接入AdMob广告注意事项

一、接入文档

https://developers.google.com/admob/android/quick-start?hl=zh-cn

注意:需要科学上网,登录 AdMob 需要使用全局代理

二、下载官方 demo

拉取官方demo直接运行就可以看到效果

注意工程中会发现两个文件夹,一般都是用 AdMob 下的demo就行,具体区别如下:
AdMob 是一种简化的广告解决方案,适用于大多数普通应用,主要集成 AdMob 提供的广告类型。
AdManager 提供了更多高级功能和灵活性,适用于广告量较大或者需要进行复杂广告管理的应用,可以集成多个广告来源,适合大规模的广告投放和优化。

三、测试广告

  • 使用蓝叠模拟器
  • 需要开启全局代理
  • 需要开启虚拟网卡

四、屏幕适配

注意如果你使用了 autosize 屏幕适配,需要使用副单位,关闭dp单位的支持,不然广告显示就有问题。

// 关闭dp的支持,使用副单位,彻底隔离修改 density 所造成的不良影响
AutoSizeConfig.getInstance().unitsManager
    .setSupportDP(false)
    .setSupportSubunits(Subunits.MM)

五、广告检查器

使用下面的代码打开,可以使用一个按钮触发,打开后是一个可视化的页面

MobileAds.openAdInspector(requireActivity()) { error ->
    // Error will be non-null if ad inspector closed due to an error.
    error?.let {
        Toast.makeText(activity, it.message, Toast.LENGTH_SHORT).show()
    }
}

有什么用

查看广告单元是否加载成功

在这里插入图片描述

检查你的第三方广告源适配器接入是否成功

在这里插入图片描述

查看隐私配置,主要就是 GDPR(欧盟地区的通用数据保护条例)和 CCPA(美国加州法案)

在这里插入图片描述

测试广告源,点击这个开关会提供选择,官方文档

在这里插入图片描述

六、关于中介(其他广告源)

前面提到的官方 demo 中的测试 id 和账号无关,也只能展示 AdMob广告源(带 ad test 标签),无法展示中介广告。
如果需要测试中介广告就需要使用自己 AdMob 中配置的广告单元 id,不分测试还是正式。
测试时必须配置测试设备id,否则会请求真实广告,属于违规行为,有封号风险。

可将开发者的手机永远标记为测试设备

除了admob配置测试设备外,其他的每个广告源都需要单独再配置测试设备

注意admob和其他广告源的适配器,版本要严格对应

配置测试设备id有两种方式,admob控制台配置和代码配置,需要注意的是这两种配置所需的id是不一样的。

  • admob控制台中所需要的测试设备id在手机设置中找到广告id用来配置。
  • 代码中配置的测试设备id,需要在集成后查看log日志,找到下面代码中的日志,这里面的 33BE2250B43518CCDA7DE426D04EE231 才是代码中需要配置的测试设备id:
I/Ads: Use RequestConfiguration.Builder.setTestDeviceIds(Arrays.asList("33BE2250B43518CCDA7DE426D04EE231"))
to get test ads on this device."

七、关于隐私

主要就是 GDPR(欧盟地区的通用数据保护条例)和 CCPA(美国加州法案)的弹窗

关于隐私的实现逻辑在官方 demo 中可以找到代码,有个 GoogleMobileAdsConsentManager 类。值得注意的是被注释掉的 setDebugGeography 相关配置,这是 google 提供的强制模拟 GDPR 地区的开关,可以用来测试广告隐私弹窗。具体实现说明可参考官方文档

八、容易踩坑

AndroidManifest中的 appid 没有替换

<manifest>
  <application>
    <!-- Sample AdMob app ID: ca-app-pub-3940256099942544~3347511713 -->
    <meta-data
        android:name="com.google.android.gms.ads.APPLICATION_ID"
        android:value="ca-app-pub-3940256099942544~3347511713"/>
  </application>
</manifest>
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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