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Firebase भविष्यवाणियों

फायरबेस प्रिडिक्शन आपके उपयोगकर्ता के पूर्वानुमानित व्यवहार के आधार पर डायनामिक उपयोगकर्ता सेगमेंट बनाने के लिए आपके एनालिटिक्स डेटा पर मशीन लर्निंग लागू करता है। ये पूर्वानुमान स्वचालित रूप से फायरबेस रिमोट कॉन्फिगरेशन, नोटिफिकेशन कंपोजर, फायरबेस इन-ऐप मैसेजिंग और ए / बी टेस्टिंग के साथ उपयोग के लिए उपलब्ध हैं। आप आगे के विश्लेषण के लिए या थर्ड पार्टी टूल्स को पुश करने के लिए अपने ऐप के प्रीडिक्शन डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट कर सकते हैं।

जब आप दूरस्थ कॉन्फ़िगरेशन के साथ भविष्यवाणियों का उपयोग करते हैं, तो आप अपने प्रत्येक उपयोगकर्ता की अनुमानित आवश्यकताओं के आधार पर एक कस्टम अनुभव प्रदान करके रूपांतरण बढ़ा सकते हैं।

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

ए / बी परीक्षण के साथ, आप अलग-अलग अधिसूचना कंपोजर अभियानों के बीच प्रभावशीलता की तुलना कर सकते हैं, या एक अनुमानित सेगमेंट में उपयोगकर्ताओं के लिए इन-ऐप अनुभव को अनुकूलित करने के विभिन्न तरीकों के परिणाम का परीक्षण करने के लिए रिमोट कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग कर सकते हैं।

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मुख्य क्षमताएं

Google की मशीन सीखने की शक्ति को अपने डेटा में लाएं फायरबेस भविष्यवाणियां आपके विश्लेषण डेटा में मशीन सीखने में Google की विशेषज्ञता को लागू करती हैं, जो आपके ऐप में उपयोगकर्ताओं के पूर्वानुमानित व्यवहार के आधार पर गतिशील उपयोगकर्ता सेगमेंट बनाती हैं। 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 रूपांतरण बढ़ाएँ फायरबेस भविष्यवाणियों को रिमोट कॉन्फिगर, एफसीएम और फायरबेस इन-ऐप मैसेजिंग के साथ एकीकृत किया गया है, जिससे आप उनके पूर्वानुमानित व्यवहार के आधार पर उपयोगकर्ता के अनुभव को अनुकूलित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, जिन उपयोगकर्ताओं को खर्च करने की भविष्यवाणी की जाती है, आप एक नया इन-ऐप खरीदारी बंडल दिखा सकते हैं, जबकि जिन उपयोगकर्ताओं को खर्च नहीं करने की भविष्यवाणी की जाती है, आप विज्ञापनों की आवृत्ति को समायोजित कर सकते हैं।
होशियार सूचनाओं के साथ प्रतिधारण बढ़ाएँ एक उपयोगकर्ता को फिर से संलग्न करना, जिसने आपके ऐप का उपयोग करना पहले ही बंद कर दिया है। भविष्यवाणियों का उपयोग करके, आप उन उपयोगकर्ताओं को संलग्न कर सकते हैं जिन्हें भविष्यवाणी की जाती है कि वे आपके ऐप पर वापस न जाएं, इससे पहले कि वे चले जाएं। आप एक बार के अभियान को सेट कर सकते हैं या आवर्ती अभियानों के माध्यम से कुछ अनुमानित समूहों के लिए सूचनाएं भेज सकते हैं।
कस्टम पूर्वानुमान बनाएं अंतर्निहित भविष्यवाणियों के अलावा-खर्च करने की संभावना और मंथन करने की संभावना- फायरबेस भविष्यवाणियों से आप अपने एनालिटिक्स डेटा में परिभाषित किसी भी रूपांतरण घटना के आधार पर भविष्यवाणियां कर सकते हैं। एक बार जब आप घटना को परिभाषित करते हैं, तो भविष्यवाणियां उन उपयोगकर्ताओं से बना एक गतिशील उपयोगकर्ता खंड बनाती हैं, जिन्हें निकट भविष्य में आपके ऐप में उस घटना को पूरा करने की भविष्यवाणी की जाती है।
BigQuery को निर्यात करें आप आगे के विश्लेषण के लिए या तीसरे पक्ष के उपकरण और सेवाओं में डेटा को पुश करने के लिए BigQuery के लिए अपने ऐप के भविष्यवाणी डेटा के स्वचालित दैनिक पुश शेड्यूल कर सकते हैं।

यह कैसे काम करता है?

