通过远程配置个性化，您可以为每个用户自动选择远程配置参数，以针对某个目标进行优化。个性化参数就像执行自动、个性化、持续改进的 A/B 测试。
当您在应用程序中使用远程配置个性化时，您可以通过自动为每个用户提供多种替代用户体验中的一种——针对您选择的目标进行优化的替代方案，从而为每个用户创造更具吸引力的体验。您可以针对您的个性化远程配置参数，以使用特定的用户群远程配置目标的条件。
您可以针对可使用 Google Analytics（分析）衡量的任何目标进行优化。这包括以下内置指标：
- 用户参与时间
- 广告点击
或者，您可以根据任何 Analytics 事件针对自定义指标进行优化。一些可能性是：
- Play 商店或 App Store 评级提交
- 用户在特定任务上的成功
- 特征利用
它是如何工作的？
个性化使用机器学习来确定每个用户的最佳体验。该算法有效地在为不同类型的用户学习最佳体验和利用这些知识最大化您的客观指标之间进行权衡。个性化结果会自动与从您提供的替代方案中获得持续随机体验的坚持用户组进行比较——这种比较显示了个性化系统产生了多少“提升”（增量值）。
实施路径
- 实施两种或多种您认为对某些用户是最佳但对其他用户不是最佳的替代用户体验。
- 使用远程配置参数使这些备选方案可远程配置。请参阅开始使用远程配置和远程配置加载策略。
- 为参数启用个性化。远程配置将为您的每个用户分配最适合他们的体验。请参阅入门指南。
个性化与 A/B 测试
与旨在寻找单一最佳用户体验的 A/B 测试不同，个性化尝试通过为每个用户动态选择最佳用户体验来最大化目标。对于许多类型的问题，个性化会产生最好的结果，但 A/B 测试仍有其用途：
| 个性化首选 | 首选 A/B 测试 |
|---|---|
| 当每个用户都可以从个性化的用户体验中受益时 | 当您希望为所有用户或定义的用户子集提供单一的最佳体验时 |
| 当您想持续优化个性化模型时 | 当您想在固定时间窗口内进行测试时 |
| 当您的优化目标可以简单地表示为分析事件的加权总和时 | 当您的优化目标需要对几个不同的竞争指标进行深思熟虑的评估时 |
| 当您想要优化目标而不考虑任何权衡时 | 当您想在推出之前确定一个变体是否比另一个变体显示出统计上的显着改进时 |
| 当不需要或不需要人工审查结果时 | 当需要人工审查结果时 |
例如，假设您希望在提示时最大限度地增加在 Play 商店中为您的应用评分的用户数量。可能有助于成功的一个因素是提示的时间：当用户第一次、第二次或第三次打开您的应用程序时，您会显示它吗？或者当他们成功完成某些任务时你会提示他们吗？理想的时机可能取决于个人用户：有些用户可能会立即准备好对您的应用进行评分，而其他用户可能需要更多时间。
优化反馈提示的时间是个性化的理想用例：
- 每个用户的最佳设置可能不同。
- 使用分析可以轻松衡量成功。
- 所讨论的 UX 更改风险足够低，您可能不需要考虑权衡或进行手动审查。