কর্মক্ষমতাকে অগ্রাধিকার দেওয়া শুধু ব্যবহারকারীদের জন্যই ভালো নয়, এটি ব্যবসার জন্যও ভালো হতে পারে। যদিও এই সংগ্রহের সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি প্রাথমিকভাবে আপনার Google প্রকাশক ট্যাগ (GPT) ইন্টিগ্রেশনকে অপ্টিমাইজ করার উপর ফোকাস করে, অন্যান্য অনেক কারণ একটি প্রদত্ত পৃষ্ঠার সামগ্রিক কার্য সম্পাদনে অবদান রাখে। যখনই আপনি পরিবর্তনগুলি প্রবর্তন করেন, তখন আপনার সাইটের কর্মক্ষমতার সমস্ত দিকগুলিতে সেই পরিবর্তনগুলির প্রভাব মূল্যায়ন করা গুরুত্বপূর্ণ৷
পৃষ্ঠা কর্মক্ষমতা পরিমাপ
পরিবর্তন কীভাবে আপনার সাইটের কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে তা বোঝার জন্য, আপনাকে প্রথমে তুলনা করার জন্য একটি বেসলাইন স্থাপন করতে হবে। এটি করার সর্বোত্তম উপায় হল একটি পারফরম্যান্স বাজেট তৈরি করা যা একটি ধারণা বেসলাইন সংজ্ঞায়িত করে, যা আপনার সাইট বর্তমানে পূরণ করতে পারে বা নাও করতে পারে। আপনি যদি পারফরম্যান্সের একটি নির্দিষ্ট স্তর বজায় রাখতে আগ্রহী হন তবে, আপনি একটি বেসলাইন হিসাবে আপনার সাইটের বর্তমান পারফরম্যান্স মেট্রিক্স ব্যবহার করতে পারেন।
কর্মক্ষমতা পরিমাপ শুরু করতে, নিম্নলিখিত পদ্ধতির সংমিশ্রণ সুপারিশ করা হয়:
- সিন্থেটিক পর্যবেক্ষণ
- আপনি ল্যাব সেটিংয়ে পৃষ্ঠার কর্মক্ষমতা পরিমাপ করতে লাইটহাউসের জন্য লাইটহাউস এবং প্রকাশক বিজ্ঞাপন অডিটের মতো টুল ব্যবহার করতে পারেন। এই ধরনের পরিমাপের জন্য শেষ-ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া প্রয়োজন হয় না, তাই এটি স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষায় ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত এবং ব্যবহারকারীদের কাছে প্রকাশ করার আগে পরিবর্তনের কার্যকারিতা যাচাই করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
- বাস্তব ব্যবহারকারী পর্যবেক্ষণ (RUM)
- আপনি সরাসরি ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে বাস্তব-বিশ্বের কর্মক্ষমতা ডেটা সংগ্রহ করতে Google Analytics এবং PageSpeed Insights এর মতো টুল ব্যবহার করতে পারেন। এই ধরনের পরিমাপ শেষ-ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়াগুলির উপর ভিত্তি করে, তাই এটি শেষ মাইল পারফরম্যান্স সমস্যাগুলি সনাক্ত করার জন্য দরকারী যেগুলি সিন্থেটিক পরীক্ষার দ্বারা সহজে উন্মোচিত করা যায় না।
পরিমাপ নিতে ভুলবেন না এবং নিয়মিত আপনার বেসলাইনের সাথে তুলনা করুন। এটি আপনাকে একটি ভাল ইঙ্গিত দেবে যে আপনার সাইটের পারফরম্যান্স সময়ের সাথে সঠিক দিকে প্রবণতা করছে কিনা।
কি পরিমাপ করতে হবে তা চয়ন করুন
যখন পারফরম্যান্সের কথা আসে, তখন এমন কোনও একক মেট্রিক নেই যা আপনাকে আপনার সাইট কীভাবে কাজ করছে সে সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার তা বলতে পারে। একটি সম্পূর্ণ ছবি পেতে আপনাকে পৃষ্ঠা কার্যক্ষমতার বিভিন্ন দিক কভার করে বিভিন্ন মেট্রিক্স দেখতে হবে। কিছু মূল কর্মক্ষমতা ক্ষেত্র এবং প্রস্তাবিত মেট্রিক্স নীচের সারণীতে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে।
| কর্মক্ষমতা এলাকা | |
|---|---|
