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फायरबेस भविष्यवाणियां

Firebase Predictions आपके उपयोगकर्ताओं के अनुमानित व्यवहार के आधार पर डायनामिक उपयोगकर्ता सेगमेंट बनाने के लिए आपके एनालिटिक्स डेटा पर मशीन लर्निंग लागू करता है। ये भविष्यवाणियां फायरबेस रिमोट कॉन्फिग, नोटिफिकेशन कंपोजर, फायरबेस इन-ऐप मैसेजिंग और ए/बी टेस्टिंग के साथ उपयोग के लिए स्वचालित रूप से उपलब्ध हैं। आप आगे के विश्लेषण के लिए या तीसरे पक्ष के टूल को पुश करने के लिए अपने ऐप के पूर्वानुमान डेटा को BigQuery में निर्यात भी कर सकते हैं।

जब आप Remote Config के साथ Predictions का उपयोग करते हैं, तो आप अपने प्रत्येक उपयोगकर्ता की प्रत्याशित आवश्यकताओं के आधार पर एक कस्टम अनुभव प्रदान करके रूपांतरण बढ़ा सकते हैं।

आप एक बार के संदेश या पुनरावर्ती अभियानों को वितरित करने के लिए अधिसूचना संगीतकार के साथ भविष्यवाणियों का भी उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप उन उपयोगकर्ताओं को स्वचालित रूप से एक सूचना भेज सकते हैं जिनके बारे में आपके ऐप का उपयोग बंद करने की भविष्यवाणी की गई है।

A/B परीक्षण के साथ, आप विभिन्न सूचना कंपोज़र अभियानों के बीच प्रभावशीलता की तुलना कर सकते हैं, या किसी पूर्वानुमानित खंड में उपयोगकर्ताओं के लिए इन-ऐप अनुभव को अनुकूलित करने के विभिन्न तरीकों के परिणाम का परीक्षण करने के लिए Remote Config का उपयोग कर सकते हैं।

शुरू हो जाओ

प्रमुख क्षमताएं

Google की मशीन लर्निंग की शक्ति को अपने डेटा में लाएं Firebase Predictions आपके ऐप्लिकेशन में उपयोगकर्ताओं के अनुमानित व्यवहार के आधार पर डायनामिक उपयोगकर्ता सेगमेंट बनाकर आपके एनालिटिक्स डेटा पर मशीन लर्निंग में Google की विशेषज्ञता को लागू करता है। इस क्षमता के साथ, आप ऐतिहासिक व्यवहार के बजाय पूर्वानुमानित व्यवहार के आधार पर उत्पाद निर्णय ले सकते हैं।
अनुकूलित उपयोगकर्ता अनुभवों के माध्यम से रूपांतरणों को बढ़ावा दें फायरबेस प्रेडिक्शन रिमोट कॉन्फिग, एफसीएम और फायरबेस इन-ऐप मैसेजिंग के साथ एकीकृत है, जिससे आप उपयोगकर्ता के अनुभव को उनके अनुमानित व्यवहार के आधार पर कस्टमाइज़ कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, जिन उपयोगकर्ताओं के खर्च करने की भविष्यवाणी की गई है, उनके लिए आप एक नया इन-ऐप खरीदारी बंडल दिखा सकते हैं, जबकि जिन उपयोगकर्ताओं के खर्च न करने की भविष्यवाणी की गई है, उनके लिए आप विज्ञापनों की आवृत्ति को समायोजित कर सकते हैं।
बेहतर सूचनाओं के साथ अवधारण बढ़ाएँ पहले से ही आपके ऐप का उपयोग करना बंद कर चुके उपयोगकर्ता को फिर से जोड़ना कठिन है। भविष्यवाणियों का उपयोग करके, आप उन उपयोगकर्ताओं को शामिल कर सकते हैं जिनके बारे में अनुमान लगाया गया है कि वे आपके ऐप पर वापस नहीं आएंगे, इससे पहले कि वे बाहर निकल जाएं। आप एक बार का अभियान सेट कर सकते हैं या आवर्ती अभियानों के माध्यम से कुछ पूर्वानुमानित समूहों के लिए सूचनाएं भेजने को स्वचालित कर सकते हैं।
कस्टम पूर्वानुमान बनाएं बिल्ट-इन पूर्वानुमानों के अलावा—खर्च करने की संभावना और मंथन की संभावना—Firebase Predictions की सहायता से आप अपने विश्लेषण डेटा में परिभाषित किसी भी रूपांतरण ईवेंट के आधार पर पूर्वानुमान बना सकते हैं। एक बार जब आप ईवेंट को परिभाषित कर लेते हैं, तो Predictions उन उपयोगकर्ताओं से बना एक गतिशील उपयोगकर्ता खंड बनाता है, जिनके द्वारा निकट भविष्य में आपके ऐप में उस ईवेंट को पूरा करने की भविष्यवाणी की जाती है।
BigQuery में निर्यात करें आप अपने ऐप के पूर्वानुमान डेटा के स्वचालित दैनिक पुश को आगे के विश्लेषण के लिए या डेटा को तृतीय पक्ष टूल और सेवाओं में पुश करने के लिए BigQuery पर शेड्यूल कर सकते हैं।

