नॉइज़लैब

अहम जानकारी: प्राइवसी सैंडबॉक्स की प्रासंगिकता और मेज़रमेंट का ऑरिजिन ट्रायल, 20 सितंबर, 2023 को खत्म हो गया है. एपीआई अब 99% Chrome उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं. ऑरिजिन ट्रायल का रजिस्ट्रेशन बंद हो गया है. हर एपीआई को चालू करने वाले उपयोगकर्ताओं के प्रतिशत की जानकारी पाने के लिए, Chrome का स्टेटस ग्राफ़ देखें.

इस दस्तावेज़ के बारे में जानकारी

इस लेख को पढ़कर, आप:

• खास जानकारी वाली रिपोर्ट जनरेट करने से पहले जानें कि कौनसी रणनीतियां बनानी चाहिए.
• शोर लैब के बारे में जानें. यह एक ऐसा टूल है जो शोर के अलग-अलग पैरामीटर के असर को समझने में मदद करता है. साथ ही, इसकी मदद से ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें मैनेज करने की अलग-अलग रणनीतियों को जल्दी से समझा जा सकता है और उनका आकलन किया जा सकता है.

शोर लैब

सुझाव/राय दें या शिकायत करें

इस दस्तावेज़ में कुछ सिद्धांतों के बारे में बताया गया है, जिन्हें खास जानकारी वाली रिपोर्ट के साथ इस्तेमाल किया जा सकता है. ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें मैनेज करने के कई तरीके हैं, जो शायद यहां साफ़ तौर पर न दिखें यहां. आपके सुझावों, अन्य चीज़ों, और सवालों का स्वागत है!

• शोर को मैनेज करने की रणनीतियों के बारे में लोगों को सुझाव/राय देने या शिकायत करने के लिए, API (epsilon) की उपयोगिता या गोपनीयता को जानना होगा और अपने निरीक्षणों को नॉइज़ लैब की मदद से सिम्युलेट करना: इस समस्या पर टिप्पणी करें
• Noise Lab पर लोगों के सुझाव, शिकायत या राय देने के लिए (कोई सवाल पूछें, गड़बड़ी की शिकायत करें, किसी सुविधा का अनुरोध करें): यहां नई समस्या जोड़ें
• API के किसी अन्य पहलू पर सार्वजनिक फ़ीडबैक देने के लिए: यहां नई समस्या जोड़ें

शुरू करने से पहले

1. परिचय के लिए एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग: सारांश रिपोर्ट और एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग का पूरा सिस्टम खास जानकारी पढ़ें.
2. इस गाइड का सबसे अच्छा इस्तेमाल करने के लिए, शोर को समझना और एग्रीगेशन कुंजियों को समझना को स्कैन करें.

डिज़ाइन से जुड़े फ़ैसले

डिज़ाइन का मुख्य सिद्धांत

तीसरे पक्ष की कुकी और खास जानकारी वाली रिपोर्ट के काम करने के तरीके में कुछ बुनियादी अंतर होते हैं. मुख्य अंतर यह है कि खास जानकारी वाली रिपोर्ट के मेज़रमेंट डेटा में शोर जोड़ा गया. रिपोर्ट को शेड्यूल करने का तरीका दूसरे तरीके से भी तय किया जाता है.

बेहतर सिग्नल-टू-नॉइज़ के साथ, खास जानकारी वाली रिपोर्ट में मौजूद मेज़रमेंट डेटा को ऐक्सेस करने के लिए अनुपात, डिमांड-साइड प्लैटफ़ॉर्म (डीएसपी), और विज्ञापन की परफ़ॉर्मेंस का आकलन करने वाली कंपनियों को विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों के साथ मिलकर काम कर सकती हैं, ताकि ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें मैनेज की जा सकें. ये रणनीतियां बनाने के लिए, डीएसपी और मेज़रमेंट प्रोवाइडर को डिज़ाइन से जुड़े फ़ैसले लेने होंगे. ये फ़ैसले एक ज़रूरी कॉन्सेप्ट पर आधारित होते हैं:

डिस्ट्रिब्यूशन नॉइज़ वैल्यू का इस्तेमाल अलग-अलग वैल्यू के लिए किया जाता है. हालांकि, यह सिर्फ़ दो पैरामीटर, एप्सिलॉन और कॉन्ट्रिब्यूशन बजट पर निर्भर होता है. आपके पास कई ऐसे कंट्रोल होते हैं जिनसे आपके कैंपेन पर असर पड़ता है आउटपुट मेज़रमेंट के डेटा का सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो.

हम उम्मीद करते हैं कि बार-बार दोहराई जाने वाली प्रोसेस से सबसे अच्छे फ़ैसले लिए जाएंगे, लेकिन इन फ़ैसलों के तहत होने वाले हर बदलाव से लागू करने की प्रक्रिया थोड़ी अलग होती है. इसलिए, हर बार कोड इटरेशन को लिखने से पहले (और विज्ञापन चलाने से पहले), ये फ़ैसले लेने ज़रूरी हैं.

फ़ैसला: डाइमेंशन की ज़्यादा जानकारी

ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें दिखाने वाले लैब में इसे आज़माएं

क्या आपको शोर लैब के लिए पहली बार जाना है? झटपट देखें.

1. ऐडवांस मोड पर जाएं.
2. पैरामीटर वाले साइड पैनल में, अपना कन्वर्ज़न डेटा खोजें.
3. डिफ़ॉल्ट पैरामीटर देखें. डिफ़ॉल्ट रूप से, हर दिन एट्रिब्यूट की जाने वाली कन्वर्ज़न की संख्या 1,000 है. यह औसतन 40% बकेट यदि आप डिफ़ॉल्ट सेटअप का उपयोग करते हैं (डिफ़ॉल्ट आयाम, डिफ़ॉल्ट संख्या हर डाइमेंशन के लिए संभावित अलग-अलग वैल्यू, मुख्य रणनीति A). ध्यान से देखो मान, इनपुट में 40 है. हर दिन के एट्रिब्यूट की वजह से होने वाले कन्वर्ज़न की औसत संख्या 40 है हर बजट के लिए.
4. डिफ़ॉल्ट पैरामीटर वाला सिम्युलेशन चलाने के लिए, 'सिम्युलेट करें' पर क्लिक करें.
5. पैरामीटर वाले साइड पैनल में, डाइमेंशन खोजें. नाम बदलें देश या इलाका को शहर में बदलें और अलग-अलग संभावित वैल्यू की संख्या को 50 में बदलें.
6. देखें कि इससे रोज़ के औसत कन्वर्ज़न में कैसे बदलाव होता है संख्या प्रति सदस्य. अब यह बहुत कम है. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि अगर बिना बदलाव किए इस डाइमेंशन में संभावित वैल्यू की संख्या कुछ भी बदले बिना, बकेट की कुल संख्या बढ़ाई जा सकती है हर बकेट में कितने कन्वर्ज़न इवेंट आएंगे.
7. सिम्युलेट करें पर क्लिक करें.
8. नतीजे के तौर पर मिले सिम्युलेशन के शोर के अनुपातों को देखें: शोर के अनुपात अब यह संख्या पिछले सिम्युलेशन से ज़्यादा है.

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मुख्य डिज़ाइन सिद्धांत को देखते हुए, खास जानकारी की छोटी वैल्यू इसमें जवाब की बड़ी वैल्यू की तुलना में ज़्यादा शोर होता है. इसलिए, आपका कॉन्फ़िगरेशन इस बात पर असर डालता है कि हर बकेट में एट्रिब्यूट किए गए कितने कन्वर्ज़न इवेंट खत्म होते हैं (नहीं तो इसे आपकी एग्रीगेशन कुंजी कहा जाता है और वह मात्रा फ़ाइनल आउटपुट की खास जानकारी वाली रिपोर्ट.

