APP应用内广告变现，开发者灵活运用A/B测试可以大大提高应用的广告变现收益的长期增长，基于A/B测试的数据，为广告变现策略提供精准、可行的数据支持。
增/减广告位会不会影响用户体验？
新合作的广告平台能否带来更高的收益？
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A/B测试让数据说话，验证APP广告变现策略靠不靠谱。开发者如何使用AdSet聚合广告平台的A/B测试，根据实际效果确定最佳变现方案，推动营收增长。
媒体从整体流量中划出小部分流量，随机、均匀地分出实验组和对照组，分别实施单个不同变量的测试方案，最终通过实验数据对比确定更优方案。一般来说，A/B测试的持续时间通常为1-4周，最多4周左右，为搜集数据留出足够的时间。
AdSet提供的A/B测试功能可以让开发者同时设置多个实验组，同时比对不同策略，比如增加或移除一个新的广告网络，看看效果如何。或者，测试诸如新的定价点或特定地区的瀑布流优化等内容。有效节省测试时长，方便媒体更快采用更优策略提升广告表现。
A/B测试测什么？
1、广告样式测试
开屏、插屏、Banner、激励视频和信息流是目前主流的五种广告样式，开发者可以通过A/B测试来确定哪种广告样式能让用户获得更好的体验，不影响留存。
2、广告加载测试
不同的广告场景、开发者不同阶段的变现目标都决定了所需要的广告加载需求不同。开发者可以针对广告加载相关的维度进行测试，例如并行请求数、广告请求时长、备用广告等待时长、速度优先或eCPM 优先等，找到适合自己产品的最优策略。
3、广告频次测试
过多或过少的广告展示次数都会降低变现收益，开发者需要在用户体验和收益之间找到一个平衡点。
通过A/B测试，开发者可以设置不同的广告展示频次，观察不同设置对用户留存和变现收益的影响来找到最优的广告展示频次，还可以更深入地了解用户反应。
比如游戏APP，广告展示频次会影响用户的游戏体验，带来用户留存率的波动，影响变现收益。游戏开发者可以使用A/B测试来检验人均广告展示频次对用户留存的影响。
4、Bidding和Waterfall测试
验证哪种广告源排序可以达到更好的收益效果，最适合变现需求，就要针对 Bidding 和 Waterfall 的策略进行测试，这包含测试 Bidding 广告源个数&保留数、瀑布流层数、不同分层定价、是否设置底价等。
有了以上数据之后，开发者可以基于数据做出决策，从而改善用户体验，获取新用户，并更好地为应用变现。
