เกี่ยวกับการปรับเปลี่ยนการกำหนดค่าระยะไกลตามโปรไฟล์ของผู้ใช้

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณใช้แมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะอัลกอริทึม Multi-Armed Bandit ตามบริบท เพื่อกำหนดประสบการณ์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ใช้แต่ละรายเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ ในกรณีของเรา วัตถุประสงค์คือการเพิ่มประสิทธิภาพจำนวนทั้งหมดหรือค่าพารามิเตอร์ทั้งหมด ของเหตุการณ์ที่เฉพาะเจาะจงGoogle Analytics

อัลกอริทึม Multi-Armed Bandit ตามบริบทคืออะไร

"Multi-Armed Bandit" เป็นคำอุปมาที่ใช้เพื่ออธิบายสถานการณ์ที่เราต้องการเลือกเส้นทางที่นำไปสู่รางวัลที่สูงที่สุดและน่าเชื่อถือที่สุดจากรายการเส้นทางหลายเส้นทางอย่างต่อเนื่อง หากต้องการเห็นภาพ ให้ใช้คำอุปมาของนักพนันที่อยู่หน้าเครื่องสล็อตหลายเครื่อง ซึ่งมักเรียกกันอย่างไม่เป็นทางการว่า "One-Armed Bandit" เนื่องจากเครื่องสล็อตมีที่จับ (หรือแขน) เพียงอันเดียวและดึงเงินของคุณไป เนื่องจากเราต้องการแก้ปัญหา "แขน" หลายแขน One-Armed Bandit จึงกลายเป็น Multi-Armed Bandit

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามี 3 ตัวเลือกและต้องการกำหนดว่าตัวเลือกใดให้รางวัลที่น่าเชื่อถือที่สุด เราอาจลองใช้แต่ละตัวเลือก จากนั้นหลังจากได้รับผลลัพธ์แล้ว เราก็เลือกแขนที่ให้รางวัลมากที่สุดต่อไป ซึ่งเรียกว่าอัลกอริทึมแบบ Greedy โดยตัวเลือกที่ให้ผลลัพธ์ดีที่สุดเมื่อเราลองใช้ครั้งแรกคือตัวเลือกที่เราจะเลือกต่อไป แต่เราเข้าใจว่าวิธีนี้อาจไม่ได้ผลเสมอไป เนื่องจากรางวัลสูงอาจเป็นเรื่องบังเอิญ หรืออาจมีบริบทเฉพาะของผู้ใช้บางรายที่ทำให้ได้รับรางวัลสูงขึ้นในช่วงระยะเวลาดังกล่าว ซึ่งอาจไม่ได้ผลในภายหลัง

ดังนั้น เราจึงเพิ่ม บริบท เพื่อให้อัลกอริทึมมีประสิทธิภาพมากขึ้น สำหรับการปรับเปลี่ยน Remote Config ในแบบของคุณ บริบทเริ่มต้นนี้คือการสุ่มตัวอย่าง หรือ ความไม่แน่นอน ที่ให้เอนโทรปีแก่การทดสอบ ซึ่งจะใช้ "Multi-Armed Bandit ตามบริบท" เมื่อการทดสอบดำเนินต่อไป การสำรวจและการสังเกตอย่างต่อเนื่องจะเพิ่มบริบทที่ได้เรียนรู้จริงเกี่ยวกับแขนที่น่าจะได้รับรางวัลมากที่สุดให้กับโมเดล ซึ่งทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณหมายความว่าอย่างไรสำหรับแอปของฉัน

ตอนนี้มาพูดถึงความหมายของอัลกอริทึม Multi-Armed Bandit ในบริบทของแอปกัน สมมติว่าคุณกำลังเพิ่มประสิทธิภาพการคลิกโฆษณาแบนเนอร์ ในกรณีนี้ "แขน" ของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณจะเป็น ค่าสำรอง ที่คุณระบุเพื่อแสดงโฆษณาแบนเนอร์ต่างๆ ที่คุณต้องการแสดงต่อผู้ใช้ การคลิกโฆษณาแบนเนอร์คือรางวัล ซึ่งเราเรียกว่า วัตถุประสงค์

เมื่อคุณเปิดตัวการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเป็นครั้งแรก โมเดลจะไม่ทราบว่าค่าสำรองใดมีแนวโน้มที่จะบรรลุเป้าหมายสำหรับผู้ใช้แต่ละราย เมื่อการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณสำรวจค่าสำรองแต่ละค่าเพื่อทำความเข้าใจโอกาสที่จะบรรลุวัตถุประสงค์ โมเดลพื้นฐานจะได้รับข้อมูลมากขึ้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์และเลือกประสบการณ์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ใช้แต่ละราย

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณใช้ หน้าต่างความเหนียว 24 ชั่วโมง ซึ่งเป็นระยะเวลาที่อัลกอริทึมการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณจะสำรวจค่าสำรองค่าเดียว คุณควรให้เวลาการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณมากพอที่จะสำรวจค่าสำรองแต่ละค่าหลายครั้ง (โดยทั่วไปประมาณ 14 วัน) คุณควรปล่อยให้การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อให้การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณปรับปรุงและปรับตัวได้อย่างต่อเนื่องเมื่อแอปและพฤติกรรมของผู้ใช้เปลี่ยนแปลงไป

