শব্দের অর্থ কী, এটি কোথায় যোগ করা হয় এবং এটি আপনার পরিমাপ প্রচেষ্টাকে কীভাবে প্রভাবিত করে তা জানুন।
সারাংশ প্রতিবেদনগুলি হল সমষ্টিগত প্রতিবেদনগুলির সমষ্টির ফলাফল। যখন সমষ্টিগত প্রতিবেদনগুলি একজন সংগ্রাহক দ্বারা ব্যাচ করা হয় এবং সমষ্টিগত পরিষেবা দ্বারা প্রক্রিয়াজাত করা হয়, তখন শব্দ - এলোমেলো পরিমাণে ডেটা - ফলাফল সারাংশ প্রতিবেদনগুলিতে যোগ করা হয়। ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা রক্ষা করার জন্য শব্দ যোগ করা হয়। এই প্রক্রিয়ার লক্ষ্য হল এমন একটি কাঠামো তৈরি করা যা পৃথকভাবে ব্যক্তিগত পরিমাপকে সমর্থন করতে পারে।
সারসংক্ষেপ প্রতিবেদনে শব্দের ভূমিকা
যদিও আজকাল বিজ্ঞাপন পরিমাপের ক্ষেত্রে সাধারণত শব্দ যোগ করা হয় না, তবুও অনেক ক্ষেত্রেই যোগ করা শব্দ আপনার ফলাফল ব্যাখ্যা করার পদ্ধতিতে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন আনবে না।
এটি সম্পর্কে নিম্নলিখিতভাবে চিন্তা করা সাহায্য করতে পারে: যদি কোনও নির্দিষ্ট তথ্যের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে আপনি কি আত্মবিশ্বাসী হতেন যদি সেই তথ্যটি গোলমাল না করত?
উদাহরণস্বরূপ, একজন বিজ্ঞাপনদাতা কি তাদের প্রচারণার কৌশল বা বাজেট পরিবর্তন করার ব্যাপারে আত্মবিশ্বাসী হবেন, যদি প্রচারণা A-তে ১৫টি রূপান্তর ছিল এবং প্রচারণা B-তে ১৬টি রূপান্তর ছিল?
যদি উত্তর না হয়, তাহলে শব্দ অপ্রাসঙ্গিক।
আপনি যা করতে চাইবেন তা হল আপনার API ব্যবহারটি এমনভাবে কনফিগার করুন যাতে:
- প্রশ্নের উত্তর হ্যাঁ।
- শব্দ এমনভাবে পরিচালিত হয় যা নির্দিষ্ট তথ্যের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেওয়ার আপনার ক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে না। আপনি এটিকে নিম্নরূপে গ্রহণ করতে পারেন: প্রত্যাশিত ন্যূনতম সংখ্যক রূপান্তরের জন্য, আপনি সংগৃহীত মেট্রিকের শব্দকে একটি নির্দিষ্ট % এর নিচে রাখতে চান।
এই অংশে এবং পরবর্তীতে, আমরা ২টি অর্জনের কৌশলগুলি রূপরেখা দেব।
মূল ধারণা
সমষ্টি পরিষেবাটি প্রতিটি সারাংশ মানে একবার করে শব্দ যোগ করে—অর্থাৎ, প্রতি কীতে একবার—প্রতিবার সারাংশ প্রতিবেদনের অনুরোধ করা হলে।
এই শব্দের মানগুলি এলোমেলোভাবে একটি নির্দিষ্ট সম্ভাব্যতা বন্টন থেকে নেওয়া হয়েছে, নিম্নরূপ।
শব্দকে প্রভাবিত করে এমন সমস্ত উপাদান দুটি প্রাথমিক ধারণার উপর নির্ভর করে।
শব্দ বন্টন ( বিস্তারিত নিচে দেওয়া হল ) সারাংশ মান নির্বিশেষে একই, কম বা বেশি। অতএব, সারাংশ মান যত বেশি হবে, এই মানের তুলনায় শব্দের প্রভাব তত কম হবে।
উদাহরণস্বরূপ, ধরে নিন যে $20,000 এর মোট সমষ্টিগত ক্রয় মূল্য এবং $200 এর মোট সমষ্টিগত ক্রয় মূল্য উভয়ই একই বিতরণ থেকে নির্বাচিত শব্দের সাপেক্ষে।
ধরা যাক এই বন্টনের শব্দ মোটামুটি -১০০ এবং +১০০ এর মধ্যে পরিবর্তিত হয়।
- ২০,০০০ ডলারের সারসংক্ষেপ ক্রয় মূল্যের জন্য, শব্দের পরিমাণ ০ থেকে ১০০/২০,০০০= ০.৫% এর মধ্যে পরিবর্তিত হয়।
