इकट्ठा की जा सकने वाली अपनी रिपोर्ट में शोर के असर को कम करने, उसके साथ काम करने, और उसके असर को कम करने के बारे में जानें.
शुरू करने से पहले
नॉइज़ क्या है और उसके असर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, आगे बढ़ने से पहले, समरी रिपोर्ट में नॉइज़ को समझना लेख पढ़ें.
शोर पर आपके कंट्रोल
इकट्ठा की जा सकने वाली रिपोर्ट में जोड़े गए शोर को सीधे तौर पर कंट्रोल नहीं किया जा सकता. हालांकि, इन इफ़ेक्ट को कम करने के लिए, कुछ तरीके आज़माए जा सकते हैं. इन सेक्शन में, इन रणनीतियों के बारे में बताया गया है.
योगदान के लिए बजट बढ़ाएं
जैसा कि नॉइज़ को समझना लेख में बताया गया है, हर बटन के लिए समरी वैल्यू पर लागू किया गया नॉइज़, 0-65,536 स्केल (0-CONTRIBUTION_BUDGET) पर आधारित होता है.
इस वजह से, नॉइज़ के मुकाबले सिग्नल को ज़्यादा से ज़्यादा बढ़ाने के लिए, आपको हर वैल्यू को एग्रीगेट की जा सकने वाली वैल्यू के रूप में सेट करने से पहले, उसे स्केल अप करना चाहिए. इसका मतलब है कि हर वैल्यू को एक खास फ़ैक्टर यानी स्केलिंग फ़ैक्टर से गुणा करना चाहिए और यह पक्का करना चाहिए कि वह योगदान के बजट में रहे.
स्केलिंग फ़ैक्टर की गणना की जा रही है
स्केलिंग फ़ैक्टर से यह पता चलता है कि आपको किसी दी गई एग्रीगेशन वैल्यू को कितना स्केल करना है. इसकी वैल्यू, योगदान के बजट को किसी खास कुंजी के लिए इकट्ठा की जा सकने वाली ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू से भाग देने पर मिलने वाली वैल्यू होनी चाहिए.
उदाहरण के लिए, मान लें कि विज्ञापन देने वाले लोग या कंपनियां, परचेज़ कन्वर्ज़न की कुल वैल्यू जानना चाहती हैं. आपको पता है कि किसी भी खरीदारी का ज़्यादा से ज़्यादा अनुमानित परचेज़ वैल्यू 2,000 डॉलर है. हालांकि, कुछ ऐसी चीज़ों को छोड़कर जिन पर आपने ध्यान नहीं दिया है:
- स्केलिंग फ़ैक्टर की गणना करना:
- सिग्नल और शोर के अनुपात को बढ़ाने के लिए, आपको इस वैल्यू को 65,536 (योगदान के लिए बजट) तक बढ़ाना होगा.
- इस वजह से, स्केलिंग फ़ैक्टर 65,536 / 2,000 हो जाता है. यह करीब 32x होता है. व्यावहारिक तौर पर, इस कारक को ऊपर या नीचे पूर्णांक किया जा सकता है.
- एग्रीगेशन से पहले अपनी वैल्यू बढ़ाएं. हर 1 डॉलर की खरीदारी के लिए, ट्रैक की गई मेट्रिक में 32 की बढ़ोतरी करें. उदाहरण के लिए, 120 डॉलर की खरीदारी के लिए, 120*32 = 3,840 की इकट्ठा की जा सकने वाली वैल्यू सेट करें.