पूर्वानुमान iOS, Android, यूनिटी और C ++ एप्लिकेशन के लिए उपलब्ध हैं जिनमें Analytics SDK शामिल है। भविष्यवाणियों से उन उपयोगकर्ताओं के डायनामिक सेगमेंट बनते हैं जो किसी निश्चित ईवेंट को पूरा करने की संभावना रखते हैं। आप रिमोट कॉन्फिग, फायरबेस इन-ऐप मैसेजिंग और अधिसूचना संगीतकार के साथ उपयोगकर्ताओं को लक्षित करने के लिए इन खंडों का उपयोग कर सकते हैं।

फायरबेस भविष्यवाणियों की दो पूर्वनिर्धारित भविष्यवाणियां हैं: मंथन , यह संभावना कि कोई उपयोगकर्ता आपके ऐप पर वापस नहीं आता (यानी, ऐप या ऐप-संबंधित सूचनाएं खोलना बंद कर देता है), और खर्च करें , संभावना उपयोगकर्ता इन-ऐप खरीदारी करेंगे।

आप कस्टम रूपांतरण Analytics घटनाओं के आधार पर अपनी भविष्यवाणियाँ भी बना सकते हैं जिन्हें आप अपने ऐप में एकत्र करते हैं।

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

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

Google के उत्पादों और सेवाओं को बेहतर बनाने में सहायता के लिए आपको Google के साथ अपने Google Analytics डेटा को साझा करने की आवश्यकता नहीं है। आप किसी भी समय Analytics> डैशबोर्ड> सेटिंग में जाकर फायरबस कंसोल में उस बंद को बंद कर सकते हैं।

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

कृपया ध्यान दें कि Google Analytics एक साझा मॉडल का उपयोग करता है। जबकि आपका कच्चा ईवेंट डेटा सुरक्षित है और केवल आपके लिए Firebase के अंदर उपलब्ध है, मॉडल गुणवत्ता उन सभी के लिए सुधार करती है जो भविष्यवाणियों का उपयोग करते हैं। आपको पूर्वनिर्धारित मुखपृष्ठ से भविष्यवाणियों को स्पष्ट रूप से चुनने की आवश्यकता है। आप किसी भी समय भविष्यवाणियों को बंद कर सकते हैं और आपका डेटा अब भी भविष्यवाणियों के लिए उपलब्ध नहीं होगा, भले ही यह अभी भी बाकी फायरबेस में उपलब्ध हो।

कार्यान्वयन पथ

भविष्यवाणियाँ 5,000 या अधिक मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं वाले ऐप के लिए सबसे अच्छा काम करती हैं, और लगातार उपयोग वाले ऐप और गेम जैसे खर्च करते हैं।

अपने एप्लिकेशन में Analytics जोड़ें पूर्वानुमान बनाने के लिए, आपके ऐप को Google Analytics का उपयोग करके घटनाओं को रिकॉर्ड करना होगा।
भविष्यवाणियों को सक्षम करें और भविष्यवाणी की तत्परता की निगरानी करें अपने ऐप के एनालिटिक्स डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां शुरू करने और यह देखने के लिए कि क्या पूर्वानुमानों में अंतर्निहित मंथन के लिए पर्याप्त डेटा है और भविष्यवाणियों को खर्च करने के लिए फायरबेस कंसोल का उपयोग करें। आप अपने ऐप द्वारा एकत्र किए गए अतिरिक्त Analytics इवेंट्स के आधार पर भविष्यवाणियों के लिए पर्याप्त Analytics डेटा उपलब्ध है या नहीं, इसकी निगरानी के लिए आप Firebase कंसोल का उपयोग कर सकते हैं।
दूरस्थ एप्लिकेशन के साथ आपके ऐप से एक्सेस की भविष्यवाणियां होती हैं

अपने ऐप में एक भविष्यवाणी का उपयोग करने के लिए, उपयोगकर्ता खंड को परिभाषित करने के लिए सबसे पहले फायरबेस कंसोल का उपयोग करें। उपयोगकर्ता खंड में वे उपयोगकर्ता होते हैं जो आपके द्वारा निर्दिष्ट प्रतिशत सीमा में आते हैं।

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

अधिसूचना संगीतकार या फायरबेस इन-ऐप मैसेजिंग का उपयोग करके उपयोगकर्ताओं को एक निश्चित भविष्यवाणी खंड में पहुंचें

आप अपने अनुमानित उपयोगकर्ता सेगमेंट में उपयोगकर्ताओं को एक-समय या आवर्ती अभियानों का उपयोग करके सूचनाएं संगीतकार या फायरबेस इन-ऐप मैसेजिंग का उपयोग करके संपर्क कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, आप नए उपयोगकर्ताओं को अधिसूचना संदेश भेजने के लिए उच्च जोखिम सहिष्णुता के साथ मंथन भविष्यवाणी का उपयोग कर सकते हैं जो आपके ऐप का उपयोग करके मंथन या बंद करने की संभावना बन जाते हैं।

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