ব্যক্তিগতকরণ মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে—বিশেষ করে একটি প্রাসঙ্গিক বহু-আর্মড ব্যান্ডিট অ্যালগরিদম—যার মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা কোন উদ্দেশ্য অর্জনের জন্য সর্বোত্তম অভিজ্ঞতা অর্জন করতে পারে তা নির্ধারণ করা হয়। আমাদের ক্ষেত্রে, উদ্দেশ্য হল নির্দিষ্ট Google Analytics ইভেন্টের মোট সংখ্যা বা মোট প্যারামিটার মানের জন্য অপ্টিমাইজ করা।
একটি প্রাসঙ্গিক বহু-সশস্ত্র দস্যু অ্যালগরিদম কী?
"বহু-সশস্ত্র ডাকাত" হল একটি রূপক যা সেই পরিস্থিতি বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয় যেখানে আমরা ক্রমাগত এমন একটি পথ বেছে নিতে চাই যা একাধিক পথের তালিকা থেকে সর্বোচ্চ, সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য পুরষ্কারের দিকে নিয়ে যায়। এটি কল্পনা করার জন্য, আপনি স্লট মেশিনের সারির সামনে একজন জুয়াড়ির রূপক ব্যবহার করতে পারেন - প্রায়শই কথ্য ভাষায় "এক-সশস্ত্র ডাকাত" হিসাবে উল্লেখ করা হয় কারণ একটি স্লট মেশিনের একটি হাতল (বা বাহু) থাকে এবং আপনার অর্থ কেড়ে নেয়। যেহেতু আমরা একাধিক "বাহু" সমাধান করতে চাই, তাই এক-সশস্ত্র ডাকাত বহু-সশস্ত্র ডাকাত হয়ে ওঠে।
উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আমাদের কাছে তিনটি বিকল্প আছে এবং আমরা নির্ধারণ করতে চাই যে কোনটি সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য পুরষ্কার প্রদান করে: আমরা প্রতিটি বিকল্প চেষ্টা করতে পারি, এবং তারপরে, ফলাফল পাওয়ার পরে, আমরা কেবল সেই অংশটি বেছে নিতে পারি যা সর্বাধিক পুরষ্কার প্রদান করে। এটিকে একটি লোভী অ্যালগরিদম বলা হয়: যে বিকল্পটি প্রথমবার চেষ্টা করার সময় সেরা ফলাফল দেয় তা হল আমরা সেই বিকল্পটি বেছে নিতে থাকব। তবে আমরা বুঝতে পারি যে এটি সর্বদা কাজ নাও করতে পারে - একটি জিনিসের জন্য, উচ্চ পুরষ্কার একটি অপ্রত্যাশিত ঘটনা হতে পারে। অথবা হতে পারে এমন কিছু ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট প্রেক্ষাপট রয়েছে যার ফলে সেই সময়কালে উচ্চ পুরষ্কার পাওয়া যায় যা পরে ততটা কার্যকর হবে না।
তাই অ্যালগরিদমকে আরও কার্যকর করার জন্য প্রসঙ্গ যোগ করা হয়। Remote Config ব্যক্তিগতকরণের জন্য, এই প্রাথমিক প্রসঙ্গটি হল র্যান্ডম স্যাম্পলিং, বা অনিশ্চয়তা , যা পরীক্ষায় কিছু এনট্রপি প্রদান করে। এটি একটি " প্রসঙ্গগত বহু-সশস্ত্র দস্যু" বাস্তবায়ন করে। পরীক্ষাটি চলতে থাকলে, চলমান অন্বেষণ এবং পর্যবেক্ষণ বাস্তবিকভাবে শেখা প্রসঙ্গ যোগ করে যে কোন বাহুগুলি মডেলটিতে পুরষ্কার অর্জনের সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি, যা এটিকে আরও কার্যকর করে তোলে।
আমার অ্যাপের জন্য এর অর্থ কী?
