后端变现+AB测试双赢攻略，如何让收入不受影响？

大家好，我是阿联。

在优化移动广告变现的过程中，我们常常遇到一个老问题：如何快速测试不同的广告配置，同时避免影响收入。

尤其是对像MAX、AdMob这样的广告平台，虽然它们支持AB测试，但往往效果慢且灵活性差。尤其在获取结果时，不仅周期长，而且往往会有一定的收入损失。

传统的AB测试需要一定的时间来收集数据和评估效果，但这对于需要快速迭代的广告变现优化来说显然不够高效。

那么，有没有一种既能保持快速测试，又不影响收入的方法呢？

在不断优化广告变现的过程中，我发现了一个新的方案：通过配置多个ID，每个ID应用不同的广告配置。

这是因为如今广告源的选择非常多，IAA产品推荐的广告源数量甚至达到十几个。通过为每个ID配置多个广告源，我们就能在更广泛的选择中进行比对，以期找到最佳配置。

但这依然面临一个难题：如何加速测试并确保效果准确？如果仅仅依靠MAX等平台的AB测试，结果可能会非常缓慢。

这时候，借助API接口，通过加载前就获取不同ID的广告表现数据，并进行实时比价，就能快速确定最优配置。简单来说，就是比价谁更高，谁就可以优先展示。

然而，这种方法仍然面临一个挑战，那就是，广告展示后的表现可能与加载前有所偏差。

为了应对这一点，我们可以通过设置测试打点来对不同ID进行小范围的测试，记录并调整偏差。接着，可以通过Firebase的远程配置功能，快速调整优化配置，确保及时更新，以提高精准度。

尽管这项方法可以显著提高测试效率，但在现有的技术条件下，我们也只能达到这个程度。要想实现更精准的效果，还需要平台提供更强大的API支持。

目前，只有像MAX、AdMob等平台能够提供更精确的API接口时，才能实现更高效、精准的广告变现优化。

其实在现有变现平台越来越多bidding的情况下，我们变现优化能做的本质就是制造出优质的瀑布流来达到提升ecmp的目的，无论是多聚合、比价、额外瀑布流等，目的都是如此。

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