Personalizacja wykorzystuje systemy uczące się, kontekstowy algorytm wielorękiego bandyty – określać optymalne wrażenia poszczególnych użytkowników, aby osiągnąć cel. W naszym przypadku celem jest optymalizacja pod kątem łącznej liczby lub łącznej wartości parametru konkretnych zdarzeń Google Analytics.
Czym jest algorytm kontekstowego wielorękiego bandyty?
„wieloręki bandyta” to metafora używana do opisania sytuacji, chcą nieustannie wybierać ścieżkę prowadzącą do najbardziej wiarygodnych źródeł, nagród z listy różnych ścieżek. Aby to zwizualizować, możesz użyć metafora hazardzisty przed rzędem automatów do gier – często potocznie nazywane „jednorękim bandytą” bo automat do gier ma jeden uchwyt (lub rączkę) i zabiera Twoje pieniądze. Chcemy rozwiązać wiele problemów "army", jednoręki bandyta stanie się wielorękim.
Załóżmy np., że są 3 opcje i chcemy określić, która z nich najbardziej niezawodną nagrodę: moglibyśmy wypróbować każdą opcję, a po otrzymaniu mogliśmy dalej wybrać grupę, która przyniosła najwięcej nagród. Jest to tak zwany algorytm chciwy: opcja, która przynosi najlepszy wynik przy pierwszym próbie, będzie wybierana przez nas w dalszych próbach. Ale możemy pamiętaj, że nie zawsze się to sprawdza – główna nagroda to może być ślepa sprawa. Może też być tak, że w danym okresie czasu kontekst związany z konkretnym użytkownikiem spowodował wyższe nagrody, które nie byłyby tak skuteczne w późniejszym czasie.
Aby zwiększyć skuteczność algorytmu, dodajemy kontekst. W przypadku personalizacji Remote Config ten początkowy kontekst to losowy dobór próby lub niepewność, która zapewnia pewną ilość entropii w eksperymencie. Jest to implementacja kontekstowego wielorękiego bandyty. W miarę trwania eksperymentu ciągłe eksploracje i obserwacje pozwalają stwierdzić, które grupy odmian daje większe prawdopodobieństwo, że model otrzyma nagrodę, dzięki czemu będzie skuteczniejszy.
Co to oznacza dla mojej aplikacji?
A teraz omówimy, co oznacza algorytm wielorękiego bandyty w kontekście do aplikacji. Załóżmy, że optymalizujesz kampanię pod kątem kliknięć banerów reklamowych. W tym przypadku parametr "army" byłyby wartości alternatywne określone przez Ciebie reprezentują różne banery reklamowe, które chcesz wyświetlać użytkownikom. Baner reklamowy kliknięcie to nagroda, którą nazywamy celem.
Przy pierwszym uruchomieniu personalizacji model nie wie, które prawdopodobieństwo osiągnięcia celu w przypadku poszczególnych osób użytkownika. Gdy personalizacja sprawdza każdą alternatywną wartość, aby zrozumieć prawdopodobieństwo osiągnięcia celu, model bazowy rośnie dostarczając wiedzy, zwiększając zdolność do prognozowania i wyboru optymalnych wrażeń użytkowników każdego użytkownika.
Personalizacja wykorzystuje okno trwałości wynoszące 24 godziny. To jest kwota algorytm personalizacji analizuje pojedynczą wartość alternatywną. Ty powinno dać Ci wystarczająco dużo czasu na zapoznanie się z każdą opcją wielokrotną wartość (zwykle jest to ok. 14 dni). Najlepiej, jeśli będą one działać nieprzerwanie, aby mogły się stale ulepszać i dostosowywać do zmieniających się zachowań aplikacji i użytkowników.
Śledzenie dodatkowych danych
Personalizacja urządzenia Remote Config umożliwia również śledzenie maksymalnie 2 osób dodatkowe dane, które pomogą Ci przedstawić wyniki w kontekście. Powiedzmy, że masz opracowaliśmy aplikację społecznościową i ustawili inne alternatywne wartości, udostępniać treści znajomym, aby zwiększyć ogólne zaangażowanie.
W takim przypadku możesz zdecydować się na optymalizację pod kątem zdarzenia Analytics, takiego jak
link_received i ustaw dwa wskaźniki na user_engagement oraz
link_opened, aby sprawdzić, czy zaangażowanie użytkowników i liczba linków
otwiera się, rośnie (prawdziwe zaangażowanie) lub spada (prawdopodobnie za dużo spamerskich linków).
Te dodatkowe dane nie będą uwzględniane przy personalizacji. możesz śledzić je wraz z wynikami personalizacji, cennych informacji na temat skuteczności personalizacji i osiągania celów ogólne cele.
Interpretowanie wyników personalizacji
Gdy personalizacja potrwa wystarczająco długo, aby zebrać dane, możesz: zobaczyć jego wyniki.
Aby wyświetlić wyniki personalizacji:
Otwórz stronę Remote Config i kliknij Personalizacja.
Wybierz personalizację, którą chcesz wyświetlić. Możesz wyszukać według nazwy lub celu i sortować według nazwy, Czas rozpoczęcia lub Całkowity wzrost.
Strona wyników zawiera podsumowanie całkowitego wzrostu, czyli różnicy procentowej w raporcie uzyskiwaną dzięki personalizacji w porównaniu z grupą bazową.
Strona z wynikami pokazuje też bieżący stan personalizacji, atrybutów personalizacji oraz interaktywny wykres, który:
Pokazuje szczegółowy dzienny i pełny obraz skuteczności personalizacji względem wartości bazowej.
Pokazuje ogólną skuteczność poszczególnych wartości w grupie bazowej.
Przedstawia wyniki związane z celem i skuteczność w porównaniu z dodatkowymi danymi, i dostępne na kartach u góry podsumowania.
Personalizacja może być włączona bez końca i możesz kontynuować: wrócić na stronę z wynikami i monitorować jego skuteczność. Algorytm będzie nadal działać na naukę i dostosowywanie się do zmian, aby dostosować się do zmian zachowań użytkowników.
Usuwanie personalizacji
Personalizację możesz usunąć za pomocą konsoli Firebase lub usuwając z szablonu, używając parametru Firebase Remote Config. Usuniętych personalizacji nie można przywrócić. Aby dowiedzieć się więcej o przechowywaniu danych, zobacz Usuwanie danych.
Możesz też usunąć personalizację, cofa ją lub importujesz szablon.
Przywrócone
Jeśli bieżący szablon zawiera personalizacje i przeniesiesz
do szablonu, który nie zawiera
te same personalizacje zostaną usunięte. Aby przywrócić
poprzedniego szablonu, skorzystaj z konsoli Firebase lub
roll back.
za pomocą interfejsu API Firebase Remote Config.
Gdy usuniesz personalizację i przywrócisz poprzedni szablon, odniesienie do nieprawidłowej personalizacji pojawia się w konsoli Firebase. Nieprawidłowa personalizacja możesz usunąć z Firebase, edytując na karcie Parametry na stronie Remote Config.
Importy
Importowanie szablonu, który nie zawiera już Twoich bieżących personalizacji, powoduje również usunięcie tych personalizacji. Aby zaimportować szablon: skorzystaj z konsoli Firebase lub skorzystaj z Remote Config API REST.
Dalsze kroki
Poznaj personalizację Remote Config przypadków użycia.
Wypróbuj Personalizacja Remote Config.