डिज़ाइन से जुड़ा एक फ़ैसला, जो एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न इवेंट की संख्या पर असर डालता है एक बकेट के अंदर, डाइमेंशन की जानकारी का स्तर होता है. ये उदाहरण देखें एग्रीगेशन कुंजियों और उनके डाइमेंशन के बारे में जानकारी:

• तरीका 1: अनुमानित डाइमेंशन वाला एक मुख्य स्ट्रक्चर: देश x विज्ञापन कैंपेन या सबसे बड़ा कैंपेन एग्रीगेशन बकेट) x प्रॉडक्ट टाइप (10 संभावित प्रॉडक्ट टाइप में से)
• तरीका 2: ज़्यादा जानकारी वाले डाइमेंशन वाली एक मुख्य स्ट्रक्चर: शहर x क्रिएटिव आईडी x प्रॉडक्ट (100 संभावित प्रॉडक्ट में से)

देश की तुलना में शहर ज़्यादा जानकारी वाला डाइमेंशन है; क्रिएटिव आईडी ज़्यादा जानकारी वाला होता है कैंपेन के मुकाबले; और प्रॉडक्ट में, प्रॉडक्ट टाइप की तुलना में ज़्यादा जानकारी दी गई है. इसलिए, तरीके 2 में हर बकेट (= प्रति) इवेंट की कम संख्या (कन्वर्ज़न) होगी कुंजी), पहले तरीके की तुलना में अपनी समरी रिपोर्ट के आउटपुट में देखी जा सकती है. गै़र-ज़रूरी आवाज़ की वजह से आउटपुट, बकेट में इवेंट की संख्या के हिसाब से नहीं होता, मेज़रमेंट डेटा जवाब वाले रिपोर्ट में, दूसरे तरीके का इस्तेमाल करने पर ज़्यादा ग़ैर-ज़रूरी चीज़ें होंगी. हर विज्ञापन देने वाले के लिए, अलग-अलग कुंजी के डिज़ाइन में बारीकियां एक-दूसरे से बदल जाती हैं, ताकि ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा मिल सके खोजें.

फ़ैसला: मुख्य स्ट्रक्चर

ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें दिखाने वाले लैब में इसे आज़माएं

क्या आपको शोर लैब के लिए पहली बार जाना है? झटपट देखें.

सिंपल मोड में, बटन के डिफ़ॉल्ट स्ट्रक्चर का इस्तेमाल किया जाता है. ऐडवांस टैब में मोड में, अलग-अलग मुख्य स्ट्रक्चर के साथ एक्सपेरिमेंट किया जा सकता है. डाइमेंशन के कुछ उदाहरण ये शामिल हैं; तो आपके पास उनमें बदलाव करने का विकल्प भी होता है.

1. ऐडवांस मोड पर जाएं.
2. पैरामीटर वाले साइड पैनल में, 'मुख्य रणनीति' खोजें. निरीक्षण करें टूल में मौजूद A नाम की डिफ़ॉल्ट रणनीति, एक विस्तृत कुंजी का इस्तेमाल करती है सभी डाइमेंशन वाला स्ट्रक्चर: भूगोल x कैंपेन आईडी x प्रॉडक्ट श्रेणी.
3. सिम्युलेट करें पर क्लिक करें.
4. इस सिम्युलेशन से बने शोर के अनुपात को देखें.
5. कुंजी की रणनीति को B पर बदलें. इससे अतिरिक्त कंट्रोल दिखते हैं जिनसे आपको अपनी कुंजी के स्ट्रक्चर को कॉन्फ़िगर करने में मदद मिल सकती है.
6. अपने मुख्य स्ट्रक्चर को कॉन्फ़िगर करें, जैसे कि इस तरह से:
   1. मुख्य स्ट्रक्चर की संख्या: 2
   2. मुख्य स्ट्रक्चर 1 = देश या इलाका x प्रॉडक्ट कैटगरी.
   3. कुंजी का स्ट्रक्चर 2 = कैंपेन आईडी x प्रॉडक्ट कैटगरी.
7. सिम्युलेट करें पर क्लिक करें.
8. ध्यान दें कि अब आपको हर मेज़रमेंट लक्ष्य टाइप के लिए, खास जानकारी वाली दो रिपोर्ट मिलती हैं (खरीदारी की संख्या के लिए दो, परचेज़ वैल्यू के लिए दो), बशर्ते आप इस्तेमाल कर रहे हों दो अलग-अलग मुख्य स्ट्रक्चर हैं. उनके शोर का अनुपात देखें.
9. इसे अपने कस्टम डाइमेंशन के साथ भी आज़माया जा सकता है. ऐसा करने के लिए, उस डेटा के लिए, जिसे आप ट्रैक करना चाहते हैं: आयाम. उदाहरण को हटाने के बारे में सोचें डाइमेंशन और जोड़ें/हटाएं/रीसेट करें विकल्प का इस्तेमाल करके अपने डाइमेंशन बनाएं आखिरी डाइमेंशन के नीचे मौजूद बटन.

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डिज़ाइन से जुड़ा एक और फ़ैसला, जिससे एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न की संख्या पर असर पड़ेगा एक बकेट में मौजूद इवेंट का मतलब मुख्य स्ट्रक्चर इस्तेमाल करने का फ़ैसला लिया है. एग्रीगेशन कुंजियों के नीचे दिए गए उदाहरणों पर गौर करें:

• सभी डाइमेंशन के साथ एक खास स्ट्रक्चर; चलिए, इस की स्ट्रेटजी A को कहते हैं.
• दो मुख्य स्ट्रक्चर, जिनमें से हर एक में डाइमेंशन का सबसेट होता है; चलो इसे कॉल करते हैं मुख्य रणनीति B.

रणनीति A आसान है. हालांकि, आपको कुछ खास जानकारी ऐक्सेस करने के लिए, शोर वाली समरी वैल्यू को रोलअप (कुल) करना पड़ सकता है. इन वैल्यू को जोड़कर देखें, तो नॉइज़ को भी जोड़ा जा रहा है. रणनीति B की मदद से, खास जानकारी में जवाब की वैल्यू दिखाई जा सकती हैं रिपोर्ट आपको आपकी ज़रूरत की जानकारी पहले से ही दे सकती हैं. इसका मतलब है रणनीति B Strategy A की तुलना में सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो बेहतर हो सकता है. हालांकि, हो सकता है कि ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें पहले से ही रणनीति A में मंज़ूर हों, इसलिए हो सकता है कि आप आसानी के लिए रणनीति A. ज़्यादा जानकारी वाले उदाहरण में इन दोनों रणनीतियों के बारे में ज़्यादा जानें.

कुंजी मैनेज करने का काम बहुत गहराई से करना होता है. कई विस्तृत तकनीकों का इस्तेमाल करके, है. एक के बारे में बेहतर कुंजी मैनेजमेंट.

फ़ैसला: एक साथ कई बैच बनाने की फ़्रीक्वेंसी

ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें दिखाने वाले लैब में इसे आज़माएं

क्या आपको शोर लैब के लिए पहली बार जाना है? झटपट देखें.

