A/B тестирование
A/B-тесты в Мобильной медиации Яндекса
С помощью A/B-тестов в Мобильной медиации вы можете экспериментировать сразу с несколькими настройками.
В Мобильной медиации появился инструмент для А/B-тестов. Он поможет оценить эффективность текущих и альтернативных настроек монетизации для рекламного блока и выбрать те, которые приносят наибольший доход.
Что можно тестировать
Во время теста замеряются вознаграждение, показы, eCPM и доля показов. Вы можете тестировать блоки любых форматов, для которых подключены несколько рекламных сетей.
- Добавьте или удалите рекламные сети, чтобы посмотреть, какие комбинации приносят наибольший доход
- Задайте новый порог или удалите уже существующий для сетей, подключенных по технологии Умный водопад, чтобы сравнить их эффективность
По итогам теста можно применить новые настройки или вернуть исходные.
С помощью A/B-тестов в Мобильной медиации вы можете экспериментировать сразу с несколькими настройками. Но мы рекомендуем тестировать одно изменение за раз — так проще интерпретировать результат.
Как провести эксперимент
- Выберите блок, настройки которого хотите протестировать.
- Нажмите A/B-тест на странице редактирования блока.
- Создайте тест, укажите его название, размер тестовой группы (10, 20, 30, 40 или 50%) и период тестирования.
- Запустите тест (остановить тест и вернуться к исходным настройкам можно в любой момент).
- Оцените результат, когда тест завершится.
Обратите внимание: алгоритмам Мобильной медиации нужно время на обучение, поэтому закладывайте на тест не меньше 10 дней. Чтобы получить достоверный результат, постарайтесь обеспечить от 10 000 показов на блоке на время тестирования.
Подробнее о настройке A/B-тестов в Мобильной медиации читайте в Справке.
-
Вовлечение пользователей2 недели назад
Большинство приложений терпят неудачу не из-за плохой «идеи»
-
Новости2 недели назад
Видео и подкасты о мобильной разработке 2026.3
-
Новости1 неделя назад
Видео и подкасты о мобильной разработке 2026.4
-
Статьи4 недели назад
GEO-продвижение: как оптимизировать сайт под нейросети и AI-выдачу
