---
url: 'https://dxpr.com/uk/markdownify/node/5224'
title: 'Навчання з підкріпленням | DXPR'
author:
  name: Jurriaan
  url: 'https://dxpr.com/users/jurriaan'
date: '2026-10-24T19:17:01+00:00'
updated: '2026-10-24T19:36:26+00:00'
copyright: 'Copyright DXPR. All rights reserved.'
type: website
summary: 'A/B-тестування.Постійне навчання.Зустрічайте Reinforcement Learning для Drupal. Тестуйте свій контент, вчіться на справжніх відгуках відвідувачів і давайте сильнішим варіантам більше шансів проявити себе.'
image: 'https://dxpr.com/themes/custom/dxpr_com/images/dxpr-share-card.jpg'
published: true
og:
  site_name: DXPR
  'image:alt': 'DXPR, powered by Drupal: AI-powered Drupal for marketers.'
schema:
  '@context': 'https://schema.org'
  '@graph':
    -
      mainEntity: {  }
    -
      '@type': WebPage
      '@id': 'https://dxpr.com/uk/%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%87%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F-%D0%B7-%D0%BF%D1%96%D0%B4%D0%BA%D1%80%D1%96%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F%D0%BC'
      description: 'A/B-тестування.Постійне навчання.Зустрічайте Reinforcement Learning для Drupal. Тестуйте свій контент, вчіться на справжніх відгуках відвідувачів і давайте сильнішим варіантам більше шансів проявити себе.'
      publisher:
        '@type': Organization
        '@id': 'https://dxpr.com/#organization'
        name: DXPR
      inLanguage: uk
---
##  [Навчання з підкріпленням](/uk/%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%87%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F-%D0%B7-%D0%BF%D1%96%D0%B4%D0%BA%D1%80%D1%96%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F%D0%BC)

# A/B-тестування.
Постійне навчання.

Зустрічайте Reinforcement Learning для Drupal. Тестуйте свій контент, вчіться на справжніх відгуках відвідувачів і давайте сильнішим варіантам більше шансів проявити себе.

[Завантажити Reinforcement Learning](https://www.drupal.org/project/rl)

[Докладніше про інтеграції](#integrations)

- Відкритий код
- Нативні інтеграції Drupal
- Відгуки зберігаються у вашій базі даних

## Уже працює.
На всьому вашому сайті Drupal.

Один рушій навчання, підключений до місць, де ваш контент зустрічається з відвідувачами. Ці інтеграції існують уже сьогодні.

### Сторінки, побудовані в DXPR Builder

Розміщуйте альтернативний контент у слотах варіантів DXPR Builder. Взаємодії відвідувачів живлять експеримент, а інтеграція обирає, який варіант показати, навіть на сторінках із повносторінкового кешу.

[Докладніше про DXPR Builder](/uk/drupal-layout-builder)

Наявна інтеграція DXPR Builder

### Заголовки сторінок, що привертають увагу

Дайте сторінці більше, ніж один заголовок. Тестуйте альтернативи на сторінках контенту, сторінках Views і сторінках, згенерованих контролерами, через вбудований модуль заголовків сторінок.

[Докладніше про тестування заголовків](https://www.drupal.org/project/rl)

Вбудований підмодуль · rl\_page\_title

### Порядок контенту у Views

Нехай залученість допомагає вирішувати, що показувати першим. Модуль RL-сортування додає плагін сортування Views, тож ваші наявні списки контенту можуть вчитися, які елементи отримують відгук.

[Докладніше про тестування контенту Views](https://www.drupal.org/project/rl_sorting)

Супутній модуль · rl\_sorting

### Підписи меню, що ведуть далі

Чи «Resources», чи «Learn» допомагають людям знайти наступний крок? Тестуйте альтернативні підписи посилань меню через вбудований модуль посилань меню, використовуючи кліки як відгук.

[Докладніше про тестування посилань меню](https://www.drupal.org/project/rl)

Вбудований підмодуль · rl\_menu\_link

## Кожна взаємодія
додає доказів.

Тест не мусить бути нагадуванням у календарі обрати переможця. RL постійно оновлює свої рішення в міру надходження відгуків.