1. सिंपल मोड (या ऐडवांस मोड) में जाएं — दोनों मोड इसी तरह से)
2. पैरामीटर वाले साइड पैनल में, एग्रीगेशन की रणनीति देखें > बैच बनाने की फ़्रीक्वेंसी. यह इसकी बैचिंग फ़्रीक्वेंसी को दिखाता है ऐसी एग्रीगेशन सेवा की रिपोर्ट जिन्हें एग्रीगेशन सेवा के ज़रिए प्रोसेस किया जाता है एक ही नौकरी.
3. बैच बनाने की डिफ़ॉल्ट फ़्रीक्वेंसी देखें: डिफ़ॉल्ट रूप से, एक दिन में एक साथ कई बैच बनाने की सुविधा फ़्रीक्वेंसी को सिम्युलेट किया जाता है.
4. सिम्युलेट करें पर क्लिक करें.
5. इस सिम्युलेशन से बने शोर के अनुपात को देखें.
6. एक साथ कई बैच बनाने की फ़्रीक्वेंसी को हर हफ़्ते पर सेट करें.
7. नतीजे के तौर पर मिले सिम्युलेशन के शोर के अनुपातों को देखें: शोर के अनुपात पिछले सिम्युलेशन की तुलना में अब कम (बेहतर) है.

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डिज़ाइन से जुड़ा एक और फ़ैसला, जिससे एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न की संख्या पर असर पड़ेगा एक बकेट में मौजूद इवेंट, बैच करने की वह फ़्रीक्वेंसी है जिसका इस्तेमाल आपने तय किया है. कॉन्टेंट बनाने एक साथ कई रिपोर्ट भेजने की फ़्रीक्वेंसी का मतलब है कि एग्रीगेट की जा सकने वाली रिपोर्ट को कितनी बार प्रोसेस किया जाता है.

एग्रीगेशन के लिए ज़्यादा बार शेड्यूल की गई रिपोर्ट (उदाहरण के लिए, हर घंटे) में इसमें कम कन्वर्ज़न वाली रिपोर्ट की तुलना में, कम कन्वर्ज़न इवेंट शामिल होते हैं एग्रीगेशन का शेड्यूल (उदाहरण के लिए, हर हफ़्ते). इससे, हर घंटे की रिपोर्ट में ज़्यादा शोर होगा.``` इसमें कम कन्वर्ज़न वाली रिपोर्ट की तुलना में, कम कन्वर्ज़न इवेंट शामिल होते हैं एग्रीगेशन का शेड्यूल (उदाहरण के लिए, हर हफ़्ते). इस वजह से, हर घंटे जनरेट होने वाली रिपोर्ट में साप्ताहिक रिपोर्ट की तुलना में कम सिग्नल-शोर अनुपात, बाकी सब कुछ एक जैसा रहता है. अलग-अलग फ़्रीक्वेंसी पर रिपोर्टिंग से जुड़ी ज़रूरतों के साथ एक्सपेरिमेंट करें और हर फ़्रीक्वेंसी के लिए, सिग्नल और नॉइज़ अनुपात का आकलन करें.

ज़्यादा जानकारी के लिए यहां जाएं एक साथ कई बैच बनाना और लंबी समयावधि के हिसाब से भी डेटा दिखता है.

फ़ैसला: एट्रिब्यूट किए जा सकने वाले कन्वर्ज़न पर असर डालने वाले कैंपेन वैरिएबल

ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें दिखाने वाले लैब में इसे आज़माएं

क्या आपको शोर लैब के लिए पहली बार जाना है? झटपट देखें.

हालांकि, इसका अनुमान लगाना मुश्किल हो सकता है. साथ ही, इसकी परफ़ॉर्मेंस में काफ़ी अंतर हो सकता है साथ ही, सीज़न के हिसाब से होने वाले असर के अलावा, हर दिन अपने 10, 10, 100 के नज़दीक ही एट्रिब्यूट किए जा सकने वाले सिंगल-टच कन्वर्ज़न, 1,000 या 10,000 तक हो सकती है.

1. ऐडवांस मोड पर जाएं.
2. पैरामीटर वाले साइड पैनल में, अपना कन्वर्ज़न डेटा खोजें.
3. डिफ़ॉल्ट पैरामीटर देखें. डिफ़ॉल्ट रूप से, हर दिन एट्रिब्यूट की जाने वाली कन्वर्ज़न की संख्या 1,000 है. यह औसतन 40% बकेट यदि आप डिफ़ॉल्ट सेटअप का उपयोग करते हैं (डिफ़ॉल्ट आयाम, डिफ़ॉल्ट संख्या हर डाइमेंशन के लिए संभावित अलग-अलग वैल्यू, मुख्य रणनीति A). ध्यान से देखो मान, इनपुट में 40 है. हर दिन के एट्रिब्यूट की वजह से होने वाले कन्वर्ज़न की औसत संख्या 40 है हर बजट के लिए.
4. डिफ़ॉल्ट पैरामीटर वाला सिम्युलेशन चलाने के लिए, 'सिम्युलेट करें' पर क्लिक करें.
5. इस सिम्युलेशन से बने शोर के अनुपात को देखें.
6. अब एट्रिब्यूट होने वाले हर दिन के कुल कन्वर्ज़न की संख्या को 100 पर सेट करें. देखें कि इससे औसत क्रेडिट वैल्यू घटती है हर ग्राहक के हिसाब से कन्वर्ज़न की संख्या.
7. सिम्युलेट करें पर क्लिक करें.
8. ध्यान दें कि अब गै़र-ज़रूरी आवाज़ें ज़्यादा हो गई हैं: ऐसा इसलिए, क्योंकि जब इसमें प्रति बकेट कम कन्वर्ज़न होते हैं, बनाए रखने के लिए ज़्यादा शोर का इस्तेमाल किया जाता है निजता.

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एक मुख्य अंतर यह है कि किसी और एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न की कुल संख्या के मुकाबले, विज्ञापन देने वाले व्यक्ति या कंपनी से संपर्क किया जाता है. कॉन्टेंट बनाने आखिर में यही नतीजा है कि समरी रिपोर्ट में मौजूद नॉइज़ पर असर पड़ता है. एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न, उन कुल कन्वर्ज़न का सबसेट हैं जो कैंपेन में शामिल हो सकते हैं जैसे कि विज्ञापन बजट और विज्ञापन टारगेटिंग (विज्ञापन के लिए सही दर्शक चुनना). उदाहरण के लिए, आपको 10 हज़ार डॉलर के विज्ञापन की तुलना में, 1 करोड़ डॉलर के विज्ञापन कैंपेन के लिए एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न की ज़्यादा संख्या और बाकी सब एक बराबर हो.

विचारणीय बातें:

• सिंगल-टच, एक ही डिवाइस के लिए एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न का आकलन करें एट्रिब्यूशन मॉडल की ज़रूरत होती है, क्योंकि ये समरी रिपोर्ट के दायरे में आती हैं Attribution Reporting API की मदद से इकट्ठा किया गया डेटा.
• सबसे खराब मामलों और सबसे अच्छे मामलों की संख्या, दोनों पर ध्यान दें एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न के लिए. उदाहरण के लिए, बाकी सब चीज़ें एक जैसी होने के बावजूद, किसी विज्ञापन देने वाले के लिए कम से कम और ज़्यादा से ज़्यादा कैंपेन बजट सेट करना होगा, तो दोनों परिणामों के लिए श्रेय देने योग्य रूपांतरण को आपके सिम्युलेशन गेम है.
• अगर आपको अपने समाचार संगठन के लिए, Android प्राइवसी सैंडबॉक्स, कैलकुलेशन में, क्रॉस-प्लैटफ़ॉर्म एट्रिब्यूट किए गए कन्वर्ज़न पर विचार किया जा सकता है.

फ़ैसला: स्केलिंग का इस्तेमाल करना

ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें दिखाने वाले लैब में इसे आज़माएं

क्या आपको शोर लैब के लिए पहली बार जाना है? झटपट देखें.