| অনুভূত লোড গতি | পরিমাপ একটি পৃষ্ঠা কত দ্রুত সমস্ত UI উপাদান লোড এবং রেন্ডার করতে সক্ষম হয়। প্রস্তাবিত মেট্রিক্স প্রথম কনটেন্টফুল পেইন্ট (FCP) |
| পৃষ্ঠা লোড প্রতিক্রিয়াশীলতা | পরিমাপ প্রাথমিক লোডের পরে একটি পৃষ্ঠা কত দ্রুত প্রতিক্রিয়াশীল হয়ে ওঠে। প্রস্তাবিত মেট্রিক্স প্রথম ইনপুট বিলম্ব (FID) |
| চাক্ষুষ স্থিতিশীলতা | পরিমাপ UI উপাদানগুলি কতটা স্থানান্তরিত হয় এবং এই পরিবর্তনগুলি ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়াতে হস্তক্ষেপ করে কিনা। আরও তথ্যের জন্য লেআউট শিফট মিনিমাইজ করুন দেখুন। প্রস্তাবিত মেট্রিক্স ক্রমবর্ধমান বিজ্ঞাপন স্থানান্তর |
পৃষ্ঠার পারফরম্যান্সের পাশাপাশি, আপনি বিজ্ঞাপন-নির্দিষ্ট ব্যবসার মেট্রিক্সও পরিমাপ করতে চাইতে পারেন। স্লট-বাই-স্লট ভিত্তিতে ইমপ্রেশন, ক্লিক এবং দর্শনযোগ্যতার মতো তথ্য Google অ্যাড ম্যানেজার রিপোর্টিং থেকে পাওয়া যেতে পারে।
পরীক্ষা পরিবর্তন
একবার আপনি আপনার পারফরম্যান্স মেট্রিক্স সংজ্ঞায়িত করে নিলে এবং নিয়মিত সেগুলি পরিমাপ করা শুরু করলে, আপনি এই ডেটা ব্যবহার করে আপনার সাইটের পরিবর্তনের কার্যক্ষমতার প্রভাব মূল্যায়ন করতে শুরু করতে পারেন। আপনি পরিবর্তন করার পরে পরিমাপ করা মেট্রিকগুলির সাথে তুলনা করে এটি করেন, যা পরিবর্তন করার আগে পরিমাপ করা হয়েছিল (এবং/অথবা আপনি আগে যে বেসলাইন স্থাপন করেছিলেন)। এই ধরণের পরীক্ষা আপনাকে কর্মক্ষমতা সংক্রান্ত সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং সেগুলি আপনার ব্যবসা বা ব্যবহারকারীদের জন্য একটি বড় সমস্যা হওয়ার আগে সমাধান করতে দেয়৷
স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা
আপনি কৃত্রিম পরীক্ষার মাধ্যমে ব্যবহারকারী মিথস্ক্রিয়া উপর নির্ভর করে না যে মেট্রিক পরিমাপ করতে পারেন. অপ্রকাশিত পরিবর্তনগুলি কীভাবে কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করবে তা বোঝার জন্য বিকাশ প্রক্রিয়া চলাকালীন এই ধরণের পরীক্ষাগুলি যতটা সম্ভব ঘন ঘন চালানো উচিত। পরিবর্তনগুলি ব্যবহারকারীদের কাছে প্রকাশ করার আগে এই ধরণের সক্রিয় পরীক্ষা কর্মক্ষমতা সংক্রান্ত সমস্যাগুলি উন্মোচন করতে সহায়তা করতে পারে।
এটি সম্পন্ন করার একটি উপায় হ'ল সিন্থেটিক পরীক্ষাগুলিকে একটি অবিচ্ছিন্ন ইন্টিগ্রেশন (CI) ওয়ার্কফ্লো এর অংশ করা, যেখানে যখনই পরিবর্তন করা হয় তখন পরীক্ষাগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে চলে। আপনি অনেক সিআই ওয়ার্কফ্লোতে সিন্থেটিক পারফরম্যান্স টেস্টিংকে একীভূত করতে লাইটহাউস সিআই ব্যবহার করতে পারেন:
A/B পরীক্ষা
ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাকশনের উপর নির্ভর করে এমন মেট্রিকগুলি সম্পূর্ণরূপে পরীক্ষা করা যাবে না যতক্ষণ না কোনও পরিবর্তন ব্যবহারকারীদের কাছে প্রকৃতপক্ষে প্রকাশ করা হয়। পরিবর্তনটি কীভাবে আচরণ করবে সে সম্পর্কে আপনি নিশ্চিত না হলে এটি ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে। সেই ঝুঁকি কমানোর একটি কৌশল হল A/B পরীক্ষা ।
