最新情報をご覧ください。必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。パラメータを自動的に選択して、目標に向けた最適化を行うことができます。テストを行うようなものです。つをユーザーに自動的に提供することで、個々のユーザーに対してエンゲージメントが高いエクスペリエンスが作成されます。選んだ目標の最適化に向けて選択肢が提供されます。パラメータのターゲットに設定できます。アナリティクスを使用して、測定可能な任意の目標に向けて最適化を行うことができます。パラメータの集計値(合計)によって最適化を行うこともできます。次の組み込みの指標が含まれています。イベントに基づいてカスタム指標を最適化することもできます。これには次のようなものがあります。パーソナライズでできることをご覧ください。スタートガイド仕組みパーソナライズでは、機械学習を使用して各ユーザーに最適なエクスペリエンスを決定します。このアルゴリズムでは、さまざまなタイプのユーザーにとって最適なエクスペリエンスを知ることと、その知識を活用して目標の指標の最大化を行うことの間のトレードオフを効率的に行います。グループと自動的に比較されます。このグループのユーザーは、指定した選択肢からランダムに選ばれたエクスペリエンスを一貫して使用します。システムでどの程度の「リフト」(値の上昇)が生成されたかが示されます。パーソナライズについてをご覧ください。エクスペリエンスの選択肢を実装します。パラメータを使用して、これらの選択肢をリモートで構成できるようにします。読み込み方法をご覧ください。パラメータのパーソナライズを有効にします。ユーザーごとに最適なエクスペリエンスを割り当てます。スタートガイドをご覧ください。特定することを目的にしています。エクスペリエンスを動的に選択することで、目標の最大化を目指します。テストにも独自の有用性があります。ストアでアプリの評価を入力するようにユーザーに促したときに、実際に評価を入力するユーザーの数を最大化したいと考えます。つにプロンプトの表示タイミングがあります。ユーザーがアプリを初めて起動したときに表示するのがいいでしょうか。回目の起動時に表示するのがいいでしょうか。それとも、特定のタスクを完了したときに表示するのがいいでしょうか。理想的なタイミングは個々のユーザーによって異なります。アプリをすぐに評価するユーザーもいれば、時間がかかるユーザーもいます。評価の入力を促すタイミングの最適化は、パーソナライズの理想的なユースケースの一つです。最適な設定はユーザーごとに異なることがある。成功はアナリティクスを使用して簡単に測定できる。変更によるリスクは十分低いため、トレードオフを考慮したり、手動で確認したりする必要はありません。ライセンスにより使用許諾されます。ライセンスにより使用許諾されます。サイトのポリシーをご覧ください。関連会社の登録商標です。