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关于远程配置个性化

使用集合让一切井井有条 根据您的偏好保存内容并对其进行分类。

个性化使用机器学习——特别是上下文多臂强盗算法——来确定个人用户实现目标的最佳体验。在我们的例子中,目标是针对特定 Google Analytics 事件的总数或总参数值进行优化。

什么是上下文多臂强盗算法?

“多臂强盗”是一个比喻,用来描述我们想要从多条路径列表中不断选择一条通往最高、最可靠奖励的路径的情况。为了形象化这一点,您可以使用赌徒在一排老虎机前的比喻——通常被通俗地称为“独臂强盗”,因为老虎机只有一个手柄(或手臂)并会拿走您的钱。由于我们要解决多个“手臂”问题,因此单臂老虎机变成了多臂老虎机

例如,假设我们有三个选项,我们想确定哪个提供了最可靠的奖励:我们可以尝试每个选项,然后在收到结果后,我们可以继续选择产生最多奖励的手臂。这就是所谓的贪心算法:第一次尝试时产生最佳结果的选项是我们将继续选择的选项。但我们可以理解,这可能并不总是奏效——一方面,高额奖励可能是侥幸。或者可能有一些特定于用户的上下文在那个时间段内产生了更高的奖励,但以后就不会那么有效了。

因此添加上下文以使算法更有效。对于远程配置个性化,此初始上下文是随机抽样或不确定性,它为实验提供了一些熵。这实现了“上下文多臂强盗”。随着实验的继续进行,持续的探索和观察会增加关于哪些手臂最有可能为模型带来奖励的真实学习背景,从而使其更加有效。

这对我的应用程序意味着什么?

现在,让我们讨论一下多臂强盗算法在您的应用程序上下文中意味着什么。假设您正在针对横幅广告点击进行优化。在这种情况下,个性化的“武器”将是您指定的替代值,用于表示您要向用户显示的不同横幅广告。横幅广告点击是奖励,我们称之为目标

当您首次启动个性化时,模型不知道哪个替代值更有可能实现您对每个用户的目标。随着个性化探索每个替代值以了解实现目标的可能性,基础模型变得更加明智,从而提高其为每个用户预测和选择最佳体验的能力。

个性化使用 24 小时的粘性窗口。这是个性化算法探索单个替代值的时间量。您应该为您的个性化设置提供足够的时间来多次探索每个备选值(通常大约 14 天)。理想情况下,您可以让它们永久运行,以便它们可以随着您的应用程序和用户行为的变化不断改进和适应。

跟踪其他指标

Remote Config 个性化还提供了跟踪最多两个额外指标的能力,以帮助您对结果进行情境化。假设您开发了一款社交应用并设置了不同的备选值来鼓励用户与朋友分享内容以提高整体参与度。

在这种情况下,您可以选择针对link_received类的 Analytics 事件进行优化,并将您的两个指标设置为user_engagementlink_opened以了解用户参与度和用户打开的链接数量是上升(真实参与)还是下降(可能是垃圾链接过多) ).

虽然这些额外的指标不会被纳入个性化算法,但您可以将它们与您的个性化结果一起跟踪,从而提供有关个性化实现总体目标的能力的宝贵见解。

了解个性化结果

个性化运行足够长的时间以收集数据后,您可以查看其结果。

查看个性化结果:

  1. 打开Remote Config 页面并单击Personalizations

  2. 选择您要查看的个性化设置。您可以按名称或目标搜索特定个性化,并可以按名称、开始时间或总提升进行排序。

结果页面总结了个性化提供的相对于基线组的总体提升或性能差异百分比。

结果页面还显示个性化的当前状态、个性化的属性以及交互式图表:

  • 显示个性化如何根据基线执行的详细每日和总体视图。

  • 显示每个值在基线组中的总体表现。

  • 根据您选择的其他指标显示目标结果和绩效,可使用摘要顶部的选项卡访问。

个性化可以无限期地运行,您可以继续重新访问结果页面以监控其性能。该算法将不断学习和调整,以便在用户行为发生变化时能够适应。

下一步

  • 探索 Remote Config 个性化用例

  • 开始使用 Remote Config 个性化。