একটি A/B পরীক্ষার সময়, একটি পৃষ্ঠার বিভিন্ন রূপ এলোমেলোভাবে ব্যবহারকারীদের কাছে পরিবেশন করা হয়। আপনি আপনার পৃষ্ঠার একটি পরিবর্তিত সংস্করণ সামগ্রিক ট্র্যাফিকের একটি ছোট শতাংশে পরিবেশন করতে এই কৌশলটি ব্যবহার করতে পারেন, যখন বেশিরভাগই অপরিবর্তিত পৃষ্ঠাটি পরিবেশন করা অব্যাহত থাকে। RUM-এর সাথে একত্রিত হয়ে, 100% ট্রাফিককে ঝুঁকির মধ্যে না রেখে কোনটি ভাল পারফর্ম করে তা নির্ধারণ করতে আপনি দুটি গ্রুপের আপেক্ষিক কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে পারেন।
A/B পরীক্ষার আরেকটি সুবিধা হল যে তারা আপনাকে পরিবর্তনের প্রভাবগুলি আরও সঠিকভাবে পরিমাপ করতে দেয়। অনেক সাইটের জন্য, পারফরম্যান্সে সামান্য পার্থক্য সাম্প্রতিক পরিবর্তন বা ট্রাফিকের স্বাভাবিক পরিবর্তনের কারণে তা নির্ধারণ করা কঠিন হতে পারে। যেহেতু একটি A/B পরীক্ষার পরীক্ষামূলক গ্রুপ সামগ্রিক ট্র্যাফিকের একটি নির্দিষ্ট শতাংশ প্রতিনিধিত্ব করে, মেট্রিক্স একটি ধ্রুবক ফ্যাক্টর দ্বারা নিয়ন্ত্রণ গ্রুপ থেকে পৃথক হওয়া উচিত। অতএব, 2 টি গোষ্ঠীর মধ্যে পরিলক্ষিত পার্থক্যগুলি পরীক্ষা করা পরিবর্তনের জন্য আরও আত্মবিশ্বাসের সাথে দায়ী করা যেতে পারে।
Optimizely এবং Google Optimize-এর মতো টুলগুলি A/B পরীক্ষা সেট আপ এবং চালানোর ক্ষেত্রে সাহায্য করতে পারে। সচেতন থাকুন, যাইহোক, ট্যাগ ভিত্তিক A/B টেস্টিং (এই টুলগুলির জন্য ডিফল্ট কনফিগারেশন) নিজেই কার্যকারিতাকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে পারে এবং বিভ্রান্তিকর ফলাফল প্রদান করতে পারে। অতএব, সার্ভার সাইড ইন্টিগ্রেশন দৃঢ়ভাবে সুপারিশ করা হয়:
A/B পরীক্ষার ফলাফল
একটি A/B পরীক্ষা ব্যবহার করে পরিবর্তনের প্রভাব পরিমাপ করতে, আপনি নিয়ন্ত্রণ এবং পরীক্ষামূলক উভয় গ্রুপ থেকে মেট্রিক্স সংগ্রহ করেন এবং তাদের একে অপরের সাথে তুলনা করেন। এটি করার জন্য, আপনার কোন ট্র্যাফিক কোন গ্রুপের অংশ তা বলার একটি উপায় প্রয়োজন৷
পৃষ্ঠার কর্মক্ষমতা মেট্রিক্সের জন্য, নিয়ন্ত্রণ বা পরীক্ষামূলক সংস্করণটি পরিবেশিত হয়েছে কিনা তা নির্দেশ করে প্রতিটি পৃষ্ঠায় একটি সাধারণ শনাক্তকারী অন্তর্ভুক্ত করা প্রায়শই যথেষ্ট। এই শনাক্তকারীটি আপনি যা চান তা হতে পারে, যতক্ষণ না এটি এমন কিছু যা আপনি পার্স করতে এবং মেট্রিক্সের সাথে সম্পর্কযুক্ত করতে সক্ষম হন। আপনি যদি একটি পূর্ব-নির্মিত টেস্টিং ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করেন তবে এটি সাধারণত আপনার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালনা করা হবে।
বিজ্ঞাপন-নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক মেট্রিক্সের জন্য, আপনি নিয়ন্ত্রণ বনাম পরীক্ষামূলক গোষ্ঠী থেকে বিজ্ঞাপনের অনুরোধগুলিকে আলাদা করতে GPT-এর কী-মান টার্গেটিং বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করতে পারেন:
// On control group (A) pages, set page-level targeting to:
googletag.pubads().setTargeting('your-test-id', 'a');
// On experimental group (B) pages, set page-level targeting to:
googletag.pubads().setTargeting('your-test-id', 'b');
গ্রুপ অনুসারে ফলাফল ফিল্টার করার জন্য Google Ad Manager রিপোর্ট চালানোর সময় এই মূল-মানগুলি উল্লেখ করা যেতে পারে।