맞춤설정은 머신러닝(특히 컨텍스트 멀티암드 밴딧 알고리즘)을 사용하여 개별 사용자가 목표를 달성하는 데 가장 적합한 환경을 결정합니다. 이 경우 목표는 전체 개수 또는 총 개수에 맞게 최적화하는 것입니다. 특정 Google Analytics 이벤트의 매개변수 값입니다.
컨텍스트 멀티암드 밴딧 알고리즘이란 무엇인가요?
'멀티암드 밴딧'은 여러 경로 목록에서 가장 안정적이고 가장 높은 보상으로 이어지는 경로를 계속 선택하려는 상황을 설명할 때 사용하는 은유입니다. 이를 설명하려면 여러 슬롯머신 앞에 있는 도박사에 비유할 수 있습니다. 슬롯머신에는 핸들이 하나 있으며 돈을 넣어야 하므로 일반적으로 '원암드 밴딧'이라고 합니다. 여러 개의 '암'(핸들)을 해결하고자 하므로 원암드 밴딧은 멀티암드 밴딧이 됩니다.
예를 들어 3가지 옵션이 있는데 가장 안정적으로 보상을 제공하는 것이 무엇인지 판단하려고 합니다. 각 옵션을 시도해보고 결과를 얻은 후에 가장 많은 보상을 제공한 암을 계속 선택하면 됩니다. 이를 탐욕 알고리즘이라고 합니다. 처음 시도할 때 최상의 결과를 얻은 옵션을 계속 선택하는 것입니다. 그러나 이 옵션이 항상 효과적이지 않을 수도 있습니다. 우선, 높은 보상이 일시적으로만 제공되는 것일 수도 있습니다. 또는 해당 기간에 더 높은 보상을 제공하는 사용자별 컨텍스트가 있을 수 있습니다. 이러한 컨텍스트는 나중에 효과가 떨어질 수 있습니다.
따라서 컨텍스트를 추가해 알고리즘의 효율성을 높일 수 있습니다. 대상 Remote Config 맞춤설정, 이 초기 컨텍스트는 무작위 샘플링입니다. 실험에 엔트로피를 제공하는 불확실성입니다. 이는 '컨텍스트 멀티암드 밴딧'을 구현합니다. 실험이 계속 진행됨에 따라 지속적인 탐색 분석 및 관찰을 통해 보상을 제공할 가능성이 가장 높은 암을 알려주는 실제 학습 컨텍스트를 모델에 추가함으로써 더 효과적인 모델이 될 수 있습니다.
앱에 어떠한 영향을 미치나요?
이제 앱과 관련해서 멀티암드 밴딧 알고리즘이 무엇을 의미하는지 살펴보겠습니다. 배너 광고 클릭수를 최적화한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 맞춤설정의 '암'이 사용자에게 표시할 다른 배너 광고를 나타내기 위해 지정하는 대체 값이 됩니다. 배너 광고 클릭수가 보상으로 주어지며, 이를 목표라고 합니다.
맞춤설정을 처음 실행할 때 모델은 각 개별 사용자의 목표를 달성할 가능성이 더 큰 대체 값을 알 수 없습니다. 맞춤설정에서 각 대체 값을 탐색하면 목표 달성 가능성을 파악할 수 있으므로 기본 모델이 더 풍부한 정보를 기반으로 성장하여 각 사용자를 위한 최적의 환경을 예측하고 선택하는 기능이 개선됩니다.
맞춤설정은 고정 기간(24시간)을 사용합니다. 맞춤설정 알고리즘이 단일 대체 값을 탐색하는 데 소요되는 시간입니다. 각 대체 값을 여러 번(일반적으로 약 14일) 살펴볼 수 있도록 맞춤설정에 충분한 시간이 있어야 합니다. 앱 및 사용자 행동이 변화함에 따라 지속적으로 개선하고 적응할 수 있도록 영구적으로 실행할 수 있게 하는 것이 이상적입니다.
추가 측정항목 추적
Remote Config 맞춤설정은 또한 최대 2개의 추가 측정항목을 추적하여 결과의 내용을 맥락화하는 데 도움이 됩니다. 소셜 앱을 개발했고 전반적인 참여도를 높이기 위해 사용자가 친구들과 콘텐츠를 공유하도록 독려하는 여러 대체 값을 설정했다고 가정해 보겠습니다.
이 경우 다음과 같은 Analytics 이벤트에 맞게 최적화할 수 있습니다.
link_received로 설정하고 측정항목 2개를 user_engagement로 설정합니다.
link_opened를 사용하면 사용자 참여 발생 시간 및
사용자가 앱을 열 때 (실제 참여) 또는 감소 (스팸 링크가 너무 많을 수 있음)
이러한 추가 측정항목은 맞춤설정 알고리즘에 반영되지 않지만 맞춤설정 결과와 함께 추적하여 전반적인 목표 달성을 위한 맞춤설정 기능에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
맞춤설정 결과 이해
맞춤설정을 실행하고 데이터가 충분히 수집되면 그 결과를 볼 수 있습니다.
맞춤설정 결과를 보려면 다음 안내를 따르세요.
Remote Config 페이지를 열고 맞춤설정을 클릭합니다.
보려는 맞춤설정을 선택합니다. 이름 또는 목표를 기준으로 특정 맞춤설정을 검색하고 이름, 시작 시간 또는 총 상승도를 기준으로 정렬할 수 있습니다.
결과 페이지에는 맞춤설정이 기준 그룹에 제공하는 총 상승도 또는 성능의 비율 차이가 요약되어 있습니다.
결과 페이지에는 맞춤설정의 현재 상태, 맞춤설정의 속성, 다음과 같은 양방향 그래프도 표시됩니다.
기준 대비 맞춤설정의 일별 성능 및 총 성능을 자세히 보여줍니다.
기준 그룹 전체에서 각 값의 전반적인 성능을 보여줍니다.
선택한 추가 측정항목에 대해 목표 결과 및 성능을 표시하며, 요약 상단의 탭을 사용하여 액세스할 수 있습니다.
맞춤설정은 무기한으로 실행될 수 있으며 계속해서 결과 페이지를 다시 방문하여 성능을 모니터링할 수 있습니다. 사용자 행동이 변경될 때 적응할 수 있도록 알고리즘은 계속 학습하고 조정합니다.
맞춤설정 삭제 이해
Firebase 콘솔을 사용하거나 맞춤설정 매개변수를 Firebase Remote Config API 삭제된 맞춤설정은 복원할 수 없습니다. 데이터 보관에 대한 자세한 내용은 데이터 삭제를 참고하세요.
또한 롤백하거나 템플릿을 가져와 맞춤설정을 삭제할 수 있습니다.
롤백
현재 템플릿에 맞춤설정 있고 동일한 맞춤설정이 없는 템플릿으로 롤백하는 경우 맞춤설정이 삭제됩니다. 이전 템플릿으로 되돌리려면 Firebase Console 또는 Firebase Remote Config API를 통해 roll back을 실행합니다.
맞춤설정을 삭제하고 이전 템플릿으로 롤백하면 해당하는 잘못된 맞춤설정에 대한 참조가 Firebase 콘솔에 표시됩니다. 잘못된 맞춤설정을 삭제하려면 Firebase 콘솔에서 Remote Config 페이지의 매개변수 탭에서 맞춤설정을 선택합니다.
가져오기
현재 맞춤설정이 더 이상 포함되지 않은 템플릿을 가져오는 경우에도 해당 맞춤설정이 삭제됩니다. 템플릿을 가져오려면 Firebase 콘솔을 사용하거나 Remote Config REST API를 사용합니다.