- एग्रीगेशन के बाद अपनी वैल्यू घटाएं. जब आपको ऐसी खास जानकारी वाली रिपोर्ट मिल जाए जिसमें एक से ज़्यादा उपयोगकर्ताओं की खरीदारी की वैल्यू शामिल हो, तो एग्रीगेशन से पहले इस्तेमाल किए गए स्केलिंग फ़ैक्टर का इस्तेमाल करके खास जानकारी की वैल्यू का स्केल घटाएं. अपने उदाहरण में, हमने 32 प्री-एग्रीगेशन के स्केलिंग फ़ैक्टर का इस्तेमाल किया है. इसलिए, हमें खास जानकारी में मिलने वाली वैल्यू को 32 से भाग देना होगा. इसलिए, अगर खास जानकारी वाली रिपोर्ट में किसी कुंजी की खास जानकारी वाली परचेज़ वैल्यू 76,800 है, तो समरी परचेज़ वैल्यू (शोर के साथ), 76,800/32 = 2,400 डॉलर होगी.
अपना बजट बांटें
अगर आपके पास खरीदारी की संख्या और खरीदारी की वैल्यू जैसे कई मेज़रमेंट लक्ष्य हैं, तो हो सकता है कि आप अपने बजट को इन लक्ष्यों के लिए बांटना चाहें.
इस मामले में, एग्रीगेट की जा सकने वाली अलग-अलग वैल्यू के लिए आपके स्केलिंग फ़ैक्टर अलग-अलग होंगे. यह इस बात पर निर्भर करता है कि दी गई एग्रीगेट की जा सकने वाली वैल्यू में से, कितनी ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू हो सकती है.
एग्रीगेशन कुंजियों को समझना में दी गई जानकारी पढ़ें.
उदाहरण के लिए, मान लें कि आपको खरीदारी की संख्या और परचेज़ वैल्यू, दोनों को ट्रैक करना है और आपने अपना बजट बराबर तय किया है.
65,536 / 2 = 32,768 को, हर मेज़रमेंट टाइप और हर सोर्स के हिसाब से बांटा जा सकता है.
- खरीदारी की संख्या:
- आप सिर्फ़ एक खरीदारी ट्रैक कर रहे हैं, इसलिए किसी दिए गए कन्वर्ज़न के लिए खरीदारी की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या 1 है.
- इसलिए, खरीदारी की संख्या को 32,768 / 1 = 32,768 पर सेट करने का फ़ैसला लिया जाता है.
- परचेज़ कन्वर्ज़न का कुल मान:
- मान लें कि किसी भी खरीदारी का ज़्यादा से ज़्यादा अनुमानित परचेज़ वैल्यू 2,000 डॉलर है.
- इसलिए, खरीदारी की वैल्यू के लिए स्केलिंग फ़ैक्टर को 32,768 / 2,000 = 16.384 या करीब 16 पर सेट करने का फ़ैसला लिया जाता है.
मोटे तौर पर एग्रीगेशन बटन से, सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो बेहतर होता है
मुख्य कुंजियां, विस्तृत कुंजियों की तुलना में ज़्यादा कन्वर्ज़न इवेंट कैप्चर करती हैं, इसलिए आम तौर पर कर्ज़ कुंजियों की वजह से खास जानकारी की ज़्यादा वैल्यू मिलती है.
कम वैल्यू की तुलना में, जवाब की ज़्यादा वैल्यू पर नॉइज़ का असर कम होता है; इस वैल्यू के मुकाबले, इन वैल्यू में ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें कम हो सकती हैं.
ज़्यादा जानकारी वाली कुंजियों का इस्तेमाल करके इकट्ठा की गई वैल्यू में, ज़्यादा जानकारी वाली कुंजियों की तुलना में कम शोर होता है.
उदाहरण
बाकी सब कुछ एक जैसा रहेगा, दुनिया भर में परचेज़ कन्वर्ज़न को ट्रैक करने वाली कुंजी (सभी देशों में जोड़ी गई) की वजह से, देश के लेवल पर कन्वर्ज़न ट्रैक करने वाली कुंजी की तुलना में परचेज़ कन्वर्ज़न की ज़्यादा खास जानकारी मिलेगी. साथ ही, कन्वर्ज़न की खास जानकारी भी ज़्यादा होगी.