- ২০০ ডলারের সারসংক্ষেপ ক্রয় মূল্যের জন্য, শব্দের পরিমাণ ০ থেকে ১০০/২০০= ৫০% এর মধ্যে পরিবর্তিত হয়।
অতএব, ২০০ ডলার মূল্যের তুলনায় ২০,০০০ ডলারের মোট ক্রয়মূল্যের উপর শব্দের প্রভাব কম পড়ার সম্ভাবনা বেশি। তুলনামূলকভাবে বলতে গেলে, ২০,০০০ ডলারের শব্দ কম পড়ার সম্ভাবনা বেশি, অর্থাৎ এর সংকেত-থেকে-শব্দ অনুপাত বেশি হওয়ার সম্ভাবনা বেশি।
উচ্চতর সমষ্টিগত মান তুলনামূলকভাবে কম শব্দের প্রভাব ফেলে। এর কিছু গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারিক প্রভাব রয়েছে যা পরবর্তী বিভাগে বর্ণিত হয়েছে। এই প্রক্রিয়াটি API ডিজাইনের অংশ, এবং ব্যবহারিক প্রভাবগুলি দীর্ঘমেয়াদী। বিজ্ঞাপন প্রযুক্তিবিদরা বিভিন্ন একত্রীকরণ কৌশল ডিজাইন এবং মূল্যায়ন করার সময় এগুলি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে থাকবে।
যদিও একই বন্টন থেকে শব্দের পরিমাণ বের করা হয়, সারাংশের মান যাই হোক না কেন, সেই বন্টনটি বেশ কয়েকটি পরামিতির উপর নির্ভর করে। এই প্যারামিটারগুলির মধ্যে একটি, epsilon , বিভিন্ন ইউটিলিটি/গোপনীয়তা সমন্বয় মূল্যায়নের জন্য সমাপ্ত অরিজিন ট্রায়ালের সময় বিজ্ঞাপন প্রযুক্তিবিদরা পরিবর্তন করতে পারেন। তবে, epsilon-কে অস্থায়ী হিসেবে পরিবর্তন করার ক্ষমতা বিবেচনা করুন। আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং epsilon-এর মানগুলি সম্পর্কে আপনার প্রতিক্রিয়া আমরা স্বাগত জানাই।
যদিও কোনও বিজ্ঞাপন প্রযুক্তি কোম্পানি শব্দ কীভাবে যুক্ত করা হয় তার উপর সরাসরি নিয়ন্ত্রণ রাখে না, তবুও এটি তাদের পরিমাপের তথ্যের উপর শব্দের প্রভাবকে প্রভাবিত করতে পারে। পরবর্তী বিভাগগুলিতে, আমরা বাস্তবে শব্দ কীভাবে প্রভাবিত হতে পারে তা নিয়ে আলোচনা করব।
আমরা করার আগে, আসুন শব্দ কীভাবে প্রয়োগ করা হয় তা ঘনিষ্ঠভাবে দেখে নেওয়া যাক।
জুম ইন: কীভাবে শব্দ প্রয়োগ করা হয়
এক শব্দ বিতরণ
ল্যাপ্লেস ডিস্ট্রিবিউশন থেকে নয়েজ নেওয়া হয়, নিম্নলিখিত পরামিতিগুলির সাথে:
- 0 এর গড় (
μ)। এর অর্থ হল সবচেয়ে সম্ভাব্য শব্দ মান 0 (কোনও শব্দ যোগ করা হয়নি), এবং শব্দ মানটি মূলের চেয়ে যতটা ছোট হওয়ার সম্ভাবনা ততটাই বেশি (এটিকে কখনও কখনও নিরপেক্ষ বলা হয়)। -
b = CONTRIBUTION_BUDGET/epsilonএর একটি স্কেল প্যারামিটার ।-
CONTRIBUTION_BUDGETব্রাউজারে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। -
epsilonঅ্যাগ্রিগেশন সার্ভিসে ব্যবহৃত হয়।
-
নিচের চিত্রটি μ=0, b = 20 সহ একটি ল্যাপ্লেস বিতরণের জন্য সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন দেখায়:
এলোমেলো শব্দের মান, একটি শব্দ বিতরণ
ধরা যাক, একটি বিজ্ঞাপন প্রযুক্তিবিদ দুটি অ্যাগ্রিগেশন কী, key1 এবং key2-এর জন্য সারাংশ প্রতিবেদনের অনুরোধ করেছেন।