ติดตามเมตริกเพิ่มเติม

Remote Config การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณยังมีความสามารถในการติดตามเมตริกเพิ่มเติมได้สูงสุด 2 รายการ เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจผลลัพธ์ตามบริบท สมมติว่าคุณได้พัฒนาแอปโซเชียลและตั้งค่าสำรองต่างๆ เพื่อกระตุ้นให้ผู้ใช้แชร์เนื้อหากับเพื่อนๆ เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมโดยรวม

ในกรณีนี้ คุณอาจเลือกเพิ่มประสิทธิภาพเหตุการณ์ Analytics เช่น link_received และตั้งค่าเมตริก 2 รายการเป็น user_engagement และ link_opened เพื่อดูว่าการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และจำนวนลิงก์ที่ผู้ใช้เปิดเพิ่มขึ้น (การมีส่วนร่วมจริง) หรือลดลง (อาจมีลิงก์สแปมมากเกินไป)

แม้ว่าระบบจะไม่นำเมตริกเพิ่มเติมเหล่านี้มาพิจารณาในอัลกอริทึมการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ แต่คุณก็สามารถติดตามเมตริกเหล่านี้ควบคู่ไปกับผลลัพธ์การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณได้ ซึ่งจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับความสามารถของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในการบรรลุเป้าหมายโดยรวม

ทำความเข้าใจผลลัพธ์การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

หลังจากที่การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณทำงานมานานพอที่จะรวบรวมข้อมูลได้แล้ว คุณจะดูผลลัพธ์ได้

วิธีดูผลลัพธ์การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

1. ในคอนโซล Firebase ให้ไปที่หน้า DevOps และความผูกพัน > การกำหนดค่าระยะไกล > การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

2. เลือกการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณที่ต้องการดู คุณสามารถค้นหาการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณที่เฉพาะเจาะจงตามชื่อหรือวัตถุประสงค์ และจัดเรียงตามชื่อ เวลาเริ่มต้น หรือการเพิ่มทั้งหมดได้

หน้าผลลัพธ์จะสรุปTotal lift หรือความแตกต่างของประสิทธิภาพการทำงานเป็นเปอร์เซ็นต์ที่ การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณมอบให้เมื่อเทียบกับกลุ่มBaseline

หน้าผลลัพธ์ยังแสดงสถานะปัจจุบันของฟีเจอร์การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ แอตทริบิวต์ของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ และกราฟแบบโต้ตอบที่มีข้อมูลต่อไปนี้

• แสดงมุมมองโดยละเอียดรายวันและมุมมองทั้งหมดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเมื่อเทียบกับเกณฑ์พื้นฐาน

• แสดงประสิทธิภาพโดยรวมของแต่ละค่าในกลุ่มเกณฑ์พื้นฐาน

• แสดงผลลัพธ์ของเป้าหมายและประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับเมตริกเพิ่มเติมที่คุณเลือก ซึ่งเข้าถึงได้โดยใช้แท็บที่ด้านบนของข้อมูลสรุป

คุณสามารถปล่อยให้การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณทำงานต่อไปได้เรื่อยๆ และกลับมาดูหน้าผลลัพธ์เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพได้ อัลกอริทึมจะเรียนรู้และปรับเปลี่ยนต่อไปเพื่อให้ปรับตัวได้เมื่อพฤติกรรมของผู้ใช้เปลี่ยนแปลงไป

ทำความเข้าใจการลบการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

คุณสามารถลบการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณได้โดยใช้คอนโซล Firebase หรือโดยการนำพารามิเตอร์การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณออกจากเทมเพลตโดยใช้ Firebase Remote Config API การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณที่ลบไปแล้วจะกู้คืนไม่ได้ ดูข้อมูลเกี่ยวกับการเก็บรักษาข้อมูลได้ที่ การลบข้อมูล

นอกจากนี้ คุณยังลบการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณได้โดยการ ย้อน กลับ หรือ นำเข้า เทมเพลต

ย้อนกลับ

หากเทมเพลตปัจจุบันมีการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณและคุณย้อน กลับไปใช้เทมเพลตที่ไม่มี การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณแบบเดียวกัน ระบบจะลบการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ หากต้องการกลับไปใช้เทมเพลตก่อนหน้า ให้ใช้คอนโซล Firebase หรือ roll back โดยใช้ Firebase Remote Config API

เมื่อคุณลบการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณและย้อนกลับไปใช้เทมเพลตก่อนหน้า การอ้างอิงการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณที่ไม่ถูกต้องจะปรากฏใน Firebase console. คุณสามารถนำการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณที่ไม่ถูกต้องออกจาก Firebaseคอนโซลได้โดยแก้ไขการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในแท็บพารามิเตอร์ของRemote Configหน้า

การนำเข้า

การนำเข้าเทมเพลตที่ไม่มีการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในปัจจุบันอีกต่อไปจะลบการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเหล่านั้นด้วย หากต้องการนำเข้าเทมเพลต ให้ใช้คอนโซลFirebase หรือใช้ Remote Config REST API

ขั้นตอนถัดไป

• สำรวจกรณีการใช้งานการปรับเปลี่ยน Remote Config ในแบบของคุณ

• เริ่มต้นใช้งานด้วย Remote Configการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