التخصيص عن بعد

باستخدام تخصيص Remote Config ، يمكنك تحديد معلمات Remote Config تلقائيًا لكل مستخدم لتحسين الهدف. يشبه إضفاء الطابع الشخصي على المعلمة إجراء اختبار A / B تلقائي ، فردي ، يتحسن باستمرار.

عند استخدام تخصيص Remote Config في تطبيقاتك ، فإنك تنشئ تجارب أكثر جاذبية لكل مستخدم من المستخدمين لديك من خلال تزويدهم تلقائيًا بواحدة من العديد من تجارب المستخدم البديلة - البديل الذي يعمل على تحسين الهدف الذي تختاره. يمكنك توجيه معلمات "التكوين البعيد" المخصصة إلى مجموعات مستخدمين محددة باستخدام شروط استهداف "التكوين البعيد" .

يمكنك تحسين أي هدف يمكن قياسه باستخدام Google Analytics. يتضمن هذا المقاييس المضمنة التالية:

  • وقت تفاعل المستخدم
  • نقرات الإعلان

أو يمكنك تحسين المقاييس المخصصة بناءً على أي حدث في Analytics. بعض الاحتمالات هي:

  • عمليات إرسال تصنيف Play Store أو App Store
  • نجاح المستخدم في مهام معينة
  • استخدام الميزات

البدء

كيف يعمل؟

يستخدم التخصيص التعلم الآلي لتحديد التجربة المثلى لكل مستخدم. تتبادل الخوارزمية بكفاءة بين تعلم أفضل تجربة لأنواع مختلفة من المستخدمين والاستفادة من تلك المعرفة لتعظيم مقياس الهدف الخاص بك. تتم مقارنة نتائج التخصيص تلقائيًا بمجموعة محتجزة من المستخدمين الذين يتلقون تجربة عشوائية مستمرة مستمدة من البدائل المقدمة - توضح هذه المقارنة مقدار "الارتفاع" (القيمة المتزايدة) الذي يتم إنشاؤه بواسطة نظام التخصيص.

مسار التنفيذ

  1. نفِّذ تجربتين أو أكثر من تجارب المستخدمين البديلة التي تتوقع أن تكون مثالية لبعض المستخدمين دون البعض الآخر.
  2. اجعل هذه البدائل قابلة للتكوين عن بُعد باستخدام معلمة Remote Config. راجع بدء استخدام استراتيجيات تحميل Remote Config و Remote Config .
  3. تفعيل التخصيص للمعلمة. سيعين Remote Config لكل مستخدم تجربة مثالية له. انظر دليل الشروع في العمل.

التخصيص مقابل اختبار A / B

على عكس اختبارات A / B ، المصممة للعثور على أفضل تجربة مستخدم واحدة ، يحاول التخصيص زيادة الهدف إلى أقصى حد عن طريق الاختيار الديناميكي لتجربة مستخدم مثالية لكل مستخدم. بالنسبة للعديد من أنواع المشكلات ، ينتج عن التخصيص أفضل النتائج ، ولكن لا يزال اختبار A / B له استخداماته:

يفضل التخصيص يفضل اختبار A / B
متى يمكن لكل مستخدم الاستفادة من تجربة مستخدم مخصصة عندما تريد تجربة واحدة مثالية لجميع المستخدمين أو مجموعة فرعية محددة من المستخدمين
عندما تريد تحسين نموذج التخصيص بشكل مستمر عندما تريد إجراء الاختبارات خلال فترة زمنية محددة
عندما يمكن التعبير عن هدف التحسين الخاص بك كمجموع مرجح لأحداث التحليلات عندما يتطلب هدف التحسين الخاص بك تقييمًا مدروسًا للعديد من المقاييس المتنافسة المختلفة
عندما تريد تحسين هدف بغض النظر عن أي مقايضات عندما تريد تحديد ما إذا كان أحد المتغيرات يُظهر تحسنًا مهمًا من الناحية الإحصائية على الآخر قبل طرحه
عندما لا تكون المراجعة اليدوية للنتائج مطلوبة أو مرغوبة عندما تكون المراجعة اليدوية للنتائج مرغوبة

على سبيل المثال ، لنفترض أنك تريد زيادة عدد المستخدمين الذين يقيمون تطبيقك في متجر Play عندما تطالبهم بذلك. أحد العوامل التي قد تساهم في النجاح هو توقيت الموجه الخاص بك: هل تظهره عندما يفتح المستخدم تطبيقك للمرة الأولى أو الثانية أو الثالثة؟ أو هل تطالبهم عندما يكملون مهامًا معينة بنجاح؟ يعتمد التوقيت المثالي على الأرجح على المستخدم الفردي: قد يكون بعض المستخدمين مستعدين لتقييم تطبيقك على الفور ، بينما قد يحتاج الآخرون إلى مزيد من الوقت.

يعد تحسين توقيت مطالبة التعليقات حالة استخدام مثالية للتخصيص:

  • من المحتمل أن يكون الإعداد الأمثل مختلفًا لكل مستخدم.
  • يمكن قياس النجاح بسهولة باستخدام التحليلات.
  • يعتبر تغيير تجربة المستخدم المعني منخفض المخاطر بدرجة كافية لدرجة أنك ربما لا تحتاج إلى التفكير في المفاضلات أو إجراء مراجعة يدوية.

جربها

البدء