Join us in person and online for Firebase Summit on October 18, 2022. Learn how Firebase can help you accelerate app development, release your app with confidence, and scale with ease. Register now

Персонализация удаленной конфигурации

Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

Благодаря персонализации Remote Config вы можете автоматически выбирать параметры Remote Config для каждого пользователя, чтобы оптимизировать их для достижения цели. Персонализация параметра похожа на выполнение автоматического, индивидуализированного, постоянно улучшающегося A/B-теста.

Когда вы используете персонализацию Remote Config в своих приложениях, вы создаете более привлекательные возможности для каждого из ваших пользователей, автоматически предоставляя им один из нескольких альтернативных пользовательских интерфейсов — альтернативу, которая оптимизируется для выбранной вами цели. Вы можете нацелить свои персонализированные параметры Remote Config на определенные группы пользователей, используя условия таргетинга Remote Config .

Вы можете оптимизировать для любой цели, которую можно измерить с помощью Google Analytics, а также оптимизировать по количеству событий или по агрегированному значению (сумме) параметра события. Сюда входят следующие встроенные показатели:

  • Время взаимодействия с пользователем, которое оптимизируется по времени взаимодействия с пользователем.
  • Клики по объявлениям, которые оптимизируются по общему количеству кликов по объявлениям.

Или вы можете оптимизировать пользовательские показатели на основе любого события Analytics. Некоторые возможности:

  • Отправка оценок в Play Store или App Store
  • Успех пользователя в определенных задачах
  • Использование функции
  • Доход от покупок в приложении
  • Доход от рекламы
  • Расходы в виртуальной валюте

Начать

Как это работает?

Персонализация использует машинное обучение для определения оптимального опыта для каждого из ваших пользователей. Алгоритм эффективно балансирует между изучением лучшего опыта для разных типов пользователей и использованием этих знаний для максимизации вашей объективной метрики. Результаты персонализации автоматически сравниваются с группой удерживаемых пользователей, которые получают постоянный случайный опыт, полученный из предоставленных вами альтернатив — это сравнение показывает, какой «подъем» (дополнительная ценность) генерируется системой персонализации.

Путь реализации

  1. Реализуйте два или более альтернативных взаимодействия с пользователем, которые, по вашему мнению, будут оптимальными для одних пользователей, но не для других.
  2. Сделайте эти альтернативы дистанционно настраиваемыми с помощью параметра Remote Config. См. Начало работы с Remote Config и Стратегии загрузки Remote Config .
  3. Включите персонализацию для параметра. Remote Config назначит каждому из ваших пользователей оптимальную для них работу. См. руководство по началу работы .

Персонализация против A/B-тестирования

В отличие от A/B-тестов, которые предназначены для поиска одного наиболее эффективного пользовательского опыта, персонализация пытается максимизировать цель, динамически выбирая оптимальный пользовательский опыт для каждого пользователя. Для многих типов проблем персонализация дает наилучшие результаты, но A/B-тестирование по-прежнему имеет свое применение:

Предпочтительна персонализация Предпочтение отдается A/B-тестированию.
Когда каждый пользователь может извлечь выгоду из персонализированного пользовательского опыта Если вам нужен единый оптимальный опыт для всех пользователей или определенного подмножества пользователей
Если вы хотите постоянно оптимизировать модель персонализации Когда вы хотите проводить тесты в течение фиксированного временного окна
Когда ваша цель оптимизации может быть выражена просто как взвешенная сумма событий аналитики Когда ваша цель оптимизации требует вдумчивой оценки нескольких конкурирующих показателей
Если вы хотите оптимизировать для достижения цели, невзирая ни на какие компромиссы Когда вы хотите определить, показывает ли один вариант статистически значимое улучшение по сравнению с другим, прежде чем внедрять его.
Когда ручной просмотр результатов не требуется или нежелателен Когда желательна ручная проверка результатов

Например, предположим, что вы хотите максимально увеличить количество пользователей, которые оценивают ваше приложение в Play Маркете, когда вы им это предлагаете. Одним из факторов, который может способствовать успеху, является время вашего приглашения: вы показываете его, когда пользователь открывает ваше приложение в первый, второй или третий раз? Или вы подсказываете им, когда они успешно выполняют определенные задачи? Идеальное время, вероятно, зависит от конкретного пользователя: некоторые пользователи могут быть готовы оценить ваше приложение сразу, в то время как другим может потребоваться больше времени.

Оптимизация времени отклика — идеальный вариант использования для персонализации:

  • Оптимальная настройка, вероятно, отличается для каждого пользователя.
  • Успех легко измерить с помощью аналитики.
  • Рассматриваемое изменение UX представляет собой достаточно низкий риск, поэтому вам, вероятно, не нужно рассматривать компромиссы или проводить ручную проверку.

Попытайся

Начать