個人化功能會運用機器學習技術 (具體來說是情境多臂機器人演算法)，為個別使用者決定最適合的體驗，以達成目標。在本例中，目標是提高總數或總數 特定 Google Analytics 事件的參數值。
什麼是情境式多選項吃角子老虎機器演算法？
「多選項吃角子老虎機」是一種隱喻，用來說明 客戶會希望不斷選擇能產生最高 獎勵。如要繪製成圖表，您可以使用 裝在一排吃角子老虎機前方的賭注訊號，通常可自由地 稱為「單選項吃角子老虎機器」因為運算單元機器有一個控點 (或 手臂) 並拿取收益由於我們想解決 「手臂」、單選項吃角子老虎機器會變成「多選項」吃角子老虎機器。
舉例來說，假設我們有三個選項，想判斷哪一個提供最可靠的獎勵：我們可以嘗試每個選項，然後在收到結果後，選擇產生最多獎勵的選項。這個 叫做「貪婪」演算法 我們就會繼續選擇它。但我們瞭解這不一定會成功，因為高額獎勵可能只是偶然。或者，對於某些特定使用者情境 獲得的獎勵越多，獲得的獎勵就越多。
因此，加入背景資訊可提升演算法的成效。適用對象 Remote Config 個人化，此初始結構定義為隨機取樣。 或不確定度，為實驗帶來一些熵。這會實作「脈絡多臂老虎機」。隨著實驗持續進行 持續探索與觀察可提供更深刻的背景資訊，進一步瞭解哪些實驗組 最有可能促使模型產生獎勵，提升模型的成效
本次異動對我的應用程式有何影響？
現在，我們來討論多選項吃角子老虎機器演算法在 假設您想針對橫幅廣告點擊進行最佳化，在此情況下， 「手臂」就是您所指定的替代值 代表您要向使用者顯示的各種橫幅廣告橫幅廣告 是獎勵，我們稱之為目標。
首次啟動個人化功能時，模型無法得知 更可能達成每個個人目標 內容。個人化功能會探索各個替代值，藉此瞭解 因此基礎模型越有可能達成目標 更能準確預測及選擇
個人化功能會使用 24 小時的黏著期。這是 個人化演算法探索單一替代值的時間。個人中心 就能讓個人化作業有足夠的時間探索各個替代方案 多次 (通常約為 14 天)。理想情況下，您可以讓這些測試持續執行，以便隨著應用程式和使用者行為的變化，持續改善及調整測試。
追蹤其他指標
Remote Config 個人化功能還可追蹤最多兩項額外指標，協助您瞭解結果的背景。假設您開發了社交應用程式，並設定不同的替代值，鼓勵使用者與朋友分享內容，以提高整體參與度。
在這種情況下，您可以選擇針對 Analytics 事件 (例如 link_received) 進行最佳化，並將兩個指標設為 user_engagement 和 link_opened，以瞭解使用者參與度和使用者開啟的連結數量是否增加 (真實參與度) 或減少 (可能有太多垃圾連結)。
儘管這些額外指標不會影響個人化體驗 演算法就可以直接在個人化搜尋結果旁邊追蹤 提供寶貴的洞察資訊，說明個人化功能如何協助您達成 整體目標。
瞭解個人化搜尋結果
個人化功能運作已累積足夠的資料後，你可以： 查看結果。
如何查看個人化搜尋結果：
開啟 Remote Config 頁面 然後按一下 個人化。
選取要查看的個人化設定。您可以搜尋 並依據名稱或目標進行特定個人化設定，而且可以依據名稱、 開始時間或總升幅。
結果頁面摘要列出總升幅或 也就是個人化功能比「基準」群組更高的效能。
搜尋結果頁面也會顯示個人化設定的目前狀態、 個人化屬性，以及下列互動式圖表：
顯示個人化每日和總體成效詳細檢視畫面 與基準線的比較
顯示每個值在基準群組中的整體成效。
針對您的其他指標顯示目標結果和成效 透過摘要頂端的標籤存取
個人化程序可無限期運作，同時您可以繼續 重新回到結果頁面監控其成效。演算法會繼續 ，以利系統因應使用者行為變化進行調整。
瞭解刪除個人化設定的作業
您可以使用 Firebase 主控台刪除個人化設定，也可以使用 Firebase Remote Config API 從範本中移除個人化參數。無法還原已刪除的個人化設定。若要瞭解資料保留，請參閱： 資料刪除：
您也可以透過捲動的方式刪除個人化設定 返回或匯入 範本
復原
如果目前的範本有個人化設定，並捲動
返回不包含
相同的個人化設定也會刪除。如何還原為
請前往 Firebase 控制台
roll back
透過 Firebase Remote Config API 管理圖片
刪除個人化設定並還原至先前的範本後，Firebase 主控台會顯示該無效個人化設定的參照。如要從 Firebase 主控台移除無效的個人化設定，請在 Remote Config 頁面的「參數」分頁中編輯個人化設定。
匯入
匯入不含現有個人化項目的範本時，也能匯入這些範本 就會刪除這些個人化設定。如要匯入範本， 使用 Firebase 控制台 或使用 Remote Config REST API。