من خلال تخصيص ميزة "الإعداد عن بُعد"، يمكنك اختيار مَعلمات "الإعداد عن بُعد" لكل مستخدم من أجل تحسين الأداء لتحقيق هدف معيّن يشبه تخصيص معلمة ما تنفيذ عملية تلقائية أو فردية التحسين المستمر واختبار أ/ب الدائم.
عند استخدام خيار التخصيص في ميزة "الإعداد عن بُعد" في تطبيقاتك، يصبح بإمكانك إنشاء المزيد من تجارب جذابة لكل مستخدم من المستخدمين من خلال تزويدهم تلقائيًا واحدة من العديد من تجارب المستخدم البديلة - البديل الذي يحسن للهدف الذي تختاره. يمكنك استهداف ميزة "الإعداد عن بُعد" المخصّصة مَعلمات لمجموعات معيّنة من المستخدمين باستخدام شروط الاستهداف في ميزة "الإعداد عن بُعد":
يمكنك التحسين لتحقيق أي هدف يمكن قياسه باستخدام Google Analytics، كما يمكنك التحسين حسب عدد الأحداث أو البيانات المجمّعة قيمة (مجموع) مَعلمة حدث. يتضمن ذلك المقاييس المضمَّنة التالية:
- مدّة تفاعل المستخدمين التي يتم تحسينها حسب مدة تفاعل المستخدمين
- النقرات على الإعلان، والتي يتم تحسينها حسب إجمالي عدد أحداث النقرات على الإعلان
- مرات ظهور الإعلان، والتي يتم تحسينها حسب عدد مرات ظهور الإعلان
أو يمكنك تحسين المقاييس المخصّصة استنادًا إلى أي حدث في "إحصاءات Google". بعض الإشعارات تشمل الاحتمالات ما يلي:
- عمليات إرسال تقييمات "متجر Play" أو App Store
- نجاح المستخدم في مهام معينة، مثل إكمال مستويات اللعبة
- أحداث الشراء داخل التطبيق
- أحداث التجارة الإلكترونية، مثل إضافة سلع إلى سلة التسوّق أو بداية أو إكمال الدفع
- الشراء داخل التطبيق وأرباح الإعلانات
- الإنفاق على العملة الافتراضية
- نشاط مشاركة الروابط والمحتوى على شبكات التواصل الاجتماعي
للحصول على مزيد من المعلومات عن حالات الاستخدام المحتمَلة للتخصيص، يُرجى الاطّلاع على ما هي مزايا تخصيص ميزة "الإعداد عن بُعد"؟
كيف تعمل هذه الميزة؟
يستخدم التخصيص تقنية تعلُّم الآلة لتحديد التجربة المثلى لكل مستخدم من المستخدمين لديك. تتبادل الخوارزمية بكفاءة بين التعرف على أفضل تجربة لأنواع مختلفة من المستخدمين والاستفادة من هذه المعرفة تحقيق أقصى استفادة من مقياس الهدف. يتم تلقائيًا عرض نتائج التخصيص. مقارنةً بمجموعة غير مكتملة من المستخدمين الذين يحصلون على تجربة عشوائية دائمة مستقاة من البدائل التي قدمتها - توضّح هذه المقارنة مقدار "رفع" (قيمة متزايدة) من إنشاء نظام التخصيص.
لمزيد من المعلومات حول خوارزمية ومفاهيم تخصيص ميزة "الإعداد عن بُعد"، يمكنك اتّباع الخطوات التالية: الرؤية لمحة عن تخصيص ميزة "الإعداد عن بُعد"
مسار التنفيذ
- قم بتنفيذ تجربتين أو أكثر من تجارب المستخدم البديلة التي تتوقع أن تكون مثالية لبعض المستخدمين دون غيرهم.
- إتاحة إمكانية ضبط هذه البدائل عن بُعد باستخدام ميزة "الإعداد عن بُعد" . عرض بدء استخدام ميزة "الإعداد عن بُعد" واستراتيجيات التحميل في ميزة "الإعداد عن بُعد"
- فعِّل التخصيص للمَعلمة. ستعمل ميزة "الإعداد عن بُعد" على تعيين من المستخدمين التجربة المثلى لهم. يمكنك الاطّلاع على دليل البدء
التخصيص مقارنةً باختبار A/B
على عكس اختبارات A/B التي تهدف إلى العثور على مستخدم واحد يحقق أفضل أداء المستخدم، فإن التخصيص يحاول تحقيق أقصى حد من الهدف من خلال ديناميكيًا اختيار تجربة المستخدم المثلى لكل مستخدم. بالنسبة للعديد من أنواع المشكلات، يُسفر التخصيص عن أفضل النتائج، إلا أن استخدام اختبار A/B لا يزال له استخداماته التالية:
| يُفضَّل التخصيص. | يُفضّل استخدام اختبار A/B |
|---|---|
| متى يستفيد كل مستخدم من تجربة مخصّصة للمستخدم | عندما تريد نموذجًا واحدًا تجربة المستخدم لجميع المستخدمين أو مجموعة فرعية محددة من المستخدمين |
| عندما تريد التحسين المستمر نموذج التخصيص | متى تريد إجراء اختبارات خلال فترة زمنية ثابتة |
| الحالات التي يمكن فيها تحديد هدف التحسين ويتم التعبير عنه بب��اطة كمجموع مرجّح أحداث إحصائية | الوقت الذي يحدد فيه هدف التحسين تقييمًا مدروسًا العديد من المتنافسين المقاييس |
| عندما تريد تحسين موضوعية بغض النظر عن أي المفاضلات | عندما تريد تحديد ما إذا كان تظهر المتغيرة إحصائيًا تحسن كبير خلال أخرى قبل طرحها |
| عندما لا تكون مراجعة النتائج يدويًا مطلوبة أو مطلوبة | عندما تكون المراجعة اليدوية للنتائج مرغوب فيه |
على سبيل المثال، لنفترض أنّك تريد زيادة عدد المستخدمين الذين يقيّمون تطبيقك. في "متجر Play" عندما تطلب منهم ذلك. إن أحد العوامل التي قد تساهم في النجاح هو توقيت ظهور الطلب: هل تعرضه عندما يفتح المستخدم تطبيقك للمرة الأولى أو الثانية أو الثالثة؟ أم هل تخبرهم عندما في إكمال مهام معينة بنجاح؟ يعتمد التوقيت المثالي على مستخدم فردي: قد يكون بعض المستخدمين مستعدين لتقييم تطبيقك على الفور، في حين قد يحتاج الآخرون إلى مزيد من الوقت.
يعد تحسين توقيت مطالبة ملاحظاتك حالة استخدام مثالية التخصيص:
- ومن المحتمل أن يختلف الإعداد الأمثل لكل مستخدم.
- يمكن قياس النجاح بسهولة باستخدام Analytics.
- يمثل تغيير تجربة المستخدم المعني مخاطرة منخفضة بما يكفي لدرجة أنك ربما لا تحتاج إليها للنظر في المقايضات أو إجراء مراجعة يدوية.