マネタイズ A/Bテスト機能

「勘」に頼ったマネタイズ戦略から脱却しましょう。この機能により、異なるマネタイズ施策を正確にA/Bテストし、LTV最大化に最も有効な施策を精査することができます。
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A/Bテストってどういう意味?

従来までは、開発リソースの制限や信頼度の高いツールの欠如などにより、リスクを抑えた効率的かつ正確なテストを実施することは難しい状況でした。そのため、リテンションや広告収益の最大化施策については、どうしても不完全な形で行うしか方法はありませんでした。

しかし、新たにリリースされたironSourceのA/Bテストツールを使うことにより、すぐに設定、運用、解析まで簡単に正確なA/Bテストを実施することができます。この機能を活用することにより、ユーザーの広告に対する動向を細かく分析し、ユーザー体験や広告収益についてデータドリブンな判断をすることができるようになります。

ironSourceのA/Bテストツールを使うメリット

収益性の向上

A/Bテストの実施により、広告に対するユーザー体験を改善し、最も収益性の高いマネタイズ戦略を追求することができます。ユーザー体験と収益性、この相反する2つの指標のバランス最適化を実現します。

最小限のリスク

新たな広告枠の追加や既存広告枠の設定変更などにより、ユーザーへ生じる可能性のある悪影響を最小限に止めることができます。このツールを使用して、テストグループのユーザー数をコントロールすることにより、広告設定の変更により、ユーザー体験悪化リスクを抑えることが可能です。

開発リソースの温存

自社でA/Bテストツールを開発し、運用・分析をする場合、非常に多くの開発リソースを消費します。ironSourceのA/Bテストツールは、追加実装やアップデートが必要ないため一切エンジニアの工数がかからないだけでなく、アプリのアップデート審査等による時間もかかりません。全てironSource管理画面から設定・運用・分析することが可能です。

データ・ドリブンな意思決定を

A/Bテストが開始されると、Aグループ・Bグループ双方のフルファンネルデータおよびトレンドインジケータが表示され、グループごとのパフォーマンスを細かく分析することができます。収益、eCPM、ARPDAUなどのパフォーマンスにかかわる指標の他に、リテンションやエンゲージメントレートなどユーザー動向にかかわる指標も表示されることにより、より簡単にデータ・ドリブンな意思決定をすることが可能になります。

「良いマネタイズ施策を実施するにはユーザー体験と収益性のバランスが重要です。そのため、継続的なカスタマイズや最適化が成功のカギとなります。ironSourceのA/Bテストツールを利用することにより、今までにないほど簡単に最適化することができ、事業にとって大きなインパクトとなる判断を迅速かつスマートに下すことができるようになりました。」

Random Logic Games、代表、Andrew Stone

「A/Bテストはどんなデベロッパーにとってもツールキットの中核を担い、ゲームデザインや開発プロセスのどんな部分でも重要になってきます。しかし、マネタイズ戦略において同様なアプローチを実施することは今までは不可能に近いことでした。ironSourceのA/Bテストは、広告設定やマネタイズ戦略を大きく洗練し、ユーザー体験と収益性を改善することができます。」

Game Circus、CEO、Michael Grobe

「ironSourceのA/Bテストツールを使用することにより、我々が行っている最適化がゲームへどのような影響を与えているかを示す非常に貴重なインサイトを得ることができます。従来の収益予測モデルと比べ、各ユーザーセグメントごとの実際の結果をもと、今までで最も正確な意思決定をすることができるようになりました。この機能により、新規アドネットワークの追加、新規技術の追加、ディール締結などにおいてゲームチェンジャーになることは間違いありません。」

Kongregate、Senior Marketing Manager Ad Monetization、Matt Brown

A/Bテストのベストプラクティス

A/Bテストツールを使うと、どんなテストでも実施することができます。全ては改善したいKPIと広告設定次第です。以下は効果的なA/Bテストの実施例です。

ウォーターフォールのテスト
  • 手動最適化 vs 自動最適化
  • 単一インスタンス vs 複数インスタンス
  • フロアプライス設定 vs 自動最適化
広告ユニットのテスト
  • 新規プレースメント(広告の導線)の追加
  • 動画リワードにおける報酬や報酬量の変更
  • インタースティシャルの表示頻度の変更
コンテンツのテスト
  • 競合タイトルブラックリストの除去
  • プレイアブル広告の配信/配信除外

A/Bテストツールの仕組み

Step 1

A/Bテストを作成

Bグループにてテストしたいユーザーの割合を設定します。設定した割合に応じて、ユーザーはランダムにAグループとBグループに振り分けられます。一度グループ分けされたユーザーはA/Bテストが終わるまで、ずっとそのグループに属します。

作成したBグループ用に、既存アドネットワークの新規インスタンスIDを作成します。テストグループを新規インスタンスで運用することにより、インスタンスレベルでの比較が可能になります。

Step 2

A/Bテストの詳細設定

テスト開始を予約したら、テストしたい内容に沿って、各種設定を行います。

ironSource管理画面で提供している全ての機能がA/Bテストに対応しています。各機能の設定画面にて、Aグループ/Bグループ切替のトグルスイッチがあるので、各グループに対して設定を行います。

Step 3

モニタリングと分析

テストが開始されると、A/Bテストにおける意思決定を行うための必要なデータ全てが閲覧できるようになります。.

Overview Reportでは、各グループごとの詳細なデータを比較・検証することができ、収益・リテンション・ARPDAUなどの重要指標については、トレンドインジケーターが表示されます。

また、Performance ReportやUser Activity Reportなどの通常のレポートにおいても、Aグループ/ Bグループに分類してデータ解析をすることが可能です。

A/Bテストを始めましょう

#1

ironSourceへ登録もしくはサインイン.

#2

A/Bテストを作成。詳しい設定方法については、別途ドキュメントを参照してください。

#3

A/Bテストのベストプラクティス」を参照して、効果的なA/Bテストを実施しましょう。

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