大家好，我是阿聯。

在優化移動廣告變現的過程中，我們常常遇到一個老問題：如何快速測試不同的廣告配置，同時避免影響收入。

尤其是對像MAX、AdMob這樣的廣告平台，雖然它們支持AB測試，但往往效果慢且靈活性差。尤其在獲取結果時，不僅週期長，而且往往會有一定的收入損失。

傳統的AB測試需要一定的時間來收集數據和評估效果，但這對於需要快速迭代的廣告變現優化來説顯然不夠高效。

那麼，有沒有一種既能保持快速測試，又不影響收入的方法呢？

在不斷優化廣告變現的過程中，我發現了一個新的方案：通過配置多個ID，每個ID應用不同的廣告配置。

這是因為如今廣告源的選擇非常多，IAA產品推薦的廣告源數量甚至達到十幾個。通過為每個ID配置多個廣告源，我們就能在更廣泛的選擇中進行比對，以期找到最佳配置。

但這依然面臨一個難題：如何加速測試並確保效果準確？如果僅僅依靠MAX等平台的AB測試，結果可能會非常緩慢。

這時候，藉助API接口，通過加載前就獲取不同ID的廣告表現數據，並進行實時比價，就能快速確定最優配置。簡單來説，就是比價誰更高，誰就可以優先展示。

然而，這種方法仍然面臨一個挑戰，那就是，廣告展示後的表現可能與加載前有所偏差。

為了應對這一點，我們可以通過設置測試打點來對不同ID進行小範圍的測試，記錄並調整偏差。接着，可以通過Firebase的遠程配置功能，快速調整優化配置，確保及時更新，以提高精準度。

儘管這項方法可以顯著提高測試效率，但在現有的技術條件下，我們也只能達到這個程度。要想實現更精準的效果，還需要平台提供更強大的API支持。

目前，只有像MAX、AdMob等平台能夠提供更精確的API接口時，才能實現更高效、精準的廣告變現優化。

其實在現有變現平台越來越多bidding的情況下，我們變現優化能做的本質就是製造出優質的瀑布流來達到提升ecmp的目的，無論是多聚合、比價、額外瀑布流等，目的都是如此。

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