এখন, আপনার অ্যাপের প্রেক্ষাপটে মাল্টি-আর্মড ব্যান্ডিট অ্যালগরিদম বলতে কী বোঝায় তা নিয়ে আলোচনা করা যাক। ধরুন আপনি ব্যানার বিজ্ঞাপন ক্লিকের জন্য অপ্টিমাইজ করছেন। এই ক্ষেত্রে, ব্যক্তিগতকরণের "আর্মস" হল আপনার নির্দিষ্ট করা বিকল্প মান যা আপনি ব্যবহারকারীদের কাছে প্রদর্শন করতে চান এমন বিভিন্ন ব্যানার বিজ্ঞাপনের প্রতিনিধিত্ব করে। ব্যানার বিজ্ঞাপন ক্লিক হল পুরষ্কার, যাকে আমরা একটি উদ্দেশ্য হিসাবে উল্লেখ করি।
যখন আপনি প্রথমবার একটি ব্যক্তিগতকরণ চালু করেন, তখন মডেলটি জানে না যে প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য কোন বিকল্প মান আপনার লক্ষ্য অর্জনের সম্ভাবনা বেশি। ব্যক্তিগতকরণ আপনার লক্ষ্য অর্জনের সম্ভাবনা বোঝার জন্য প্রতিটি বিকল্প মান অন্বেষণ করার সাথে সাথে, অন্তর্নিহিত মডেলটি আরও সচেতন হয়ে ওঠে, প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য সর্বোত্তম অভিজ্ঞতা ভবিষ্যদ্বাণী করার এবং নির্বাচন করার ক্ষমতা উন্নত করে।
ব্যক্তিগতকরণের জন্য ২৪ ঘন্টার একটি স্টিকিনেস উইন্ডো ব্যবহার করা হয়। এটি হল ব্যক্তিগতকরণ অ্যালগরিদম একটি একক বিকল্প মান অন্বেষণ করার সময়কাল। আপনার ব্যক্তিগতকরণকে প্রতিটি বিকল্প মান একাধিকবার (সাধারণত প্রায় ১৪ দিন) অন্বেষণ করার জন্য পর্যাপ্ত সময় দেওয়া উচিত। আদর্শভাবে, আপনি এগুলিকে ক্রমাগত চলতে দিতে পারেন যাতে আপনার অ্যাপ এবং ব্যবহারকারীর আচরণ পরিবর্তনের সাথে সাথে এগুলি ক্রমাগত উন্নত এবং অভিযোজিত হতে পারে।
অতিরিক্ত মেট্রিক্স ট্র্যাক করুন
Remote Config ব্যক্তিগতকরণ আপনার ফলাফলকে প্রাসঙ্গিক করে তুলতে সাহায্য করার জন্য দুটি অতিরিক্ত মেট্রিক ট্র্যাক করার ক্ষমতাও প্রদান করে। ধরুন আপনি একটি সামাজিক অ্যাপ তৈরি করেছেন এবং ব্যবহারকারীদের বন্ধুদের সাথে সামগ্রী ভাগ করে নেওয়ার জন্য উৎসাহিত করার জন্য বিভিন্ন বিকল্প মান নির্ধারণ করেছেন যাতে সামগ্রিক ব্যস্ততা বৃদ্ধি পায়।
এই ক্ষেত্রে, আপনি link_received মতো একটি Analytics ইভেন্টের জন্য অপ্টিমাইজ করতে পারেন এবং আপনার দুটি মেট্রিক্স user_engagement এবং link_opened সেট করতে পারেন যাতে বোঝা যায় যে ব্যবহারকারীর ব্যস্ততা এবং ব্যবহারকারী কতগুলি লিঙ্ক খোলেন তার সংখ্যা বৃদ্ধি পায় (সত্যিকারের ব্যস্ততা) নাকি হ্রাস পায় (সম্ভবত অনেক বেশি স্প্যামি লিঙ্ক)।
যদিও এই অতিরিক্ত মেট্রিক্সগুলি ব্যক্তিগতকরণ অ্যালগরিদমে অন্তর্ভুক্ত করা হবে না, আপনি আপনার ব্যক্তিগতকরণ ফলাফলের পাশাপাশি এগুলি ট্র্যাক করতে পারেন, যা আপনার সামগ্রিক লক্ষ্য অর্জনের জন্য ব্যক্তিগতকরণের ক্ষমতা সম্পর্কে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
ব্যক্তিগতকরণের ফলাফল বুঝুন
ডেটা সংগ্রহের জন্য যথেষ্ট সময় ধরে ব্যক্তিগতকরণ চলার পরে, আপনি এর ফলাফল দেখতে পারেন।
ব্যক্তিগতকরণ ফলাফল দেখতে:
