Как использовать A/B-тестирование медиации

Результаты A/B-тестирования помогают принимать решения о том, какие настройки источников объявлений принесут вам наибольший доход.

Содержание

• Как проводится A/B-тестирование
• Как настроить A/B-тестирование
• Рекомендации

Как проводится A/B-тестирование

В ходе A/B-тестирования оцениваются два варианта группы медиации: текущий и новый (альтернативный). Пользователи приложения делятся на два сегмента, каждому из которых назначается своя группа медиации, что позволяет сравнить эффективность этих групп.

Создать для группы медиации вариант B можно одним из следующих способов:

• добавить или удалить источники объявлений, чтобы оценить, как они влияют на группу медиации;
• настроить другую последовательность каскада, вручную изменив для источников объявлений эффективную цену за тысячу показов;
• включить или отключить оптимизацию для источников объявлений в каскаде;
• изменить количество вызовов источника объявлений.

Посмотреть пример тестирования

Тестирование длится 90 дней, но вы можете в любой момент прекратить его. По результатам эксперимента вы можете решить, оставить ли текущие настройки группы медиации (вариант A) или применить новые (вариант B).

Как настроить A/B-тестирование

Сделайте следующее:

1. Войдите в аккаунт AdMob на странице https://apps.admob.com.
2. На боковой панели нажмите Медиация.
3. Наведите указатель на нужную группу медиации и нажмите на значок с тремя точками . Затем нажмите Настройка A/B-тестирования.
4. Введите название теста.
5. С помощью ползунка укажите, какую долю пользователей приложения нужно выделить для варианта B. Вы можете выбрать значение от 1 до 50 %. Для остальных пользователей будет действовать вариант A (исходный).
   Примечание. После начала тестирования долю пользователей нельзя изменить.
6. Если вы уже проводили A/B-тестирование для группы медиации, то можете использовать раскрывающееся меню для варианта B, чтобы скопировать настройки из предыдущего тестирования.
7. Измените настройки источников объявлений для варианта B. Вы можете:
   • добавить или удалить источники объявлений, чтобы оценить, как они влияют на группу медиации;
   • настроить минимальную эффективную цену за тысячу показов, чтобы протестировать разные ее значения;
   • задать другую последовательность каскада, вручную изменив эффективную цену за тысячу показов;
   • включить или отключить оптимизацию для каскадных источников объявлений;
   • изменить количество вызовов источника объявлений.
8. Если для обоих вариантов используется один источник объявлений, рекомендуем использовать уникальные сопоставления рекламных блоков. Например, используйте сопоставление, которое ещё не используется в варианте A.
   • Нажмите Изменить в столбце "Сопоставление рекламных блоков". В большинстве случаев сведения о сопоставлении доступны в вашем аккаунте рекламной сети.
     Подробнее о том, как добавлять источники объявлений в каскаде и источники объявлений с назначением ставок…
9. Нажмите Сохранить.
10. Нажмите Начать эксперимент.
    Примечание. С момента начала и до момента окончания A/B-тестирования вы не сможете изменять настройки группы медиации, в том числе варианты A и B. Изменения могут исказить результаты эксперимента, поэтому менять рекламные блоки, настройки геотаргетинга и другие параметры нельзя.
11. Нажмите Начать в диалоговом окне подтверждения. Тестирование будет запущено через несколько минут.

Тестирование длится 90 дней. Если вы решите прекратить его раньше или будете готовы принять решение на основе собранных на определенный момент данных, выберите Оставить вариант А или Оставить вариант B.

Рекомендации

• Чтобы тестирование дало значимые результаты, используйте рекламные блоки с достаточным трафиком. Лучший вариант можно определить, если получено не менее 10 000 запросов объявлений.
• Меняйте настройки по одной – это позволит точнее оценить влияние изменений на эффективность группы медиации.
• Проводите тестирование в течение хотя бы двух недель. Чем больше у нас будет данных, тем с большей долей вероятности мы сможем определить лучший вариант.
• Рекомендуем использовать разные сопоставления для вариантов A и B. Это позволит получать точные данные для источников объявлений в каскаде.