1. ऐडवांस मोड पर जाएं.
2. पैरामीटर वाले साइड पैनल में, एग्रीगेशन की रणनीति देखें > स्केलिंग. यह डिफ़ॉल्ट रूप से 'हां' पर सेट होता है.
3. शोर पर स्केलिंग के सकारात्मक प्रभाव को समझने के लिए अनुपात, पहले स्केलिंग को संख्या पर सेट करें.
4. सिम्युलेट करें पर क्लिक करें.
5. इस सिम्युलेशन से बने शोर के अनुपात को देखें.
6. स्केलिंग को हां पर सेट करें. ध्यान दें कि Noise Lab अपने-आप कैलकुलेट करता है इनकी रेंज (औसत और ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू) के आधार पर इस्तेमाल किए जाने वाले स्केलिंग फ़ैक्टर देखें. सिस्टम या ऑरिजिन ट्रायल में सेटअप है, तो आप स्केलिंग फ़ैक्टर के लिए खुद की गणना लागू करना चाहते हैं.
7. सिम्युलेट करें पर क्लिक करें.
8. ध्यान दें कि इस सेकंड में शोर का अनुपात कम (बेहतर) है सिम्युलेशन गेम है. ऐसा इसलिए है, क्योंकि स्केलिंग का इस्तेमाल किया जा रहा है.

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मुख्य डिज़ाइन सिद्धांत को देखते हुए, जोड़ी गई नॉइज़ बराबर है योगदान बजट का एक फ़ंक्शन.

इसलिए, सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो को बढ़ाने के लिए, पूरी तरह से कन्वर्ज़न इवेंट के दौरान इकट्ठा की गई वैल्यू को कन्वर्ज़न इवेंट के हिसाब से स्केल करके योगदान के लिए बजट (और एग्रीगेशन के बाद उनकी वैल्यू कम करना). सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो को बढ़ाने के लिए, स्केलिंग का इस्तेमाल करें.

फ़ैसला: मेज़रमेंट के लक्ष्यों की संख्या और निजता के बजट का बंटवारा

यह स्केलिंग से जुड़ा है; कृपया ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करके स्केलिंग.

ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें दिखाने वाले लैब में इसे आज़माएं

क्या आपको शोर लैब के लिए पहली बार जाना है? झटपट देखें.

मेज़रमेंट लक्ष्य, कन्वर्ज़न इवेंट में इकट्ठा किया गया एक अलग डेटा पॉइंट होता है.

1. ऐडवांस मोड पर जाएं.
2. पैरामीटर वाले साइड पैनल में, वह डेटा खोजें जिसे आपको ट्रैक करना है: मेज़रमेंट के लक्ष्य. डिफ़ॉल्ट रूप से, आपके मेज़रमेंट के दो लक्ष्य होते हैं: खरीदारी कीमत और खरीदारी की संख्या.
3. डिफ़ॉल्ट लक्ष्यों वाला सिम्युलेशन चलाने के लिए, 'सिम्युलेट करें' पर क्लिक करें.
4. 'हटाएं' पर क्लिक करें. इससे मेज़रमेंट का पिछला लक्ष्य (खरीदारी) हट जाएगा संख्या).
5. सिम्युलेट करें पर क्लिक करें.
6. देखें कि अब परचेज़ वैल्यू के लिए गै़र-ज़रूरी डेटा का अनुपात कम हो गया है (बेहतर) की ज़रूरत होगी. ऐसा इसलिए है, क्योंकि आपके पास कम हैं, इसलिए अब आपके एक मेज़रमेंट लक्ष्य को योगदान के लिए बजट.
7. 'रीसेट करें' पर क्लिक करें. अब आपके पास फिर से दो मेज़रमेंट लक्ष्य हैं: खरीदारी कीमत और खरीदारी की संख्या. ध्यान दें कि Noise Lab अपने-आप मेज़रमेंट के लक्ष्यों को पूरा करने में आपकी मदद करता है. डिफ़ॉल्ट रूप से, ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें कम करने वाले लैब बजट को मेज़रमेंट के सभी लक्ष्यों के लिए बराबर-बराबर कर सकते हैं.
8. सिम्युलेट करें पर क्लिक करें.
9. इस सिम्युलेशन से बने शोर के अनुपात को देखें. ध्यान दें सिम्युलेशन पर स्केलिंग फ़ैक्टर.
10. चलिए, अब बेहतर नतीजे पाने के लिए, निजता के लिए बजट के बंटवारे को ज़रूरत के मुताबिक बनाएं सिग्नल-शोर अनुपात.
11. हर मेज़रमेंट लक्ष्य के लिए, असाइन किए गए बजट % में बदलाव करें. डिफ़ॉल्ट पैरामीटर, मेज़रमेंट का पहला लक्ष्य, यानी खरीदारी की वैल्यू में मेज़रमेंट के लक्ष्य 2 की तुलना में 0 और 1,000 के बीच की ज़्यादा रेंज. उदाहरण के लिए, खरीदारी की संख्या (एक से एक के बीच, यानी हमेशा एक के बराबर). इस वजह से के लिए, इसे "स्केल करने के लिए ज़्यादा जगह" की ज़रूरत है: ज़्यादा असाइन करना बेहतर होगा. मेज़रमेंट के दूसरे लक्ष्य की तुलना में, मेज़रमेंट के लक्ष्य 1 के लिए बजट का योगदान इसे और बेहतर तरीके से बढ़ाया जा सकता है (स्केलिंग देखें)
12. बजट का 70% हिस्सा, मेज़रमेंट के पहले लक्ष्य के लिए असाइन करें. मेज़रमेंट के लिए 30% असाइन करें लक्ष्य 2.
13. सिम्युलेट करें पर क्लिक करें.
14. इस सिम्युलेशन से बने शोर के अनुपात को देखें. खरीदारी के लिए और गै़र-ज़रूरी डेटा का अनुपात, अब पहले के मुकाबले काफ़ी कम (बेहतर) है सिम्युलेशन गेम है. खरीदारी की संख्या के हिसाब से, इनमें कोई बदलाव नहीं होगा.
15. अलग-अलग मेट्रिक के हिसाब से बजट को बांटते रहें. देखें कि इससे क्या असर पड़ता है शोर.

ध्यान दें कि कन्वर्ज़न रेट के हिसाब से, कस्टम मेज़रमेंट के लक्ष्य सेट किए जा सकते हैं बटन जोड़ें/हटाएं/रीसेट करें.

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अगर किसी कन्वर्ज़न इवेंट पर एक डेटा पॉइंट (मेज़रमेंट लक्ष्य) को मेज़र किया जाता है, जैसे कन्वर्ज़न की गिनती करता है, तो उस डेटा पॉइंट को योगदान के लिए पूरा बजट (65536) मिल सकता है. अगर आपने किसी कन्वर्ज़न इवेंट में, मेज़रमेंट के एक से ज़्यादा लक्ष्य सेट किए हैं, तो जैसे कि कन्वर्ज़न की संख्या और परचेज़ वैल्यू को शामिल नहीं करता, तो उन डेटा पॉइंट को योगदान के लिए बजट शेयर कर सकता है. इसका मतलब है कि आपके पास अपनी परफ़ॉर्मेंस को बड़ा करने की गुंजाइश कम है वैल्यू.

इसलिए, आपके पास जितने ज़्यादा मेज़रमेंट लक्ष्य होंगे, सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो कम होंगे (ज़्यादा शोर) होने की संभावना होती है.

