লুকার স্টুডিও (পূর্বে ডেটা স্টুডিও) একটি শক্তিশালী ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল যা আপনাকে Chrome UX রিপোর্ট (CrUX) এর মতো বড় ডেটা উত্সগুলির উপরে ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে দেয়। এই নির্দেশিকায়, একটি মূল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার প্রবণতা ট্র্যাক করতে কীভাবে আপনার নিজস্ব কাস্টম CrUX ড্যাশবোর্ড তৈরি করবেন তা শিখুন।
CrUX ড্যাশবোর্ডটি Community Connectors নামক একটি লুকার স্টুডিও বৈশিষ্ট্যের সাথে নির্মিত। এই সংযোগকারীটি BigQuery- এর কাঁচা CrUX ডেটা এবং Looker Studio-এর ভিজ্যুয়ালাইজেশনের মধ্যে একটি পূর্ব-প্রতিষ্ঠিত লিঙ্ক। এটি ড্যাশবোর্ড ব্যবহারকারীদের যেকোনো প্রশ্ন লিখতে বা কোনো চার্ট তৈরি করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে। সবকিছু আপনার জন্য নির্মিত হয়; আপনার যা দরকার তা হল একটি মূল প্রদান করা এবং আপনার জন্য একটি কাস্টম ড্যাশবোর্ড তৈরি করা হবে।
ডিফল্ট CrUX ড্যাশবোর্ড
CrUX এর একটি ডিফল্ট ড্যাশবোর্ড রয়েছে, যা CrUX টিম দ্বারা রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। নতুন মেট্রিক্স (উদাহরণস্বরূপ INP ) টিম দ্বারা যোগ করা হয় এবং পরের বার ড্যাশবোর্ড লোড হলে উপলব্ধ হয়৷
একটি কাস্টম ড্যাশবোর্ড তৈরি করুন
কিছু ব্যবহারকারী ড্যাশবোর্ডটি কাস্টমাইজ করতে চাইতে পারেন, এই ক্ষেত্রে আপনি ডিফল্ট ড্যাশবোর্ডের নিজস্ব অনুলিপি তৈরি করতে পারেন এবং আপনার উপযুক্ত মনে হলে এটি পরিবর্তন করতে পারেন।
একটি কাস্টম ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে, g.co/chromeuxdash- এ যান। এটি আপনাকে CrUX সম্প্রদায় সংযোগকারী পৃষ্ঠায় নিয়ে যাবে যেখানে আপনি উৎস প্রদান করতে পারেন যার জন্য ড্যাশবোর্ড তৈরি করা হবে। মনে রাখবেন যে প্রথমবার ব্যবহারকারীদের অনুমতি বা মার্কেটিং পছন্দের অনুরোধগুলি সম্পূর্ণ করতে হতে পারে।
টেক্সট ইনপুট ক্ষেত্র শুধুমাত্র উত্স গ্রহণ করে, সম্পূর্ণ URL নয়। যেমন:
https://developer.chrome.com
https://developer.chrome.com/docs/crux/guides/looker-studio-dashboard
আপনি প্রোটোকল বাদ দিলে, HTTPS ধরে নেওয়া হয়। সাবডোমেনগুলি গুরুত্বপূর্ণ, উদাহরণস্বরূপ https://developers.google.com এবং https://www.google.com ভিন্ন উত্স হিসাবে বিবেচিত হয়৷
অরিজিন সংক্রান্ত কিছু সাধারণ সমস্যা ভুল প্রোটোকল প্রদান করছে, উদাহরণস্বরূপ http:// এর পরিবর্তে https:// , এবং প্রয়োজনে সাবডোমেন বাদ দেওয়া। কিছু ওয়েবসাইট পুনঃনির্দেশ অন্তর্ভুক্ত করে, তাই যদি http://example.com https: https://www.example.com এ পুনঃনির্দেশ করে, তাহলে আপনার পরবর্তীটি ব্যবহার করা উচিত, যা মূলের ক্যানোনিকাল সংস্করণ। একটি অঙ্গুষ্ঠের নিয়ম হিসাবে, ঠিকানা বারে যেটি মূল ব্যবহারকারীরা দেখতে পান তা ব্যবহার করুন৷