इसलिए, किसी देश में खरीदारी की कुल कीमत के बीच का शोर, सभी देशों में होने वाली खरीदारी की कुल कीमत से ज़्यादा होगा.
इसी तरह, बाकी सभी चीज़ों के बराबर होने पर, जूतों की कुल खरीदारी वैल्यू, सभी सामान (इनमें जूते भी शामिल हैं) की कुल खरीदारी वैल्यू से कम है.
इसलिए, जूतों की कुल खरीदारी की वैल्यू और सभी सामान की खरीदारी की कुल वैल्यू के बीच का शोर, सभी सामान की कुल कीमत से ज़्यादा होगा.
समरी वैल्यू (रोलअप) को मिलाकर, गै़र-ज़रूरी डेटा का भी योग निकाला जाता है
हाई-लेवल डेटा को ऐक्सेस करने के लिए, खास जानकारी वाली रिपोर्ट में मौजूद खास जानकारी की वैल्यू जोड़कर, उनमें मौजूद गै़र-ज़रूरी डेटा को भी जोड़ा जा सकता है.
आइए दो अलग-अलग तरीकों पर गौर करें: - अप्रोच A: आपको अपनी कुंजियों में भूगोल का आईडी शामिल करने की सुविधा मिलती है. खास जानकारी वाली रिपोर्ट में जियो-आईडी लेवल वाली कुंजियां दिखती हैं. हर कुंजी, एक खास जियो आईडी के लेवल पर खास जानकारी वाली खरीदारी की वैल्यू से जुड़ी होती है. - अप्रोच B: आपको अपनी कुंजियों में भौगोलिक आईडी शामिल नहीं करना होगा. खास जानकारी वाली रिपोर्ट में, सभी भौगोलिक आईडी / जगहों के लिए खास जानकारी वाली परचेज़ वैल्यू दिखती है.
देश के लेवल पर परचेज़ कन्वर्ज़न की वैल्यू ऐक्सेस करने के लिए: - अप्रोच A में, जियो-आईडी लेवल की समरी वैल्यू को जोड़ा जाता है. साथ ही, उनके नॉइज़ को भी जोड़ा जाता है. इस वजह से, जियो-आईडी लेवल पर फ़ाइनल परचेज़ वैल्यू में ज़्यादा गै़र-ज़रूरी डेटा बढ़ सकता है. - अप्रोच B में, आपको सीधे तौर पर खास जानकारी वाली रिपोर्ट में डेटा दिखता है. इस डेटा में शोर को सिर्फ़ एक बार जोड़ा गया है.
इसलिए, किसी खास जियो आईडी के लिए समरी परचेज़ वैल्यू में अप्रोच A के हिसाब से ज़्यादा शोर हो सकता है.
इसी तरह, अपनी कुंजियों में पिन कोड-लेवल वाला डाइमेंशन शामिल करने से, क्षेत्र-लेवल डाइमेंशन वाली सामान्य कुंजियों की तुलना में ज़्यादा शोर वाले नतीजे मिल सकते हैं.
लंबी समयावधि के लिए एग्रीगेट होने से, सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो बढ़ जाता है
खास जानकारी वाली रिपोर्ट के लिए कम अनुरोध करने का मतलब है कि हर जवाब की वैल्यू, रिपोर्ट के लिए ज़्यादा बार अनुरोध करने की तुलना में ज़्यादा होगी; लंबे समय में ज़्यादा कन्वर्ज़न होने की संभावना है.
जैसा कि पहले बताया गया है, जवाब की वैल्यू जितनी ज़्यादा होगी, आस-पास का शोर उतना ही कम होगा. इसलिए, खास जानकारी वाली रिपोर्ट का अनुरोध करने पर, गै़र-ज़रूरी डेटा का अनुपात ज़्यादा (बेहतर) होता है.