#### Покази

Криві навчання показують, як оцінка конверсії кожного варіанта заголовка стабілізується в міру накопичення показів. Розрізайте той самий експеримент за показами, днями, тижнями чи місяцями.

#### Конверсії

Результати за варіантами поєднують необроблені покази з оцінкою конверсії, скоригованою навчанням, що лишається змістовною ще до перших конверсій. Показаний зразок ранній: усі варіанти досі мають нуль конверсій.

#### Оцінка конверсії

Ландшафт апостеріорного розподілу показує скориговану навчанням оцінку кожного варіанта разом із рівнем довіри. Вищі, яскравіші області позначають сильніші докази, а не гарантоване зростання.

- [Покази](#rl-signals-impressions)Криві навчання показують, як оцінка конверсії кожного варіанта заголовка стабілізується в міру накопичення показів. Розрізайте той самий експеримент за показами, днями, тижнями чи місяцями.
- [Конверсії](#rl-signals-conversions)Результати за варіантами поєднують необроблені покази з оцінкою конверсії, скоригованою навчанням, що лишається змістовною ще до перших конверсій. Показаний зразок ранній: усі варіанти досі мають нуль конверсій.
- [Оцінка конверсії](#rl-signals-conversion-score)Ландшафт апостеріорного розподілу показує скориговану навчанням оцінку кожного варіанта разом із рівнем довіри. Вищі, яскравіші області позначають сильніші докази, а не гарантоване зростання.

1. ### Почніть з альтернатив

    Оберіть контент для тестування й визначте взаємодію, що вважається успіхом.
2. ### Вчіться на тому, що роблять люди

    Покази фіксують охоплення. Кліки чи інші налаштовані конверсії дають винагороди. Семплювання Томпсона балансує між дослідженням альтернатив і показом перспективних.
3. ### Переглядайте. Уточнюйте. Продовжуйте вчитися.

    Перевіряйте трафік, ефективність і впевненість у звітах Drupal. Додавайте свіжі альтернативи в міру розвитку контенту; результати лишаються доказами для оцінки, а не гарантованим зростанням.

[Читайте, як працює модуль RL](https://www.drupal.org/project/rl)

## Ваші експерименти.
Ваша інфраструктура Drupal.

Тримайте експерименти поруч із контентом, кодом і людьми, які ведуть ваш сайт.

### Зведені відгуки

RL записує анонімні підрахунки взаємодій у вашу базу даних Drupal. Його відстеження не потребує профілів відвідувачів, ID користувачів чи файлів cookie для відстеження.

### Впишіться у свій стек доставки

Обирайте варіанти на стороні сервера або використовуйте JavaScript API для кешованих сторінок. Ваша інтеграція керує тим, як рішення вписуються у вашу стратегію рендерингу й кешування.

### Розширюйте наявне

Використовуйте сервіси Drupal, JavaScript API та HTTP-ендпоїнти, щоб підключити власні компоненти. Той самий рушій навчання може обслуговувати більше одного модуля.

## Почніть там,
де живе ваш контент.

Додайте RL до наявного сайту Drupal, потім увімкніть інтеграції, які підходять вашому контенту. Будуєте щось нове? DXPR CMS містить RL і сортування контенту Views.

[Завантажити Reinforcement Learning](https://www.drupal.org/project/rl)

[Про DXPR CMS](/uk/%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%B0-cms)

### Установіть рушій навчання

```
composer require drupal/rl
drush en rl
```

Дотримуйтеся документації з установлення, щоб налаштувати бібліотеку діаграм та ендпоїнти, потім підключіть свій перший експеримент.

[Читати посібник з установлення](https://git.drupalcode.org/project/rl/-/blob/1.x/README.md)

Працюєте з ШІ-агентом? [Установіть навичку агента Reinforcement Learning](/uk/drupal-agent-skills#agent-setup) щоб допомогти керувати й переглядати свої експерименти.