চেকবক্সে টিক দিয়ে, ড্যাশবোর্ড URL-এ মূলটি অন্তর্ভুক্ত করা হবে, যা ভবিষ্যতে এই URL প্যারামিটারটি পরিবর্তন করে একই ড্যাশবোর্ডকে বিভিন্ন উত্সের জন্য ব্যবহার করার অনুমতি দেয় তাই এটিতে টিক দেওয়ার পরামর্শ দেওয়া হয়৷
কানেক্ট বাটনে ক্লিক করুন। আপনি চেকবক্সে টিক দিলে, আপনাকে এটি নিশ্চিত করতে বলা হবে।
যদি আপনার মূল CrUX ডেটাসেটে অন্তর্ভুক্ত না হয়, তাহলে আপনি পরবর্তী চিত্রে দেখানো একটির মতো একটি ত্রুটি বার্তা পেতে পারেন। ডেটাসেটে 15 মিলিয়নেরও বেশি উত্স রয়েছে, তবে আপনি যেটি চান তাতে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য পর্যাপ্ত ডেটা নাও থাকতে পারে ৷
যদি মূলটি বিদ্যমান থাকে তবে আপনাকে ড্যাশবোর্ডের স্কিমা পৃষ্ঠায় নিয়ে যাওয়া হবে। এটি আপনাকে অন্তর্ভুক্ত করা সমস্ত ক্ষেত্র দেখায়: প্রতিটি কার্যকর সংযোগের ধরন, প্রতিটি ফর্ম ফ্যাক্টর, ডেটাসেট প্রকাশের মাস, প্রতিটি মেট্রিকের জন্য কার্যক্ষমতা বিতরণ এবং অবশ্যই উত্সের নাম৷ এই পৃষ্ঠায় আপনার কিছু করার বা পরিবর্তন করার দরকার নেই, চালিয়ে যেতে শুধু প্রতিবেদন তৈরি করুন ক্লিক করুন৷
ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করুন
প্রতিটি ড্যাশবোর্ডে তিন ধরনের পৃষ্ঠা থাকে:
- কোর ওয়েব ভাইটাল ওভারভিউ
- মেট্রিক কর্মক্ষমতা
- ব্যবহারকারীর জনসংখ্যা
প্রতিটি পৃষ্ঠায় প্রতিটি উপলব্ধ মাসিক রিলিজের জন্য সময়ের সাথে বিতরণ দেখানো একটি চার্ট অন্তর্ভুক্ত করে। নতুন ডেটাসেট প্রকাশ করা হলে, আপনি সর্বশেষ ডেটা পেতে ড্যাশবোর্ড রিফ্রেশ করতে পারেন।
মাসিক ডেটাসেটগুলি প্রতি মাসের দ্বিতীয় মঙ্গলবার প্রকাশিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, মে মাসের ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার ডেটা নিয়ে গঠিত ডেটাসেটটি জুনের দ্বিতীয় মঙ্গলবার প্রকাশিত হয়।
কোর ওয়েব ভাইটাল ওভারভিউ
প্রথম পৃষ্ঠাটি মূলের মাসিক কোর ওয়েব ভাইটাল পারফরম্যান্সের একটি ওভারভিউ। এইগুলি হল সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ UX মেট্রিক যা Google আপনাকে ফোকাস করার পরামর্শ দেয়৷
ডেস্কটপ এবং ফোন ব্যবহারকারীরা কীভাবে উত্সটি অনুভব করে তা বোঝার জন্য কোর ওয়েব ভাইটাল পৃষ্ঠাটি ব্যবহার করুন৷ ডিফল্টরূপে, আপনি ড্যাশবোর্ড তৈরি করার সময়ে সবচেয়ে সাম্প্রতিক মাসটি নির্বাচন করা হয়েছে৷ পুরানো বা নতুন মাসিক রিলিজের মধ্যে পরিবর্তন করতে, পৃষ্ঠার শীর্ষে মাস ফিল্টারটি ব্যবহার করুন।
নোট করুন যে ট্যাবলেটটি ডিফল্টরূপে এই তালিকাগুলি থেকে বাদ দেওয়া হয়েছে, তবে প্রয়োজনে আপনি বার চার্ট কনফিগারেশনে নো ট্যাবলেট ফিল্টারটি সরাতে পারেন:
মেট্রিক কর্মক্ষমতা
Core Web Vitals পৃষ্ঠার পরে, আপনি CrUX ডেটাসেটে সমস্ত মেট্রিকের জন্য স্বতন্ত্র পৃষ্ঠাগুলি খুঁজে পাবেন৷