मेज़रमेंट के लक्ष्यों के बारे में फ़ैसला लेने के लिए, बजट का बंटवारा भी किया जा सकता है. अगर योगदान के लिए बजट को दो डेटा पॉइंट में बराबर बांटा जाता है, तो हर डेटा पॉइंट को 65536/2 = 32768 का बजट. यह स्थिति पर निर्भर करते हुए सही हो सकती है या नहीं भी हो सकती है हर डेटा पॉइंट के लिए सबसे बड़ी वैल्यू. उदाहरण के लिए, अगर आपको खरीदारी की संख्या, जिसका ज़्यादा से ज़्यादा मान 1 है और खरीदारी की वैल्यू कम से कम 1 और ज़्यादा से ज़्यादा 120 है, तो खरीदारी की वैल्यू को "ज़्यादा जगह" बढ़ाना चाहते हैं—इसका मतलब है कि हमें योगदान के लिए बजट. आपको दिखेगा कि क्या मेज़रमेंट के कुछ लक्ष्यों को प्राथमिकता दी जानी चाहिए शोर के असर से भी जुड़े हैं.

फ़ैसला: आउटलायर मैनेजमेंट

ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें दिखाने वाले लैब में इसे आज़माएं

क्या आपको शोर लैब के लिए पहली बार जाना है? झटपट देखें.

मेज़रमेंट लक्ष्य, कन्वर्ज़न इवेंट में इकट्ठा किया गया एक अलग डेटा पॉइंट होता है.

1. ऐडवांस मोड पर जाएं.
2. पैरामीटर वाले साइड पैनल में, एग्रीगेशन की रणनीति देखें > स्केलिंग.
3. पक्का करें कि स्केलिंग को 'हां' पर सेट किया गया हो. ध्यान दें कि Noise Lab इस्तेमाल किए जाने वाले स्केलिंग फ़ैक्टर की अपने-आप गणना करता है. ऐसा रेंज (औसत और ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू), जो आपने मेज़रमेंट लक्ष्यों के लिए दी है.
4. मान लें कि अब तक की सबसे ज़्यादा खरीदारी 2,000 डॉलर की थी, लेकिन ज़्यादातर खरीदारी 10 से 120 डॉलर के बीच होती है. आइए, देखते हैं कि क्या होता है अगर हम लिटरल स्केलिंग अप्रोच (इसका सुझाव नहीं दिया जाता) का इस्तेमाल करते हैं, तो $2000 को purchaseValue के लिए अधिकतम मान.
5. सिम्युलेट करें पर क्लिक करें.
6. देखें कि गै़र-ज़रूरी डेटा का अनुपात ज़्यादा है. ऐसा इसलिए है, क्योंकि फ़िलहाल, फ़ैक्टर का हिसाब 2,000 डॉलर के आधार पर लगाया गया है, जबकि असल में खरीदारी की वैल्यू इससे ज़्यादा होगी.
7. अब व्यावहारिक तौर पर स्केलिंग के तरीके का इस्तेमाल करते हैं. सबसे बड़ी वैल्यू बदलें खरीदारी की वैल्यू 120 डॉलर है.
8. सिम्युलेट करें पर क्लिक करें.
9. देखें कि इस दूसरे सिम्युलेशन में, शोर का अनुपात कम (बेहतर) है.

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स्केलिंग लागू करने के लिए, आम तौर पर स्केलिंग फ़ैक्टर की गणना के आधार पर किसी कन्वर्ज़न इवेंट के लिए सबसे बड़ी वैल्यू (इस उदाहरण में ज़्यादा जानें).

हालांकि, उस स्केलिंग फ़ैक्टर को कैलकुलेट करने के लिए, लिटरल मैक्सिमम वैल्यू का इस्तेमाल करने से बचें, क्योंकि इससे आपके सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो खराब हो जाएंगे. इसके बजाय, आउटलायर हटाएं और व्यावहारिक ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू का इस्तेमाल करें.

बाहरी चीज़ों को मैनेज करना एक बहुत अहम विषय है. कई विस्तृत तकनीकों का इस्तेमाल करके, है. एक के बारे में इसमें बताया गया है ऐडवांस आउटलायर मैनेजमेंट.

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आपने अपने इस्तेमाल के उदाहरण के लिए, ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें मैनेज करने की अलग-अलग रणनीतियों का आकलन कर लिया है. तो आप असली जानकारी इकट्ठा करके, खास जानकारी वाली रिपोर्ट के साथ प्रयोग करने के लिए तैयार हैं ऑरिजिन ट्रायल के ज़रिए मेज़रमेंट डेटा का इस्तेमाल करता है. एपीआई को आज़माने के बारे में गाइड और सलाह देखें.

अन्य जानकारी

नॉइज़ लैब के बारे में झटपट जानकारी

चेतावनी: ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें दिखाने वाले लैब को फ़िलहाल आज़माया जा रहा है. यह उम्मीद न करें कि आउटपुट की खास जानकारी वाली वैल्यू पूरी तरह से सटीक होंगी. इसके बजाय, तुरंत एक्सप्लोरेशन (विश्लेषण का तरीका) के लिए पहले चरण के तौर पर इस टूल का इस्तेमाल करें. उम्मीद अजीबोगरीब काम.

शोर लैब, तेज़ी से काम करने में आपकी मदद करता है ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें मैनेज करने की रणनीतियों का आकलन और उनकी तुलना कर सकता है. इसका इस्तेमाल इन कामों के लिए करें:

• शोर पर असर डालने वाले मुख्य पैरामीटर को समझें. साथ ही, करते हैं.
• दिए गए आउटपुट मेज़रमेंट डेटा पर शोर के असर को सिम्युलेट करें डिज़ाइन करने के कई तरीके हो सकते हैं. डिज़ाइन पैरामीटर को तब तक ट्वीक करें, जब तक आप सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो की सुविधा, जो आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए काम करती है.
• खास जानकारी वाली रिपोर्ट की उपयोगिता के बारे में अपने सुझाव दें: ऐपसिलॉन और नॉइज़ पैरामीटर की वैल्यू आपके लिए काम करती हैं, जो नहीं हैं? कहां हैं इंफ़्लेक्शन पॉइंट?

इसे तैयारी के एक चरण के तौर पर देखें. नॉइज़ लैब खास जानकारी वाली रिपोर्ट के आउटपुट को सिम्युलेट करने के लिए, मेज़रमेंट डेटा जनरेट करता है. ऐसा आपकी इनपुट. यह कोई डेटा सेव या शेयर नहीं करता.

Noise Lab में दो अलग-अलग मोड हैं:

1. सिंपल मोड: अपने पास मौजूद कंट्रोल से जुड़ी बुनियादी बातों को समझें शोर होने पर.
2. ऐडवांस मोड: ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें मैनेज करने की अलग-अलग रणनीतियां आज़माएं और आकलन करें इनमें से किस विकल्प का इस्तेमाल करने पर, आपके इस्तेमाल के हिसाब से सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात सबसे सही रहता है.

इन दोनों के बीच टॉगल करने के लिए, सबसे ऊपर मौजूद मेन्यू में दिए गए बटन पर क्लिक करें मोड (#1. नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट में).