অ্যাগ্রিগেশন সার্ভিসটি একই নয়েজ ডিস্ট্রিবিউশন অনুসরণ করে দুটি নয়েজ মান x1 এবং x2 নির্বাচন করে। key1 এর জন্য সারাংশ মানের সাথে x1 যোগ করা হয়, এবং key2 এর জন্য সারাংশ মানের সাথে x2 যোগ করা হয়।
চিত্রগুলিতে, আমরা শব্দের মানগুলিকে অভিন্ন হিসাবে উপস্থাপন করব। এটি একটি সরলীকরণ; বাস্তবে, শব্দের মানগুলি পরিবর্তিত হবে, কারণ সেগুলি বিতরণ থেকে এলোমেলোভাবে আঁকা হয়।
এটি দেখায় যে শব্দের মানগুলি একই বিতরণ থেকে আসে এবং যে সারাংশ মানের উপর প্রয়োগ করা হয় তার থেকে স্বাধীন।
শব্দের অন্যান্য বৈশিষ্ট্য
প্রতিটি সারাংশ মানের উপর নয়েজ প্রয়োগ করা হয়—খালি মানের (0) সহ।
উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রদত্ত কী-এর প্রকৃত সারাংশ মান 0 হলেও, এই কী-এর সারাংশ প্রতিবেদনে আপনি যে নয়েজিং সারাংশ মান দেখতে পাবেন তা (সম্ভবত) 0 হবে না।
শব্দ একটি ধনাত্মক সংখ্যা অথবা ঋণাত্মক সংখ্যা হতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, ৩২৭,০০০ টাকার একটি প্রাক-শব্দ ক্রয়ের পরিমাণের জন্য, শব্দ +৬,০০০ বা -৬,০০০ হতে পারে (এগুলি ইচ্ছাকৃত উদাহরণ মান)।
শব্দ মূল্যায়ন
শব্দের আদর্শ বিচ্যুতি গণনা করা হচ্ছে
শব্দের আদর্শ বিচ্যুতি হল:
b*sqrt(2) = (CONTRIBUTION_BUDGET / epsilon)*sqrt(2)
উদাহরণ
এপসিলন = ১০ এর ক্ষেত্রে, শব্দের আদর্শ বিচ্যুতি হল:
b*sqrt(2) = (CONTRIBUTION_BUDGET / epsilon)*sqrt(2) = (65,536/10)*sqrt(2) = 9,267
পরিমাপের পার্থক্যগুলি যখন উল্লেখযোগ্য তখন মূল্যায়ন করা
যেহেতু আপনি অ্যাগ্রিগেশন পরিষেবা দ্বারা প্রতিটি মান আউটপুটে যোগ করা শব্দের স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি জানতে পারবেন, তাই আপনি তুলনা করার জন্য উপযুক্ত থ্রেশহোল্ড নির্ধারণ করতে পারবেন যাতে দেখা যায় যে পার্থক্যগুলি শব্দের কারণে হতে পারে কিনা তা নির্ধারণ করা যায়।
উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও মানের সাথে যোগ করা শব্দের পরিমাণ আনুমানিক +/- ১০ (স্কেলিংয়ের হিসাব) হয় এবং দুটি প্রচারণার মধ্যে মানের পার্থক্য ১০০ এর বেশি হয়, তাহলে সম্ভবত এটি নিশ্চিতভাবে বলা যেতে পারে যে প্রতিটি প্রচারণার মধ্যে পরিমাপ করা মানের পার্থক্য কেবল শব্দের কারণে নয়।
অংশগ্রহণ করুন এবং মতামত শেয়ার করুন
আপনি এই API এর সাথে অংশগ্রহণ এবং পরীক্ষা করতে পারেন।
- সমষ্টিগত প্রতিবেদন এবং সমষ্টিগত পরিষেবা সম্পর্কে পড়ুন, প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন এবং প্রতিক্রিয়া জানান।
- অ্যাট্রিবিউশন রিপোর্টিং নির্দেশিকাগুলি পড়ুন।
পরবর্তী পদক্ষেপ
- সংকেত থেকে শব্দ অনুপাত উন্নত করার জন্য আপনি কোন ভেরিয়েবলগুলি নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন তা দেখতে, শব্দের সাথে কাজ করা দেখুন।
- আপনার সমষ্টি প্রতিবেদন কৌশল পরিকল্পনায় সহায়তার জন্য সারাংশ প্রতিবেদন নকশা সিদ্ধান্তের সাথে পরীক্ষা পর্যালোচনা করুন।
- নয়েজ ল্যাবটি চেষ্টা করে দেখুন।