প্রতিটি পৃষ্ঠার উপরে রয়েছে ডিভাইস ফিল্টার, যা আপনি অভিজ্ঞতা ডেটাতে অন্তর্ভুক্ত ফর্ম ফ্যাক্টরগুলিকে সীমাবদ্ধ করতে ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি বিশেষভাবে ফোন অভিজ্ঞতার মধ্যে ড্রিল ডাউন করতে পারেন। এই সেটিং পৃষ্ঠা জুড়ে অব্যাহত থাকে।
এই পৃষ্ঠাগুলিতে প্রাথমিক ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলি হল "ভাল", "উন্নতির প্রয়োজন", এবং "দরিদ্র" হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ অভিজ্ঞতার মাসিক বিতরণ। চার্টের নীচের রঙ-কোডেড কিংবদন্তি বিভাগে অন্তর্ভুক্ত অভিজ্ঞতার পরিসীমা নির্দেশ করে। উদাহরণস্বরূপ, আগের স্ক্রিনশটে, আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে "ভাল" সবচেয়ে বড় কন্টেন্টফুল পেইন্ট (LCP) অভিজ্ঞতা সাম্প্রতিক মাসগুলিতে ওঠানামা করছে এবং কিছুটা খারাপ হচ্ছে৷
সাম্প্রতিক মাসের "ভাল" এবং "দরিদ্র" অভিজ্ঞতার শতাংশগুলি আগের মাসের তুলনায় শতাংশ পার্থক্যের একটি সূচক সহ চার্টের উপরে দেখানো হয়েছে৷ এই উৎপত্তির জন্য, "ভাল" এলসিপি অভিজ্ঞতা মাস-অধিক মাসে 3.2% কমে 56.04% হয়েছে।
উপরন্তু, LCP এবং অন্যান্য কোর ওয়েব ভাইটালগুলির মতো মেট্রিকগুলির জন্য যা স্পষ্ট শতাংশের সুপারিশ প্রদান করে, আপনি "ভাল" এবং "দরিদ্র" শতাংশের মধ্যে "P75" মেট্রিক পাবেন। এই মান ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার মূলের 75 তম শতাংশের সাথে মিলে যায়। অন্য কথায়, 75% অভিজ্ঞতা এই মানের চেয়ে ভাল। একটি বিষয় লক্ষণীয় যে এটি মূলের সমস্ত ডিভাইস জুড়ে সামগ্রিক বিতরণের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। ডিভাইস ফিল্টার দিয়ে নির্দিষ্ট ডিভাইস টগল করা শতকরার পুনঃগণনা করবে না।
পারসেন্টাইল সম্পর্কে প্রযুক্তিগত সতর্কতা
জেনে রাখুন যে শতকরা মেট্রিকগুলি BigQuery থেকে হিস্টোগ্রাম ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়, তাই গ্রানুলারিটি মোটা হবে: LCP-এর জন্য 100ms, INP-এর জন্য 25ms এবং CLS-এর জন্য 0.05৷ অন্য কথায়, 3800ms এর একটি P75 LCP নির্দেশ করে যে সত্যিকারের 75 তম পার্সেন্টাইল কোথাও 3800ms এবং 3900ms এর মধ্যে রয়েছে।
উপরন্তু, BigQuery ডেটাসেট "বিন স্প্রেডিং" নামক একটি কৌশল ব্যবহার করে যেখানে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার ঘনত্বগুলি অভ্যন্তরীণভাবে হ্রাসকারী গ্রানুলারিটির খুব মোটা বিনে বিভক্ত করা হয়। এটি আমাদের চারটি সংখ্যার নির্ভুলতা অতিক্রম না করেই বিতরণের লেজে মিনিট ঘনত্ব অন্তর্ভুক্ত করতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, 3 সেকেন্ডের কম LCP মানগুলি 200ms চওড়া বিনে গোষ্ঠীভুক্ত করা হয়েছে। 3 থেকে 10 সেকেন্ডের মধ্যে, বিনগুলি 500 মিলিমিটার চওড়া। 10 সেকেন্ডের পরে, বিনগুলি 5000 মিলিমিটার চওড়া... বিভিন্ন প্রস্থের বিন থাকার পরিবর্তে, বিন স্প্রেডিং নিশ্চিত করে যে সমস্ত বিনগুলি একটি ধ্রুবক 100 মিলিমিটার প্রশস্ত (সর্বশ্রেষ্ঠ সাধারণ ভাজক), এবং বিতরণটি প্রতিটি বিন জুড়ে রৈখিকভাবে প্রসারিত হয়।