सामान्य मोड

• आसान मोड में, बाईं ओर मौजूद पैरामीटर (जो बाईं ओर मौजूद होता है) को कंट्रोल किया जा सकता है साइड या #2. देखें और देखें कि वे शोर पर कैसे असर डालती हैं.
• हर पैरामीटर में एक टूलटिप (?` बटन) होता है. इन बटन पर क्लिक करके हर पैरामीटर की जानकारी (#3. नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट में)
• शुरू करने के लिए, "सिम्युलेट करें" पर क्लिक करें बटन पर क्लिक करके पता लगाएं कि आउटपुट कैसा दिखता है पसंद करें (#4. नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट में)
• आउटपुट सेक्शन में, आपको कई तरह की जानकारी दिखेगी. कुछ सूचनाएं मिल रही हैं एलिमेंट के बगल में `?` होता है. हर `?` पर क्लिक करके व्याख्या की गई हो.
• आउटपुट सेक्शन में, जानकारी वाले टॉगल पर क्लिक करें अगर आपको टेबल का बड़ा वर्शन देखना है (#5. नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट में)
• आउटपुट सेक्शन में मौजूद हर डेटा टेबल के नीचे, एक विकल्प दिया गया है. ताकि ऑफ़लाइन इस्तेमाल के लिए टेबल डाउनलोड की जा सके. इसके अलावा, सबसे नीचे आप सभी डेटा तालिकाएँ डाउनलोड कर सकते है (#6. नीचे दिया गया स्क्रीनशॉट)
• पैरामीटर सेक्शन में, पैरामीटर के लिए अलग-अलग सेटिंग की जांच करना और 'सिम्युलेट करें' पर क्लिक करके देखें कि वे आउटपुट पर कैसे असर डालते हैं:

  

  सिंपल मोड में नॉइज़ लैब का इंटरफ़ेस.

बेहतर मोड

• बेहतर मोड में, पैरामीटर पर आपका ज़्यादा कंट्रोल होता है. आपने लोगों तक पहुंचाया मुफ़्त में कस्टम मेज़रमेंट लक्ष्य और डाइमेंशन (स्क्रीनशॉट में #1. और #2.) नीचे)
• पैरामीटर सेक्शन में नीचे की ओर स्क्रोल करें और 'की' देखें रणनीति का विकल्प. इसका इस्तेमाल अलग-अलग मुख्य स्ट्रक्चर की जांच करने के लिए किया जा सकता है (#3. नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट में)
  • अलग-अलग कुंजी स्ट्रक्चर का टेस्ट करने के लिए, 'की रणनीति' को "B" पर स्विच करें
  • उन अलग-अलग कुंजी स्ट्रक्चर की संख्या डालें जिनका आपको इस्तेमाल करना है (डिफ़ॉल्ट सेटिंग, "2" पर सेट है)
  • 'मुख्य स्ट्रक्चर जनरेट करें' पर क्लिक करें
  • क्लिक करके आपको अपने मुख्य स्ट्रक्चर तय करने के विकल्प दिखेंगे उन कुंजियों के बगल में मौजूद चेकबॉक्स को चुनें जिन्हें आपको हर पासकोड के स्ट्रक्चर के लिए शामिल करना है
  • आउटपुट देखने के लिए, 'सिम्युलेट करें' पर क्लिक करें.

    

    बेहतर मोड के लिए नॉइज़ लैब का इंटरफ़ेस.

    

    ऐडवांस मोड के लिए नॉइज़ लैब इंटरफ़ेस.

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शोर की मेट्रिक

मुख्य सिद्धांत

हर उपयोगकर्ता की निजता को सुरक्षित रखने के लिए, ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ें कम कर दी गई हैं.

ज़्यादा नॉइज़ वैल्यू से पता चलता है कि बकेट/की कम हैं और सीमित संख्या में संवेदनशील घटनाओं के योगदान शामिल होते हैं. यह हो गया यह सुविधा अपने-आप Noise Lab की मदद से, लोगों को "भीड़ में छिपने" की सुविधा देती है या इसमें दूसरे शब्दों में, इन सीमित व्यक्तियों की सुरक्षा करता है' निजता को सुरक्षित रखने के लिए, कम कर देते हैं.

नॉइज़ की कम वैल्यू वाली वैल्यू से पता चलता है कि डेटा सेटअप को इस तरह डिज़ाइन किया गया था कि जो पहले से ही लोगों को "भीड़ में छिपने" की सुविधा देता है. इसका मतलब है कि बकेट में पर्याप्त संख्या में इवेंट का योगदान होता है, ताकि यह पक्का किया जा सके कि हर उपयोगकर्ता की निजता को सुरक्षित रखा जाता है.

यह स्टेटमेंट, औसत प्रतिशत गड़बड़ी (APE) दोनों के लिए सही है और RMSRE_T (थ्रेशोल्ड के साथ रूट-मीन-स्क्वेयर रिलेटिव गड़बड़ी).

एपीई (औसत प्रतिशत में गड़बड़ी)

एपीई, सिग्नल पर मौजूद नॉइज़ का अनुपात होता है. इसे समरी की सही वैल्यू कहा जाता है.p> कम APE वैल्यू का मतलब है, सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो बेहतर होना.

अगर APE 100% से ज़्यादा है, तो इसका क्या मतलब है? इसका मतलब है कि नॉइज़ वाकई ज़्यादा है—यह असल वैल्यू से ज़्यादा है. उदाहरण के लिए, APE = 200% का मतलब है कि ज़्यादा नॉइज़, सिग्नल के मुकाबले दोगुना है.

अगर APE, Infinity है, तो इसका क्या मतलब है? इसका मतलब है कि जवाब की सही वैल्यू 0 थी, यानी कम से कम एक बकेट खाली थी. ज़्यादा जानकारी के लिए [उदाहरण सेक्शन](#noise-examples) देखें.

फ़ॉर्मूला

खास जानकारी वाली किसी रिपोर्ट के लिए, APE की गिनती इस तरह से की जाती है:

एपीई के लिए इक्वेशन. सटीक वैल्यू देना ज़रूरी है, क्योंकि नॉइज़ नेगेटिव हो सकता है.

True पर सेट की गई वैल्यू, जवाब की सही वैल्यू होती है. APE, हर ऑब्जेक्ट के शोर का औसत है सही जवाब की वैल्यू, जो खास जानकारी वाली रिपोर्ट की सभी एंट्री का औसत होती है. शोर लैब में, इसे प्रतिशत देने के लिए 100 से गुणा किया जाता है.

फ़ायदे और नुकसान

छोटे साइज़ वाले बकेट का APE की फ़ाइनल वैल्यू पर गलत तरीके से असर पड़ता है. शोर का आकलन करते समय, इससे भ्रम की स्थिति पैदा हो सकती है. इसलिए हमने एक अन्य मेट्रिक, RMSRE_T जोड़ा है, जिसे APE की इस सीमा को कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. ज़्यादा जानकारी के लिए उदाहरण देखें.

कोड

सोर्स कोड की समीक्षा करें एपीई कैलकुलेशन के लिए.

RMSRE_T (थ्रेशोल्ड के साथ रूट-मीन-स्क्वेयर रिलेटिव)

RMSRE_T (थ्रेशोल्ड के साथ रूट-मीन-स्क्वेयर गड़बड़ी) शोर का एक और पैमाना है.

RMSRE_T को समझने का तरीका

कम RMSRE_T वैल्यू का मतलब है, सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो बेहतर होना.
अभी तक किसी भी व्यक्ति ने चेक इन नहीं किया है उदाहरण के लिए, अगर आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए गै़र-ज़रूरी डेटा का अनुपात 20% है और RMSRE_T 0.2 है, तो यह पक्का किया जा सकता है कि शोर का लेवल, आपकी तय सीमा में आता है.

अगर RMSRE_T 1 से ज़्यादा है, तो इसका क्या मतलब है? 1 से अधिक RMSRE_T की व्याख्या 100% से अधिक APE के समान है. आरएमएसआरई (रूट मीन स्क्वेयर रिलेटिव एरर) एक सामान्य मेट्रिक है जिसका इस्तेमाल डेटा साइंटिस्ट करते हैं. RMSRE_T, RMSRE का एक भिन्नरूप है. RMSRE_T और RMSRE में दो तरह से अंतर होता है:

1. RMSRE_T, नॉइज़-टू-सिग्नल दर से मिलती-जुलती गड़बड़ी का इस्तेमाल करता है, जैसे कि नॉइज़/सही-वैल्यू.
2. RMSRE_T कम से कम सिग्नल की मौजूदगी का हिसाब रखता है: नॉइज़/max(true, T).