यहां एक उदाहरण दिया गया है, जिसका इस्तेमाल करके बताया गया है:
- अगर आपको हर घंटे के हिसाब से तैयार की गई खास जानकारी की रिपोर्ट का अनुरोध, 24 घंटे से ज़्यादा समय के लिए करना है और फिर इसमें हर घंटे की रिपोर्ट से दिन के लेवल का डेटा ऐक्सेस करना है, तो नॉइज़ को 24 बार जोड़ा जाता है.
- हर दिन की खास जानकारी वाली एक रिपोर्ट में, शोर की जानकारी सिर्फ़ एक बार जोड़ी जाती है.
ज़्यादा इपसिलॉन, कम शोर
ऐपसिलॉन की वैल्यू जितनी ज़्यादा होगी, उसमें शोर कम होगा और प्राइवसी प्रोटेक्शन की सुविधा भी कम हो जाएगी.
फ़िल्टर करने और डुप्लीकेट कॉपी हटाने की तकनीक का इस्तेमाल करना
अलग-अलग कुंजियों के बीच बजट असाइन करने का एक अहम हिस्सा यह समझना है कि कोई इवेंट कितनी बार हो सकता है. उदाहरण के लिए, हो सकता है कि विज्ञापन देने वाला हर क्लिक के लिए सिर्फ़ एक खरीदारी करना चाहे, लेकिन उसकी दिलचस्पी तीन "प्रॉडक्ट पेज व्यू" में हो कन्वर्ज़न देखें. इस्तेमाल के इन उदाहरणों के साथ काम करने के लिए, हो सकता है कि आप एपीआई की नीचे दी गई सुविधाओं का भी इस्तेमाल करना चाहें. इनकी मदद से, यह कंट्रोल किया जा सकता है कि कितनी रिपोर्ट जनरेट हों और किन कन्वर्ज़न की गिनती की जाए:
- फ़िल्टर किया जा रहा है. फ़िल्टर करने के बारे में ज़्यादा जानें.
- डुप्लीकेट कॉपी हटाने की तकनीक. डुप्लीकेशन हटाने के बारे में ज़्यादा जानें.
एप्सिलॉन के साथ प्रयोग करना
AdTech की मदद से, ऐपिलॉन की वैल्यू को 0 से ज़्यादा और 64 या इससे कम पर सेट किया जा सकता है. इस रेंज में, ज़रूरत के हिसाब से टेस्टिंग की जा सकती है. ऐप्सिलॉन के कम मान बेहतर निजता सुरक्षा देते हैं. हमारा सुझाव है कि आप epsilon=10 से शुरू करें.
प्रयोग के लिए सुझाव
हम आपको ये सुझाव देते हैं: - ऐप्सिलॉन = 10 से शुरू होता है. - अगर इससे यूटिलिटी में समस्याएं पैदा होती हैं, तो ऐपसिलॉन को धीरे-धीरे बढ़ाएं. - डेटा के इस्तेमाल से जुड़े खास तरह के बदलावों के बारे में सुझाव/राय दें या शिकायत करें.
लोगों से जुड़ें और सुझाव, शिकायत या राय शेयर करें
आपके पास इस एपीआई में हिस्सा लेने और इसका इस्तेमाल करने का विकल्प है.
- एग्रीगेट करने लायक रिपोर्ट और एग्रीगेशन सेवा के बारे में पढ़ें, सवाल पूछें, और सुझाव दें.
- एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग गाइड पढ़ें.
- प्राइवसी सैंडबॉक्स डेवलपर सहायता रेपो पर सवाल पूछें और होने वाली चर्चाओं में शामिल हों.
अगले चरण
- रिपोर्टिंग पर असर डालने वाले फ़ैक्टर, जैसे कि कैंपेन वैरिएबल, बैचिंग फ़्रीक्वेंसी, और डाइमेंशन की जानकारी पर असर डालने वाले फ़ैक्टर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, खास जानकारी वाली रिपोर्ट में डिज़ाइन के फ़ैसलों के साथ एक्सपेरिमेंट देखें .
- शोर लैब आज़माएं.