通過遠程配置個性化，您可以自動為每個用戶選擇遠程配置參數，以實現目標優化。個性化參數就像執行自動、個性化、持續改進和永久的 A/B 測試。
當您在應用程序中使用遠程配置個性化時，您可以通過自動為每個用戶提供多種替代用戶體驗之一（針對您選擇的目標進行優化的替代方案）來為每個用戶創建更具吸引力的體驗。您可以使用遠程配置定位條件將個性化遠程配置參數定位到特定用戶組。
您可以針對可使用 Google Analytics（分析）衡量的任何目標進行優化，並按事件數量或事件參數的聚合值（總和）進行優化。這包括以下內置指標：
- 用戶參與時間，根據用戶參與時間進行優化
- 廣告點擊次數，根據廣告點擊事件總數進行優化
- 廣告展示次數，根據廣告展示次數進行優化
或者，您可以根據任何 Analytics 事件優化自定義指標。一些可能性包括：
- Play 商店或 App Store 評級提交
- 用戶在特定任務上取得成功，例如完成遊戲關卡
- 應用內購買事件
- 電子商務事件，例如將商品添加到購物車，或者開始或完成結賬
- 應用內購買和廣告收入
- 虛擬貨幣支出
- 鏈接和內容共享以及社交網絡活動
有關潛在個性化用例的更多信息，請參閱我可以使用遠程配置個性化做什麼？
它是如何工作的？
個性化使用機器學習來確定每個用戶的最佳體驗。該算法有效地在學習不同類型用戶的最佳體驗和利用這些知識來最大化目標指標之間進行權衡。個性化結果會自動與一組堅持不懈的用戶進行比較，這些用戶從您提供的替代方案中獲得持久的隨機體驗，這種比較顯示了個性化系統生成了多少“提升”（增量價值）。
有關 Remote Config 個性化算法和概念的更多信息，請參閱關於 Remote Config 個性化。
實施路徑
- 實施兩種或多種替代用戶體驗，您期望這些體驗對於某些用戶來說是最佳的，但對其他用戶來說則不是。
- 使用遠程配置參數使這些替代方案可遠程配置。請參閱遠程配置入門和遠程配置加載策略。
- 啟用參數的個性化。遠程配置將為每個用戶分配最適合他們的體驗。請參閱入門指南。
個性化與 A/B 測試
與 A/B 測試不同，A/B 測試旨在找到單一的最佳性能用戶體驗，個性化嘗試通過動態為每個用戶選擇最佳用戶體驗來最大化目標。對於許多類型的問題，個性化可以產生最佳結果，但 A/B 測試仍然有其用處：
| 個性化優先 | A/B 測試優先 |
|---|---|
| 當每個用戶都可以從個性化的用戶體驗中受益時 | 當您希望為所有用戶或定義的用戶子集提供單一最佳體驗時 |
| 當您想要持續優化個性化模型時 | 當您想在固定時間窗口內進行測試時 |
| 當您的優化目標可以簡單地表示為分析事件的加權和時 | 當您的優化目標需要對幾個不同的競爭指標進行深思熟慮的評估時 |
| 當您想要優化某個目標而不考慮任何權衡時 | 當您想在推出之前確定一種變體是否比另一種變體顯示出統計上顯著的改進時 |
| 當不需要或不需要手動審查結果時 | 當需要手動審查結果時 |
例如，假設您希望在您提示時最大化在 Play 商店中對您的應用進行評分的用戶數量。可能有助於成功的一個因素是提示的時間：當用戶第一次、第二次或第三次打開應用程序時是否顯示提示？或者當他們成功完成某些任務時你會提示他們嗎？理想的時機可能取決於各個用戶：一些用戶可能已準備好立即對您的應用程序進行評分，而另一些用戶可能需要更多時間。
優化反饋提示的時間是個性化的理想用例：
- 每個用戶的最佳設置可能不同。
- 使用分析可以輕鬆衡量成功。
- 所討論的用戶體驗更改的風險足夠低，您可能不需要考慮權衡或進行手動審查。