ਅਨੁਕੂਲ ਰੂਪ ਤੋਂ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਲਾਉਡ: ਏ/ਬੀ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਚੁਸਤ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਇੰਜਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ

ਅਨੁਕੂਲ ਰੂਪ ਤੋਂ ਅੰਕੜੇ ਇੰਜਣ ਅਤੇ ਏ/ਬੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪਰੀਖਣ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਚਲਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ ਅਨੁਕੂਲ ਰੂਪ ਤੋਂ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਲਾਉਡ - ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਇਸ ਨੂੰ ਵੇਖਿਆ ਹੈ. Imizeਪਟੀਮਾਈਜ਼ਲੀ ਗੇਮ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਪਰ ਅਜਿਹੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਾਧਨ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਗਲਤ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. 

ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ imizeਪਟੀਮਾਈਜ਼ਲੀ ਨੂੰ ਇੰਨਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ? ਇਸਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਮੂਹ ਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸੂਝਵਾਨ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਇੰਜਣ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਲਾਈਵ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ-ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ. 

ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ ਅੰਨ੍ਹੇ ਅਧਿਐਨ ਵਾਂਗ, ਇੱਕ / B ਦਾ ਟੈਸਟ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੱਖਰੇ ਦਿਖਾਏਗਾ ਇਲਾਜ ਆਪਣੀ ਸਾਈਟ ਦੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਉਪਯੋਗਕਰਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਇਲਾਜ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ. 

ਅੰਕੜੇ ਫਿਰ ਸਾਡੀ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਇਲਾਜ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕਿੰਨਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. 

ਬਹੁਤੇ ਏ/ਬੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਟੂਲ ਦੋ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਟਿਸਟ ਜਾਂ ਬੇਏਸੀਅਨ ਅੰਕੜੇ. ਹਰ ਸਕੂਲ ਦੇ ਵੱਖੋ -ਵੱਖਰੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਟਿਸਟ ਅੰਕੜਿਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੇਈਸੀਅਨ ਅੰਕੜੇ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਲਈ ਕੋਈ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਚੰਗੇ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਦੋ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਦੇਣ ਲਈ. ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਸੁਪਰਪਾਵਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਏ ਲੈਣ ਦਾ ਇਹ ਇਕੋ ਇਕ ਸਾਧਨ ਹੈ ਦੋਨੋ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਵਧੀਆ ਪਹੁੰਚ

ਅੰਤ ਨਤੀਜਾ? ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼, ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ runੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.

ਇਸਦਾ ਪੂਰਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਲਈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਪਰਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਇੱਥੇ 5 ਸੂਝ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋ ਵਰਗੇ ਅਨੁਕੂਲ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਗੀਆਂ.

ਰਣਨੀਤੀ # 1: ਇਹ ਸਮਝ ਲਵੋ ਕਿ ਸਾਰੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ

ਬਹੁਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਮੁੱਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਿੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਟੈਸਟ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਜੋੜਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਓਨੀ ਹੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਮੌਕੇ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕੁਝ ਗਲਤ ਸਿੱਟੇ ਵੇਖ ਸਕੋਗੇ (ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਸਨੂੰ "ਮਲਟੀਪਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ”). ਇਸਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਰੱਖਣ ਲਈ, imizeਪਟੀਮਾਈਜ਼ਲੀ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਰੱਖਣ ਲਈ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ. 

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ imizeਪਟੀਮਾਈਜ਼ਲੀ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੇ ਦੋ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਮਹੱਤਤਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚੇਗੀ, ਬਾਕੀ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਥਿਰ ਹਨ. ਦੂਜਾ, ਜਿੰਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਜਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗੇਗਾ.

ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਤੁਹਾਡਾ ਸੱਚਾ ਉੱਤਰ ਹੋਵੇਗਾ, ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਬਣਾਉ. ਫਿਰ, ਆਪਣੀ ਬਾਕੀ ਦੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬੇਲੋੜੀ ਜਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਰੱਖੋ.

ਰਣਨੀਤੀ # 2: ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਸਟਮ ਗੁਣ ਬਣਾਉ

ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਦੇ ਕਈ ਦਿਲਚਸਪ ਅਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਤਰੀਕੇ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਕੁਝ ਇਲਾਜ ਡੈਸਕਟੌਪ ਬਨਾਮ ਮੋਬਾਈਲ ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਵੇਖਦੇ ਹਨ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਛੇਤੀ ਹੀ ਨਵੇਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਕਾਮਨਾ ਕਰੋਗੇ-ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਯੋਗ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਲਈ ਖਾਸ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੇ ਬਨਾਮ ਗਾਹਕੀ ਖਰੀਦਣ ਦੇ ਹਿੱਸੇ, ਜਾਂ "ਨਵੇਂ ਬਨਾਮ ਵਾਪਸੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਮ (ਜੋ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ, ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਕਿ ਇਹ ਬਾਕਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ).

ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ਲੀ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ ਫੀਲਡ ਦੁਆਰਾ, ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ਲੀ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਕਸਟਮ ਗੁਣ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਕਰੋ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਟਾਕ ਮੋਡੀulesਲ ਬਣਾਏ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ "ਨਵੇਂ ਬਨਾਮ ਵਾਪਸ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਵਿਜ਼ਟਰ") ਜੋ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਇਸ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪਰਿਪੱਕ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਤਕਨੀਕੀ ਸਰੋਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ.

ਰਣਨੀਤੀ # 3: Imizeਪਟੀਮਾਈਜ਼ਲੀ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਪ੍ਰਵੇਗਕ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ

ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ-ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ "ਬਹੁ-ਹਥਿਆਰਬੰਦ ਡਾਕੂਆਂ" ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਜੋ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਤੁਹਾਡੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿ "ਜਿੱਤਣ" ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੈਲਾਨੀ ਭੇਜੇ ਜਾ ਸਕਣ. ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ. ਬਹੁ-ਹਥਿਆਰਬੰਦ ਡਾਕੂਆਂ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮਾਮਲਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਕਰੀ ਪ੍ਰੋਮੋਸ਼ਨ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੈ.

ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਾਲ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉੱਚ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਡਾਕੂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਪਲਬਧ ਹੈ - ਅੰਕੜੇ ਪ੍ਰਵੇਗਕ (ਜੋ ਹੁਣ ਡਾਕੂਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ "ਐਕਸੀਲਰੇਟ ਲਰਨਿੰਗਸ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ). ਇਸ ਸੈਟਅਪ ਵਿੱਚ, ਸਰਬੋਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਾਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਲਈ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਮਹੱਤਤਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਏ/ਬੀ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਰੂਪਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਰਣਨੀਤੀ #4: ਆਪਣੇ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇਮੋਜੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ

ਪਹਿਲੀ ਨਜ਼ਰ ਤੇ, ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ਾਇਦ ਜਗ੍ਹਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅਜੀਬ ਵੀ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ. 

ਕਈ ਵਾਰ ਸਾਡੇ ਉੱਤਮ ਯਤਨਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਨਾਂ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪੈ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਉਡੀਕ ਕਰੋ - ਕੀ ਉਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਫਾਇਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਆਰਡਰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੁਹਾਡਾ ਧੰਨਵਾਦ ਪੰਨਾ ਮਾਰਦਾ ਹੈ?), ਜਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਉੱਪਰ ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਸਕ੍ਰੌਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪੰਨਾ ਕੁੱਲ ਬੋਧਾਤਮਕ ਓਵਰਲੋਡ ਵੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਤੁਹਾਡੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਮਾਂ (ਇਸ਼ਾਰਿਆਂ, ਹਰੇ ਚੈੱਕਮਾਰਕਾਂ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵੱਡੇ ਪੈਸਿਆਂ ਵਾਲਾ ਬੈਗ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ) ਵਿੱਚ ਇਮੋਜੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਉਹ ਪੰਨੇ ਵਧੇਰੇ ਸਕੈਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. 

ਸਾਡੇ ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰੋ - ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੇਗਾ.

ਰਣਨੀਤੀ # 5: ਆਪਣੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਮਹੱਤਵ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ

ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਨਿਰਣਾਇਕ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ. ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਇੱਕ ਸਖਤ ਗਣਿਤਕ ਸ਼ਬਦ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਰੀਖਣ ਦੋ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੇ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਅੰਤਰ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੌਕਾ. 

Imizeਪਟੀਮਾਈਜ਼ਲੀ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ "ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਵੈਧ" ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਨੂੰ ਗਣਿਤ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਟੈਸਟਿੰਗ - ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ "ਝਾਤ ਮਾਰਨ" ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਪੜ੍ਹ ਲੈਂਦੇ ਹੋ.

ਇਹ ਵਿਚਾਰਨ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਈ ਕਿਸ ਪੱਧਰ ਦੀ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਮਹੱਤਤਾ ਸਮਝਦੇ ਹੋ. ਹਾਲਾਂਕਿ 95% ਵਿਗਿਆਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਸੰਮੇਲਨ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਵੈਬਸਾਈਟ ਬਦਲਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਟੀਕਿਆਂ ਦੀ ਨਹੀਂ. ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਮ ਚੋਣ: 90%. ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਥੋੜ੍ਹੀ ਹੋਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ? ਕੀ ਤੁਸੀਂ 85% ਜਾਂ 80% ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਤੁਹਾਡੇ ਜੋਖਮ-ਇਨਾਮ ਦੇ ਸੰਤੁਲਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਘਾਤਕ ਲਾਭਅੰਸ਼ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੋਚੋ.

Imizeਪਟੀਮਾਈਜ਼ਲੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਲਾਉਡ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

Fiveਪਟੀਮਾਈਜ਼ਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਹ ਪੰਜ ਤਤਕਾਲ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਸੂਝ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋਣਗੇ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਾਧਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਬਾਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਰਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਸਾਰੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਸਮਝ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਾਧਨ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ usingੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ. ਇਹਨਾਂ ਸਮਝਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ. 

ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ?

ਇਹ ਸਾਈਟ ਸਪੈਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਅਕਕੀਮੈਟ ਵਰਤਦੀ ਹੈ. ਜਾਣੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਟਿੱਪਣੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.