यह कैसे काम करता है?

पूर्वानुमान iOS, Android, Unity और C++ ऐप्स के लिए उपलब्ध हैं जिनमें Analytics SDK शामिल है। पूर्वानुमान उन उपयोगकर्ताओं के गतिशील खंड बनाता है जिनके एक निश्चित घटना को पूरा करने की संभावना है। आप रिमोट कॉन्फिगरेशन, फायरबेस इन-ऐप मैसेजिंग और नोटिफिकेशन कंपोजर वाले उपयोगकर्ताओं को लक्षित करने के लिए इन सेगमेंट का उपयोग कर सकते हैं।

Firebase भविष्यवाणियों के दो पूर्वनिर्धारित पूर्वानुमान हैं: मंथन , किसी उपयोगकर्ता के आपके ऐप्लिकेशन पर वापस न आने की संभावना (अर्थात, ऐप्लिकेशन या ऐप्लिकेशन से संबंधित सूचनाएं खोलना बंद कर देता है), और खर्च , उपयोगकर्ता द्वारा ऐप्लिकेशन के अंदर खरीदारी करने की संभावना.

आप अपने ऐप्लिकेशन में एकत्र किए गए कस्टम रूपांतरण Analytics ईवेंट के आधार पर अपने स्वयं के पूर्वानुमान भी बना सकते हैं.

जैसे-जैसे Analytics का उपयोग करके एकत्र किए गए डेटा की मात्रा और प्रासंगिकता बढ़ती है, और जैसे-जैसे आपके उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ती है, आपके ऐप के लिए मशीन लर्निंग मॉडल में सुधार होता है। इसके अलावा, किसी विशिष्ट उपयोगकर्ता के लिए मॉडल की सटीकता में उस उपयोगकर्ता द्वारा कम से कम कुछ दिनों तक ऐप का उपयोग करने के बाद और सुधार होगा।

क्या Firebase भविष्यवाणियों का उपयोग करने के लिए मुझे अपना डेटा Google के साथ साझा करने की आवश्यकता है?

Google के उत्पादों और सेवाओं को बेहतर बनाने में सहायता के लिए आपको अपना Google Analytics डेटा Google के साथ साझा करने की आवश्यकता नहीं है। आप जब चाहें Analytics > डैशबोर्ड > सेटिंग में जाकर Firebase कंसोल में इसे बंद कर सकते हैं.