PageSpeed Insights-এর মতো টুলগুলিতে অনুরূপ P75 মানগুলি সর্বজনীন BigQuery ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে নয় এবং মিলিসেকেন্ড-নির্ভুল মান প্রদান করতে সক্ষম।
ব্যবহারকারীর জনসংখ্যা
ব্যবহারকারীর জনসংখ্যার পৃষ্ঠাগুলিতে দুটি মাত্রা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে: ডিভাইস এবং কার্যকর সংযোগের ধরন (ECTs)। এই পৃষ্ঠাগুলি প্রতিটি জনসংখ্যার ব্যবহারকারীদের জন্য সমগ্র উত্স জুড়ে পৃষ্ঠা দর্শনের বিতরণকে চিত্রিত করে৷
ডিভাইস বিতরণ পৃষ্ঠা আপনাকে সময়ের সাথে ফোন, ডেস্কটপ এবং ট্যাবলেট ব্যবহারকারীদের ভাঙ্গন দেখায়। অনেক অরিজিনে ট্যাবলেট ডেটা থেকে সামান্য কিছু থাকে না তাই আপনি প্রায়শই চার্টের প্রান্তে "0%" ঝুলন্ত দেখতে পাবেন।
একইভাবে, ECT বিতরণ পৃষ্ঠা আপনাকে 4G, 3G, 2G, স্লো 2G এবং অফলাইন অভিজ্ঞতার ভাঙ্গন দেখায়।
ফার্স্ট কনটেন্টফুল পেইন্ট (FCP) হিস্টোগ্রাম ডেটার সেগমেন্ট ব্যবহার করে এই মাত্রাগুলির বিতরণ গণনা করা হয়।
FAQ
লুকার স্টুডিওতে CrUX ড্যাশবোর্ড তৈরি করার বিষয়ে এগুলি প্রায়শই জিজ্ঞাসিত কিছু প্রশ্ন:
কখন আমি অন্যান্য টুলের বিপরীতে CrUX ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করব?
CrUX ড্যাশবোর্ডটি BigQuery-এ উপলব্ধ একই অন্তর্নিহিত ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি, কিন্তু ডেটা বের করার জন্য আপনাকে SQL-এর একটি লাইন লিখতে হবে না এবং কোনো বিনামূল্যের কোটা অতিক্রম করার বিষয়ে আপনাকে কখনই চিন্তা করতে হবে না। একটি ড্যাশবোর্ড সেট আপ করা আন্ডারলিং ডেটা দেখার চেয়ে দ্রুত এবং সহজ, সমস্ত ভিজ্যুয়ালাইজেশন আপনার জন্য তৈরি করা হয়েছে এবং আপনি যাকে চান তার সাথে শেয়ার করার নিয়ন্ত্রণ আপনার কাছে রয়েছে৷
CrUX ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করার কোন সীমাবদ্ধতা আছে কি?
BigQuery ভিত্তিক হওয়ার অর্থ হল CrUX ড্যাশবোর্ড তার সমস্ত সীমাবদ্ধতাও উত্তরাধিকার সূত্রে পায়। এটি মাসিক গ্রানুলিটিতে মূল-স্তরের ডেটাতে সীমাবদ্ধ।
CrUX ড্যাশবোর্ড সরলতা এবং সুবিধার জন্য BigQuery-এ কাঁচা ডেটার কিছু বহুমুখিতাকেও লেনদেন করে। উদাহরণস্বরূপ, মেট্রিক বিতরণগুলি সম্পূর্ণ হিস্টোগ্রামের বিপরীতে শুধুমাত্র "ভাল", "উন্নতি প্রয়োজন", এবং "দরিদ্র" হিসাবে দেওয়া হয়। CrUX ড্যাশবোর্ড বিশ্বস্তরে ডেটা প্রদান করে, যখন BigQuery ডেটাসেট আপনাকে নির্দিষ্ট দেশগুলিতে জুম করতে দেয়।
লুকার স্টুডিও সম্পর্কে আমি কোথায় জানতে পারি?
আরও তথ্যের জন্য লুকার স্টুডিও বৈশিষ্ট্য পৃষ্ঠাটি দেখুন।