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Mediação

Utilizar testes A/B na mediação

Maximize o desempenho da mediação ao fazer testes A/B em diferentes configurações de grupos de mediação #A/Btests #waterfalladsources #biddingadsources


Estes testes A/B permitem tomar decisões informadas sobre como configurar as suas origens de anúncios na mediação, o que pode ajudar a aumentar os ganhos. 

Como funcionam os testes A/B

Os testes A/B permitem avaliar 2 variações de um grupo de mediação e comparar os resultados. Utilize um grupo de mediação existente e crie uma variação do mesmo para ver qual tem o melhor desempenho. O teste divide os utilizadores da sua app pela configuração do grupo de mediação existente e pela variação, para que se possa medir o respetivo desempenho lado a lado.

Pode alterar o grupo de mediação configurado na variante B da seguinte forma:

  • Ao adicionar ou remover origens de anúncios para ver o respetivo impacto no seu grupo de mediação
  • Ao utilizar uma ordem de hierarquia de publicação diferente através da alteração do valor de eCPM manual das origens de anúncios
  • Ao ativar ou desativar a otimização em origens de anúncios com hierarquia de publicação
  • Ao alterar o número de vezes que uma origem de anúncios é chamada
Nota: o teste tem de receber, pelo menos, 10 000 pedidos de anúncios para que o AdMob possa determinar um resultado.

Clique para ver um teste de exemplo

A interface do AdMob a mostrar um exemplo de mediação AB.

O teste é executado durante 90 dias, mas pode pará-lo em qualquer altura. Com base nos resultados do teste, pode decidir utilizar a configuração original do grupo de mediação (Variante A) ou a variação (Variante B).

Depois de iniciar o teste A/B, não pode efetuar alterações à variante A ou à variante B até que o mesmo seja parado ou termine. Isto ajuda a manter a equidade e a precisão do teste.

Configure um teste A/B

Conclua os seguintes passos:

  1. Inicie sessão na sua conta do AdMob em https://admob.google.com.
  2. Clique em Mediação na barra lateral.
  3. Junto ao grupo de mediação para o qual pretende criar um teste A/B, clique em Configurar teste A/B
  4. Introduza um nome para o teste. 
  5. Use o controlo de deslize para definir a atribuição de utilizadores. Isto determina a percentagem de utilizadores da app que são atribuídos à variante B durante o teste A/B. Pode atribuir de 1% a 50% do tráfego de utilizadores da app à variante B. O restante permanece na variante A (original). 
    Nota: depois de definir a atribuição de utilizadores e iniciar o teste, não pode alterá-la.
  6. Altere a configuração da origem de anúncios na variante B. Pode:
    • Adicionar ou remover origens de anúncios para ver o respetivo impacto no grupo de mediação.
    • Alterar a ordem da sua hierarquia de publicação ao alterar o valor de eCPM manual.
    • Ativar ou desativar a otimização em origens de anúncios com hierarquia de publicação.
    • Alterar o número de vezes que uma origem de anúncios é chamada.
  7. Para garantir relatórios precisos, recomendamos que utilize mapeamentos de blocos de anúncios únicos quando utilizar a mesma origem de anúncios nas variantes A e B. Por exemplo, utilize um mapeamento que ainda não esteja a ser utilizado na variante A.
  8. Clique em Guardar.
  9. Clique em Iniciar teste
    Assim que iniciar o teste A/B, não pode efetuar alterações ao grupo de mediação, incluindo a variante A ou a variante B, até que o teste seja parado ou fique concluído. Qualquer alteração durante a execução da experiência pode afetar os resultados. Isto significa que não pode editar os blocos de anúncios, a segmentação por localização, etc. 
  10. Clique em Iniciar na caixa de confirmação e o teste irá começar dentro de alguns minutos.  

Por predefinição, o teste é executado durante 90 dias, mas pode optar por terminá-lo com base nos dados disponíveis. Saiba como analisar o teste A/B e tomar medidas.

Práticas recomendadas

  • Escolha blocos de anúncios com tráfego suficiente para que o teste determine um resultado. Um teste tem de receber, pelo menos, 10 000 pedidos de anúncios para que o AdMob possa determinar um resultado. 
  • Altere apenas uma definição de cada vez para poder atribuir de forma mais precisa qualquer diferença de desempenho a uma alteração específica.
  • Execute o teste durante, pelo menos, duas semanas. Uma maior quantidade de dados ajuda-nos a obter uma estimativa mais fiável da variante que irá ter o melhor desempenho.
  • Pondere utilizar mapeamentos diferentes nas variantes A e B. Isto ajuda a manter os dados do teste e os relatórios precisos para as origens de anúncios com hierarquia de publicação.

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