अपने ऐप डेटा को Firebase में लॉग इन करने के लिए आपको Google Analytics का उपयोग करने की आवश्यकता है। आपको यह भी सुनिश्चित करना होगा कि आपका Google Analytics डेटा Firebase में उपलब्ध है ( डेटा-साझाकरण सेटिंग देखें )।

कृपया ध्यान दें कि Google Analytics एक साझा मॉडल का उपयोग करता है। जबकि आपका अपरिष्कृत ईवेंट डेटा सुरक्षित है और केवल आपके लिए Firebase के अंदर उपलब्ध है, मॉडल गुणवत्ता उन सभी के लिए बेहतर होती है जो Predictions का उपयोग करते हैं। आपको प्रेडिक्शंस होमपेज से प्रेडिक्शन को स्पष्ट रूप से ऑप्ट इन करना होगा। आप किसी भी समय पूर्वानुमानों को बंद कर सकते हैं और आपका डेटा अब पूर्वानुमानों के लिए उपलब्ध नहीं रहेगा, भले ही वह बाकी Firebase में अभी भी उपलब्ध हो।

कार्यान्वयन पथ

पूर्वानुमान 5,000 या अधिक मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं वाले ऐप्स के लिए और गेम जैसे बार-बार उपयोग और खर्च करने वाले ऐप्स के लिए सबसे अच्छा काम करते हैं।

अपने ऐप में एनालिटिक्स जोड़ें पूर्वानुमान लगाने के लिए, आपके ऐप को Google Analytics का उपयोग करके ईवेंट रिकॉर्ड करना होगा।
भविष्यवाणियों को सक्षम करें और भविष्यवाणी की तत्परता की निगरानी करें अपने ऐप्लिकेशन के विश्लेषण डेटा के आधार पर पूर्वानुमान लगाना शुरू करने के लिए Firebase कंसोल का उपयोग करें और यह देखने के लिए कि क्या पूर्वानुमानों में अंतर्निहित मंथन और व्यय पूर्वानुमान के लिए पर्याप्त डेटा है या नहीं. आप Firebase कंसोल का उपयोग यह देखने के लिए भी कर सकते हैं कि आपके ऐप्लिकेशन द्वारा एकत्रित अतिरिक्त Analytics ईवेंट के आधार पर आपके द्वारा बनाए गए पूर्वानुमानों के लिए पर्याप्त Analytics डेटा उपलब्ध है या नहीं.
रिमोट कॉन्फिग के साथ अपने ऐप से पूर्वानुमानों तक पहुंचें

अपने ऐप्लिकेशन में किसी पूर्वानुमान का उपयोग करने के लिए, पहले उपयोगकर्ता खंड निर्धारित करने के लिए Firebase कंसोल का उपयोग करें. उपयोगकर्ता खंड में वे उपयोगकर्ता होते हैं जो आपके द्वारा निर्दिष्ट शतमक श्रेणी में आते हैं।

फिर, उपयोगकर्ता खंड के सदस्यों के लिए रिमोट पैरामीटर सेट करने के लिए रिमोट कॉन्फिगर को कॉन्फ़िगर करें। एक बार जब आप रिमोट कॉन्फिगर एसडीके को अपने ऐप में एकीकृत कर लेते हैं, तो आप रिमोट कॉन्फिग पैरामीटर प्राप्त कर सकते हैं और अपने ऐप के व्यवहार को तदनुसार समायोजित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप उन उपयोगकर्ताओं को एक अलग प्रथम स्क्रीन अनुभव प्रदान कर सकते हैं, जिनके खर्च करने की अधिक संभावना है।

नोटिफिकेशन कंपोजर या फायरबेस इन-ऐप मैसेजिंग का उपयोग करके एक निश्चित पूर्वानुमान खंड में उपयोगकर्ताओं तक पहुंचें

आप नोटिफिकेशन कंपोज़र या फ़ायरबेस इन-ऐप मैसेजिंग का उपयोग करके एक-बार या पुनरावर्ती अभियानों का उपयोग करके अपने अनुमानित उपयोगकर्ता सेगमेंट में उपयोगकर्ताओं से संपर्क कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, आप नए उपयोगकर्ताओं को स्वचालित रूप से अधिसूचना संदेश भेजने के लिए उच्च जोखिम सहनशीलता के साथ मंथन भविष्यवाणी का उपयोग कर सकते हैं, जो आपके ऐप का मंथन या बंद करने की संभावना रखते हैं।

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