken hinsichtlich negativer Auswirkungen auf die Nutzerfreundlichkeit oder Bindung. Sie möchten aber vielleicht auch wissen, ob Sie den Umsatz und die Interaktionen steigern können, wenn ein neues Anzeigenformat richtig eingerichtet ist.
Abbildung 1: Mit dem optimalen Anzeigenformat werden die Umsätze maximiert und die Abwanderung minimiert
Firebase bietet Tools, mit denen Sie neue Anzeigenformate testen und dann datengestützte Entscheidungen über die Einführung treffen können:
Mit Firebase können Sie die Leistung eines neuen Anzeigenformats mit einer kleinen Gruppe von Nutzern per A/B-Test testen.
Sie können die Testergebnisse beobachten und Empfehlungen von Firebase prüfen, ob das neue Anzeigenformat eine bessere Leistung als das vorhandene Anzeigenformat erzielt.
Sobald Sie sicher sind, dass die Änderungen wahrscheinlich positive Auswirkungen haben werden, können Sie sie mit nur einem Klick auf mehr Nutzer ausweiten.
Business Case und Wert
Entwickler und Publisher, die Google AdMob- und Firebase-Tools zum Hinzufügen eines neuen Anzeigenformats verwenden, erzielen durchschnittlich einen deutlichen Umsatzanstieg (bis zu 10-fach*), während die Bindungsrate stabil bleibt.
*Umsatzsteigerung basierend auf den Ergebnissen von acht großen Publishern im Jahr 2020.
Pomelo Games nutzt Firebase, um den Umsatz um bis zu 35% zu steigern, ohne Spieler zu verlieren.
Qtonz nutzt Firebase, um den Umsatz aus Anzeigen um das Vierfache und den ARPDAU um 190% zu steigern.
Lösung implementieren
Eine detaillierte Anleitung zur Implementierung dieser Lösung finden Sie weiter unten auf dieser Seite.
In dieser mehrstufigen Anleitung erfahren Sie, wie Sie mit Firebase ein neues Google AdMobAnzeigenformat für Ihre App testen. Als Beispieltestfall wird eine Interstitial-Anzeige mit Prämie verwendet. Sie können dieselben Schritte jedoch auch anwenden, um andere Anzeigenformate zu testen.
In dieser Anleitung wird davon ausgegangen, dass Sie AdMob bereits in Ihrer App verwenden und testen möchten, ob sich das Hinzufügen eines weiteren Anzeigenblocks (mit einem neuen Anzeigenformat) auf den Umsatz oder andere Messwerte Ihrer App auswirkt. Wenn Sie AdMob jedoch noch nicht in Ihrer App verwenden, ist das kein Problem. Anhand der Schritte in dieser Anleitung können Sie auch feststellen, ob sich das Hinzufügen eines Anzeigenblocks zu Ihrer App auf die Messwerte Ihrer App auswirkt.
Für diese Lösung verwendete Produkte und Funktionen
Google AdMob
Mit
Google AdMob können Sie Anzeigenblockvarianten erstellen, die in Ihrer App ausgeliefert werden. Wenn Sie AdMob mit Firebase verknüpfen, sendet AdMob Informationen zum Werbeumsatz an Firebase, um die Optimierung der Anzeigenstrategie zu verbessern.
Google Analytics
Google Analytics bietet Ihnen Einblicke in Messwerte zu Nutzerinteraktionen, Nutzerbindung und Monetarisierung wie den Gesamtumsatz, den AdMob-Umsatz und den Umsatz aus Käufen. Außerdem können Sie damit Nutzergruppen und Segmente erstellen.
Firebase Remote Config
Firebase Remote Config ermöglicht es Ihnen, das Verhalten und das Erscheinungsbild Ihrer App für gewünschte Nutzersegmente dynamisch zu ändern und anzupassen – und das ganz ohne eine neue Version Ihrer App zu veröffentlichen. In dieser Anleitung verwenden Sie Remote Config-Parameter, um festzulegen, ob Nutzern ein neuer Anzeigenblock präsentiert wird.
Firebase A/B Testing
Firebase A/B Testing bietet die Benutzeroberfläche und die Infrastruktur, um Produkt- und Marketingtests in Ihrer App durchzuführen. Es kümmert sich um die Verteilung der Testvarianten an die Nutzer und führt dann eine statistische Analyse durch, um zu ermitteln, ob eine Testvariante basierend auf dem ausgewählten wichtigen Messwert wie Umsatz oder Nutzerbindung die Kontrollgruppe übertrifft.
Definieren Sie die Testgrundlagen, die Ausrichtung und die Zielvorhaben, anhand derer der Test durchgeführt wird.
Definieren Sie Testvarianten und richten Sie den Parameter Remote Config ein, mit dem festgelegt wird, ob der neue Anzeigenblock Nutzern im Test präsentiert wird.
Nachdem Sie den Test gestartet und einige Tage oder Wochen laufen lassen haben, sehen Sie in der Firebase-Konsole nach, ob es eine Gewinnervariante gibt, die das primäre Ziel des A/B-Tests erreicht.
Prüfen Sie die Auswirkungen auf sekundäre Messwerte für jede Variante, um sicherzustellen, dass die Varianten keine unbeabsichtigten negativen Auswirkungen auf diese Messwerte hatten.
Wenn A/B Testing feststellt, dass die Variante mit dem neuen Anzeigenformat die Gewinnervariante ist, können Sie das Anzeigenformat allen Nutzern präsentieren, die im Test angesprochen werden, allen Nutzern Ihrer App oder einer Teilmenge Ihrer Nutzer.
Wenn noch kein eindeutiger Gewinner ermittelt wurde, können Sie den Test entweder weiterlaufen lassen, um mehr Daten zu erheben, oder ihn beenden, wenn er schon lange läuft und die Ergebnisse nicht eindeutig sind.
Glossar
Liste der gängigen Begriffe für diese Lösung ansehen
AdMob-Umsatz: AdMob-Umsatz aus Netzwerken und Open Bidding
Umsatz aus In-App-Käufen: Umsatz aus In-App-Käufen
Gesamtumsatz: Gesamtumsatz
Bindung: Die Bindung ist ein wichtiger Messwert in A/B-Tests. Sie wird nach 1 Tag, 2–3 Tagen, 4–7 Tagen, 8–14 Tagen oder 15 Tagen oder mehr erfasst.
Remote Config-Parameter: Mit diesem konfigurierbaren Parameter wird festgelegt, ob das neue Anzeigenformat ausgeliefert wird oder nicht. In diesem Leitfaden ist es ein boolescher Wert.
Baseline-Konfiguration: Die Ist-Konfiguration in einem bestimmten A/B-Test, auch als Kontrollgruppe bezeichnet. Für das Steuerelement wird normalerweise der Standardwert für den Parameter Remote Config verwendet. Es kann jedoch so konfiguriert werden, dass bei Bedarf ein neuer Steuerelementwert verwendet wird.
Variantenkonfigurationen: Die Variantenkonfigurationen sind die alternativen Konfigurationen mit unterschiedlichen Remote Config-Parameterwerten, die mit der Baseline-Konfiguration verglichen werden sollen.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 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"]]