फ़ॉर्मूला

किसी खास जानकारी वाली रिपोर्ट के लिए, RMSRE_T का हिसाब इस तरह लगाया जाता है:

RMSRE_T के लिए समीकरण. सटीक वैल्यू देना ज़रूरी है, क्योंकि नॉइज़ नेगेटिव हो सकता है.

फ़ायदे और नुकसान

RMSRE_T को समझना APE से थोड़ा ज़्यादा जटिल है. हालांकि, इसके कुछ फ़ायदे हैं, जो कुछ मामलों में खास जानकारी वाली रिपोर्ट में शोर का विश्लेषण करने के लिए, APE की तुलना में इसे ज़्यादा सही बनाते हैं:

• RMSRE_T अधिक स्थिर है. "T" थ्रेशोल्ड है. "T" का इस्तेमाल RMSRE_T कैलकुलेशन में, कम कन्वर्ज़न वाली बकेट को कम प्राथमिकता देने के लिए किया जाता है. इसलिए, छोटा साइज़ होने की वजह से जो शोर के लिए ज़्यादा संवेदनशील होती है. T के साथ यह मेट्रिक, कम कन्वर्ज़न वाले बकेट पर ज़्यादा नहीं बढ़ती है. अगर T, 5 के बराबर है, तो 0 कन्वर्ज़न वाले बकेट पर 1 जितना छोटा नॉइज़ वैल्यू, 1 के बाद नहीं दिखेगी. इसके बजाय, इसे 0.2 पर सीमित किया जाएगा, जो 1/5 के बराबर है और T 5 के बराबर है. शोर के प्रति ज़्यादा संवेदनशील छोटी बकेट को कम महत्व देने से, यह मेट्रिक ज़्यादा स्थिर होती है और इसलिए दो सिम्युलेशन की तुलना करना आसान हो जाता है.
• RMSRE_T में आसान एग्रीगेशन की सुविधा होती है. एकाधिक बकेट के RMSRE_T को, उनकी वास्तविक संख्या के साथ पहचानकर, आप उनके योग के RMSRE_T का पता लगा सकते हैं. इससे आप इन संयुक्त मानों के लिए RMSRE_T को ऑप्टिमाइज़ भी कर सकते हैं.

हालांकि, APE के लिए एग्रीगेशन का इस्तेमाल करना मुमकिन है, लेकिन फ़ॉर्मूला काफ़ी जटिल है. ऐसा इसलिए, क्योंकि इसमें लाप्लास नॉइज़ के योग की कुल वैल्यू शामिल है. इससे APE को ऑप्टिमाइज़ करना मुश्किल हो जाता है.

कोड

RMSRE_T कैलकुलेशन के लिए सोर्स कोड की समीक्षा करें.

उदाहरण

तीन बकेट वाली खास जानकारी वाली रिपोर्ट:

• बकेट_1 = नॉइज़: 10, truesummaryValue: 100
• बकेट_2 = नॉइज़: 20, truesummaryValue: 100
• बकेट_3 = नॉइज़: 20, truesummaryValue: 200

एपीई = (0.1 + 0.2 + 0.1) / 3 = 13%

RMSRE_T = sqrt( ( (10/max(5,100))^2  + (20/max(5,100))^2 +
(20/max(5,200))^2) / 3) =  sqrt( (0.01 + 0.04 + 0.01) / 3) =  0.14 

तीन बकेट वाली खास जानकारी वाली रिपोर्ट:

• बकेट_1 = नॉइज़: 10, truesummaryValue: 100
• बकेट_2 = नॉइज़: 20, truesummaryValue: 100
• बकेट_3 = नॉइज़: 20, truesummaryValue: 20

एपीई = (0.1 + 0.2 + 1) / 3 = 43%

RMSRE_T = sqrt( ( (10/max(5,100))^2  + (20/max(5,100))^2 +
(20/max(5,20))^2) / 3)  =  sqrt( (0.01 + 0.04 + 1.0) / 3) =  0.59

तीन बकेट वाली खास जानकारी वाली रिपोर्ट:

• बकेट_1 = नॉइज़: 10, truesummaryValue: 100
• बकेट_2 = नॉइज़: 20, truesummaryValue: 100
• बकेट_3 = नॉइज़: 20, truesummaryValue: 0

APE = (0.1 + 0.2 + इनफ़िनिटी) / 3 = इनफ़िनिटी

RMSRE_T = sqrt( ( (10/max(5,100))^2  + (20/max(5,100))^2  +
(20/max(5,0))^2) / 3) =  sqrt( (0.01 + 0.04 + 16.0) / 3) =  2.31

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डिजिटल बटन का बेहतर मैनेजमेंट

डीएसपी या विज्ञापन की परफ़ॉर्मेंस का आकलन करने वाली कंपनी के पास, दुनिया भर में हज़ारों तरह के विज्ञापन हो सकते हैं ग्राहक, अलग-अलग उद्योगों, मुद्राओं, और खरीदारी की कीमत को कवर करते हैं किया जा सकता है. इसका मतलब है कि हर एग्रीगेशन कुंजी के हिसाब से एक एग्रीगेशन कुंजी बनाना और उसे मैनेज करना में विज्ञापन देने वाले के तरीके काफ़ी बेहतर होता है. साथ ही, अधिकतम एग्रीगेटेबल वैल्यू और एग्रीगेशन बजट चुनना चुनौती से भरा होता है, दुनिया भर के इन हज़ारों विज्ञापन देने वालों के बीच शोर के असर को सीमित करना होगा. इसके बजाय, आइए, नीचे दी गई स्थितियों को ध्यान में रखें:

मुख्य रणनीति A

विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी सेवा देने वाली कंपनी, अपने सभी प्लैटफ़ॉर्म पर एक ही कुंजी बनाने और उसे मैनेज करने का फ़ैसला करती है ग्राहकों को विज्ञापन दिखाने में मदद मिलती है. विज्ञापन देने वाले सभी लोगों या कंपनियों और सभी मुद्राओं में, खरीदारी की संख्या, कम वॉल्यूम, ज़्यादा कीमत वाली खरीदारी से लेकर ज़्यादा कीमत, कम कीमत की खरीदारी तक अलग-अलग हो सकती है खरीदारी. इससे यह कुंजी दिखती है:

	कुंजी (एक से ज़्यादा मुद्राएं)
इकट्ठा की जा सकने वाली ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू	50,00,000
परचेज़ कन्वर्ज़न की वैल्यू की सीमा	[120 से 5,00,00,000]

मुख्य रणनीति B

विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी सेवा देने वाली कंपनी, अपने सभी प्लैटफ़ॉर्म में दो कुंजियां बनाने और उन्हें मैनेज करने का फ़ैसला करती है ग्राहकों को विज्ञापन दिखाने में मदद मिलती है. वे मुद्रा के हिसाब से चाबियों को अलग-अलग करने का फ़ैसला लेते हैं. सभी पर विज्ञापन देने वाले लोगों या कंपनियों और सभी मुद्राओं के लिए, खरीदारी की सीमा कम मात्रा से लेकर, ज़्यादा और कम कीमत पर ज़्यादा खरीदारी करें. मुद्रा के हिसाब से, ये दो कुंजियां बनाते हैं:

	पहली कुंजी (डॉलर)	कुंजी 2 (¥)
इकट्ठा की जा सकने वाली ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू	40,000 डॉलर	50,00,000 जैपनीज़ येन
परचेज़ कन्वर्ज़न की वैल्यू की सीमा	[120 से 40,000]	[15,000 से 50,00,000]

कुंजी की रणनीति A की तुलना में, 'की रणनीति B' के नतीजे में कम शोर होगा, क्योंकि मुद्रा की वैल्यू, अलग-अलग मुद्राओं के बीच एक जैसी नहीं होती हैं. उदाहरण के लिए, इस बात पर ध्यान दें कि ¥ में बताई गई खरीदारी को इसमें बताई गई खरीदारी के साथ किस तरह मिलाया गया है डॉलर, दिए गए डेटा को बदल देगा और इससे शोरगुल होगा.

