Персонализация использует машинное обучение, а именно контекстный алгоритм «многорукого бандита», для определения оптимального опыта для каждого пользователя и достижения цели. В нашем случае цель заключается в оптимизации общего количества или общего значения параметров конкретных событий Google Analytics .
Что такое контекстный алгоритм многорукого бандита?
«Многорукий бандит» — это метафора, используемая для описания ситуации, когда мы постоянно выбираем путь, ведущий к наибольшему и надёжному вознаграждению из списка нескольких путей. Для наглядности можно использовать метафору игрока перед рядом игровых автоматов, часто называемых «одноруким бандитом», поскольку у игрового автомата одна ручка (или «рука»), и он забирает ваши деньги. Поскольку мы хотим найти решение для нескольких «рук», однорукий бандит становится многоруким бандитом.
Например, у нас есть три варианта, и мы хотим определить, какой из них даёт наиболее надёжное вознаграждение. Мы можем попробовать каждый вариант, а затем, получив результат, просто продолжить выбирать тот вариант, который принёс наибольшее вознаграждение. Это называется жадным алгоритмом: вариант, дающий наилучший результат при первой попытке, — это тот, который мы будем выбирать дальше. Но мы понимаем, что это может работать не всегда — например, высокое вознаграждение может быть случайностью. Или, возможно, существует некий пользовательский контекст, который привёл к более высокому вознаграждению в этот период времени, но который впоследствии окажется не столь эффективным.
Поэтому для повышения эффективности алгоритма добавляется контекст . Для персонализации Remote Config этот начальный контекст представляет собой случайную выборку, или неопределённость , которая придаёт эксперименту некоторую энтропию. Это реализует « контекстуальный многорукий бандит». По мере продолжения эксперимента постоянное исследование и наблюдение добавляют реальный усвоенный контекст, определяющий, какие руки с наибольшей вероятностью принесут модели вознаграждение, что делает её более эффективной.
Что это означает для моего приложения?
Теперь давайте обсудим, что означает алгоритм «многорукого бандита» в контексте вашего приложения. Предположим, вы оптимизируете рекламу для кликов по баннерной рекламе. В этом случае «руками» персонализации будут альтернативные значения, которые вы указываете для представления различных баннерных объявлений, которые вы хотите показывать пользователям. Клик по баннерной рекламе — это награда, которую мы называем целью .
При первом запуске персонализации модель не знает, какое альтернативное значение с большей вероятностью достигнет вашей цели для каждого отдельного пользователя. По мере того, как персонализация анализирует каждое альтернативное значение, чтобы оценить вероятность достижения вашей цели, базовая модель накапливает больше информации, улучшая свою способность прогнозировать и выбирать оптимальный опыт для каждого пользователя.
Для персонализации используется окно фиксации , равное 24 часам. Это время, в течение которого алгоритм персонализации исследует одно альтернативное значение. Необходимо предоставить персонализациям достаточно времени для многократного изучения каждого альтернативного значения (обычно около 14 дней). В идеале их можно использовать бессрочно, чтобы они могли постоянно совершенствоваться и адаптироваться по мере изменения вашего приложения и поведения пользователей.
Отслеживайте дополнительные показатели
Персонализация Remote Config также позволяет отслеживать до двух дополнительных метрик, чтобы помочь вам контекстуализировать результаты. Допустим, вы разработали социальное приложение и установили различные альтернативные значения, чтобы мотивировать пользователей делиться контентом с друзьями и повысить общую вовлечённость.
В этом случае вы можете выбрать оптимизацию для события Analytics , например link_received , и задать два показателя — user_engagement и link_opened чтобы понять, растет ли вовлеченность пользователей и количество ссылок, которые они открывают (реальная вовлеченность) или падает (возможно, слишком много спам-ссылок).
Хотя эти дополнительные показатели не будут учитываться в алгоритме персонализации, вы можете отслеживать их вместе с результатами персонализации, получая ценную информацию о способности персонализации достигать ваших общих целей.
Понимание результатов персонализации
После того как персонализация проработает достаточно долго и соберет данные, вы сможете просмотреть ее результаты.
Чтобы просмотреть результаты персонализации:
Откройте страницу Remote Config и нажмите «Персонализации» .
Выберите персонализацию, которую хотите просмотреть. Вы можете искать нужную персонализацию по названию или цели, а также сортировать по названию, времени начала или общему росту.
На странице результатов отображается общий подъем или процентная разница в производительности, которую обеспечивает персонализация по сравнению с базовой группой.
На странице результатов также отображается текущий статус персонализации, атрибуты персонализации и интерактивный график, который:
Показывает подробный ежедневный и общий обзор того, как персонализация сработала по сравнению с базовым уровнем.
Показывает, как каждое значение влияет на общую ситуацию в базовой группе.
Отображает результаты достижения целей и производительность по выбранным вами дополнительным показателям, доступным с помощью вкладок в верхней части сводки.
Персонализацию можно оставить работающей на неопределённый срок, и вы сможете периодически посещать страницу результатов, чтобы отслеживать её эффективность. Алгоритм продолжит обучаться и корректироваться, чтобы адаптироваться к изменениям поведения пользователя.
Понять удаление персонализации
Вы можете удалить персонализацию через консоль Firebase или удалив параметр персонализации из шаблона с помощью Firebase Remote Config API . Удаленные персонализации не подлежат восстановлению. Подробнее о хранении данных см. в разделе Удаление данных .
Вы также можете удалить персонализации, выполнив откат или импортировав шаблон .
Откаты
Если в вашем текущем шаблоне есть персонализации, и вы откатываетесь к шаблону с другими персонализациями, персонализации будут удалены. Чтобы вернуться к предыдущему шаблону, используйте консоль Firebase или roll back с помощью Firebase Remote Config API.
При удалении персонализации и откате к предыдущему шаблону в консоли Firebase появляется ссылка на эту недействительную персонализацию. Вы можете удалить недействительную персонализацию из консоли Firebase , отредактировав её на вкладке «Параметры» страницы Remote Config .
Импорт
Импорт шаблона, который больше не содержит ваши текущие персонализации, также приводит к их удалению. Чтобы импортировать шаблон, используйте консоль Firebase или REST API Remote Config .
Следующие шаги
Изучите варианты использования персонализации Remote Config .
Начните работу с персонализацией Remote Config .