Remote Config পৃষ্ঠাটি খুলুন এবং ব্যক্তিগতকরণ ক্লিক করুন।
আপনি যে ব্যক্তিগতকরণটি দেখতে চান তা নির্বাচন করুন। আপনি নাম বা উদ্দেশ্য অনুসারে নির্দিষ্ট ব্যক্তিগতকরণটি অনুসন্ধান করতে পারেন এবং নাম, শুরুর সময় বা মোট উত্তোলন অনুসারে বাছাই করতে পারেন।
ফলাফল পৃষ্ঠাটি বেসলাইন গ্রুপের উপর ব্যক্তিগতকরণের মাধ্যমে প্রদত্ত মোট উত্তোলন , বা কর্মক্ষমতার শতাংশের পার্থক্যের সারসংক্ষেপ তুলে ধরে।
ফলাফলের পৃষ্ঠাটি ব্যক্তিগতকরণের বর্তমান অবস্থা, ব্যক্তিগতকরণের বৈশিষ্ট্য এবং একটি ইন্টারেক্টিভ গ্রাফও দেখায় যা:
বেসলাইনের বিপরীতে ব্যক্তিগতকরণ কীভাবে পারফর্ম করেছে তার একটি বিস্তারিত দৈনিক এবং মোট দৃশ্য দেখায়।
বেসলাইন গ্রুপ জুড়ে প্রতিটি মান সামগ্রিকভাবে কীভাবে কাজ করে তা দেখায়।
আপনার নির্বাচিত অতিরিক্ত মেট্রিক্সের বিপরীতে লক্ষ্য ফলাফল এবং কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করে, যা সারাংশের শীর্ষে থাকা ট্যাবগুলি ব্যবহার করে অ্যাক্সেসযোগ্য।
একটি ব্যক্তিগতকরণ অনির্দিষ্টকালের জন্য চালু রাখা যেতে পারে এবং আপনি এর কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ করার জন্য ফলাফল পৃষ্ঠাটি পুনরায় দেখতে পারেন। অ্যালগরিদমটি শিখতে এবং সামঞ্জস্য করতে থাকবে, যাতে ব্যবহারকারীর আচরণ পরিবর্তন হলে এটি মানিয়ে নিতে পারে।
ব্যক্তিগতকরণ মুছে ফেলার বিষয়টি বুঝুন
আপনি Firebase কনসোল ব্যবহার করে অথবা Firebase Remote Config API ব্যবহার করে আপনার টেমপ্লেট থেকে একটি ব্যক্তিগতকরণ প্যারামিটার সরিয়ে একটি ব্যক্তিগতকরণ মুছে ফেলতে পারেন। মুছে ফেলা ব্যক্তিগতকরণ পুনরুদ্ধার করা যাবে না। ডেটা ধরে রাখার বিষয়ে জানতে, ডেটা মুছে ফেলা দেখুন।
আপনি টেমপ্লেট রোল ব্যাক করে বা আমদানি করে ব্যক্তিগতকরণ মুছে ফেলতে পারেন।
রোলব্যাক
যদি আপনার বর্তমান টেমপ্লেটে ব্যক্তিগতকরণ থাকে এবং আপনি এমন একটি টেমপ্লেটে ফিরে যান যার একই ব্যক্তিগতকরণ নেই, তাহলে ব্যক্তিগতকরণগুলি মুছে ফেলা হবে। পূর্ববর্তী টেমপ্লেটে ফিরে যেতে, Firebase কনসোল ব্যবহার করুন অথবা Firebase Remote Config API ব্যবহার করে roll back ।
যখন আপনি একটি ব্যক্তিগতকরণ মুছে ফেলেন এবং পূর্ববর্তী টেমপ্লেটে ফিরে যান, তখন Firebase কনসোলে সেই অবৈধ ব্যক্তিগতকরণের একটি রেফারেন্স উপস্থিত হয়। আপনি Remote Config পৃষ্ঠার প্যারামিটার ট্যাবে ব্যক্তিগতকরণ সম্পাদনা করে Firebase কনসোল থেকে অবৈধ ব্যক্তিগতকরণটি সরাতে পারেন।
আমদানি
এমন একটি টেমপ্লেট আমদানি করা যেখানে আপনার বর্তমান ব্যক্তিগতকরণ আর নেই, সেই ব্যক্তিগতকরণগুলিও মুছে ফেলা হবে। একটি টেমপ্লেট আমদানি করতে, Firebase কনসোল ব্যবহার করুন অথবা Remote Config REST API ব্যবহার করুন।
পরবর্তী পদক্ষেপ
Remote Config ব্যক্তিগতকরণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে অন্বেষণ করুন।
Remote Config ব্যক্তিগতকরণ দিয়ে শুরু করুন ।