मुख्य रणनीति C

विज्ञापन टेक्नोलॉजी से जुड़ी सेवा देने वाली कंपनी, सभी कीवर्ड के लिए चार कुंजियां बनाने और उन्हें मैनेज करने का फ़ैसला करती है साथ ही, उन्हें मुद्रा x विज्ञापन देने वाले व्यक्ति या कंपनी के हिसाब से अलग करने के लिए भी किया जा सकता है उद्योग:

	कुंजी 1 (डॉलर x शानदार गहनों के विज्ञापन देने वाले)	दूसरी कुंजी (¥ x महंगे गहनों के विज्ञापनदाता)	तीसरी कुंजी (डॉलर x कपड़ों के खुदरा दुकानदार के विज्ञापन देने वाले लोग या कंपनियां)	कुंजी 4 (कपड़े के खुदरा दुकानदार के तौर पर, जैपनीज़ येन में विज्ञापन देने वाले)
इकट्ठा की जा सकने वाली ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू	40,000 डॉलर	50,00,000 जैपनीज़ येन	500 डॉलर	65,000 जैपनीज़ येन
परचेज़ कन्वर्ज़न की वैल्यू की सीमा	[10,000 से 40,000]	[12,50,000 से 50,00,000]	[120 से 500]	[15,000 से 65,000]

हालांकि, 'की रणनीति B' की तुलना में, 'कुंजी की रणनीति' C के नतीजों में कम शोर होगा, क्योंकि विज्ञापन देने वाले व्यक्ति या कंपनी की परचेज़ वैल्यू, विज्ञापन देने वाले सभी लोगों या कंपनियों में एक जैसी नहीं होती हैं. इसके लिए उदाहरण के लिए, इस बात पर ध्यान दें कि ज़्यादा कीमत वाले गहनों की खरीदारी और खरीदारी को एक साथ किस तरह किया जाता है बेसबॉल हैट के लिए, मौजूदा डेटा को बदल देगा और नतीजे के तौर पर शोरगुल वाला आउटपुट होगा.

शेयर किए गए मैक्सिमम एग्रीगेट वैल्यू और शेयर किए गए स्केलिंग फ़ैक्टर बनाने पर ध्यान दें ताकि विज्ञापनों के असर को कम किया जा सके. आउटपुट. उदाहरण के लिए, आप आपके विज्ञापनदाता:

• मुद्रा के हिसाब से अलग की गई एक रणनीति (डॉलर, येन, कैनेडियन डॉलर वगैरह)
• विज्ञापन देने वाले के उद्योग से जुड़ी एक रणनीति (बीमा, ऑटो, खुदरा, वगैरह)
• एक ही रणनीति को परचेज़ कन्वर्ज़न की मिलती-जुलती वैल्यू की रेंज ([100], [1,000], [10,000] वगैरह

विज्ञापन देने वालों के बीच समानताओं, कुंजियों और इससे जुड़े कोड को मैनेज करना आसान होता है. साथ ही, सिग्नल और नॉइज़ रेशियो की उच्च. अलग-अलग विज्ञापन देने वालों के साथ अलग-अलग रणनीतियां आज़माकर देखें नॉइज़ इंपैक्ट बनाम कोड को बढ़ाने में, इन्फ़्लेक्शन पॉइंट का पता लगाने के लिए समानताएं मैनेज करना.

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ऐडवांस आउटलायर मैनेजमेंट

आइए, विज्ञापन देने वाले दो लोगों या कंपनियों की ऐसी स्थिति पर गौर करें:

• ऐडवर्टाइज़र A:
  • विज्ञापन देने वाले A की साइट पर मौजूद सभी प्रॉडक्ट में, खरीदारी की कीमत संभावना है कि [$120 - $1,000] के बीच या $880 की रेंज में.
  • खरीदारी की कीमतें, 880 डॉलर की रेंज में बराबर बांटी जाती हैं खरीदारी की मीडियन कीमत से, दो मानक विचलन के अलावा किसी भी आउटलायर के साथ नहीं.
• ऐडवर्टाइज़र B:
  • विज्ञापन देने वाले B की साइट पर मौजूद सभी प्रॉडक्ट में, खरीदारी की कीमत संभावना है कि [$120 - $1,000] के बीच या $880 की रेंज में.
  • प्रॉडक्ट की खरीदारी की कीमतें, 120 से 500 डॉलर के बीच हो सकती हैं, $500 - $1,000 की रेंज में सिर्फ़ 5% खरीदारी के साथ.

यह देखते हुए योगदान के लिए बजट की ज़रूरी शर्तें काम करने का तरीका जानने के लिए, [शोर का इस्तेमाल किया जाता है](/privacy-sandbox/relegance/Attribution-Reporting/understanding-noise/#how-noise-is-applied) नतीजे के तौर पर, विज्ञापन देने वाला B डिफ़ॉल्ट रूप से ऐडवर्टाइज़र A, क्योंकि ऐडवर्टाइज़र B में आउटलायर की तुलना में, इस्तेमाल कर सकते हैं.

किसी खास पासकोड सेट अप की मदद से, इस समस्या को कम किया जा सकता है. मुख्य रणनीतियां आज़माएं बाहरी डेटा को मैनेज करने में मदद मिलती है. साथ ही, खरीदारी की वैल्यू को ज़्यादा समान रूप से बांटने में मदद मिलती है टारगेट किया जा सकता है.

विज्ञापन देने वाले B के लिए, दो अलग-अलग कुंजियां बनाई जा सकती हैं, ताकि दो अलग-अलग तरह की कुंजियों को कैप्चर किया जा सके खरीदारी की वैल्यू की रेंज. इस उदाहरण में, विज्ञापन टेक्नोलॉजी ने ध्यान दिया है कि आउटलायर 500 डॉलर की परचेज़ वैल्यू से ज़्यादा दिखती है. इनके लिए दो अलग-अलग कुंजियां लागू करने का प्रयास करें यह विज्ञापनदाता:

• मुख्य स्ट्रक्चर 1 : वह कुंजी जो सिर्फ़ इन दोनों के बीच की खरीदारी कैप्चर करती है 120 से 500 डॉलर की रेंज (इसमें कुल खरीदारी वॉल्यूम का ~95% शामिल है).
• मुख्य स्ट्रक्चर 2: सिर्फ़ 500 डॉलर से ज़्यादा की खरीदारी का डेटा इकट्ठा करने वाली कुंजी (इसमें खरीदारी की कुल संख्या का ~5% शामिल है).

इस मुख्य रणनीति को लागू करने से, विज्ञापन देने वाले B और इससे उन्हें खास जानकारी वाली रिपोर्ट से ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा मिल सकता है. दी गई, Google की एआई टेक्नोलॉजी को रेंज, कुंजी A और कुंजी B में अब डेटा का वितरण समान रूप से होना चाहिए जोड़ी जा सकती है. इसका नतीजा यह होगा कि पिछली सिंगल बटन की तुलना में हर कुंजी के आउटपुट में कम नॉइज़ इंपैक्ट.

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