व्यवहार संकेत

व्यवहार संकेत

व्यवहार संकेत एक उत्पाद के साथ उपयोगकर्ता की बातचीत की "टेलीमेट्री" है: घटनाएं, संदर्भ और समय श्रृंखला जिसमें से हम इरादे, ब्याज, यातायात गुणवत्ता, जोखिम और मूल्य का अनुमान लगाते हैं। संकेतों के साथ काम का विश्वसनीय सर्किट: इंस्ट्रूमेंटेशन → संग्रह → सफाई → सामान्यीकरण → हस्ताक्षर गठन → समाधान → निगरानी और नैतिकता में उपयोग।

1) व्यवहार संकेतों पर क्या विचार करें

सत्र: स्टार्ट/स्टॉप, अवधि, स्क्रीन की संख्या, गहराई, प्रति दिन दोहराव, "शांत" सत्र।

क्लिक/टच/स्क्रॉल: क्लिक का घनत्व, स्क्रॉलिंग गति, गहराई, स्टॉप (स्क्रॉल-स्टॉप)।

Dwell-time: स्क्रीन/तत्व पर समय, सक्रिय समय (निष्क्रिय फ़िल्टर).

स्क्रीन का नेविगेशन/अंतर्संबंध: अनुक्रम, छोर, क्रोध-नेविगेशन।

इनपुट/फॉर्म: भरने की गति, सुधार, टैब नेविगेशन, पेस्ट दर।

माइक्रो-इंटरैक्शन: होवर्स, खुलासा, स्विच, सॉर्ट्स/फिल्टर।

सामग्री/खोज: प्रश्न, सीटीआर, सीटीसीवीआर, सहेजता है, "बाद के लिए स्थगित करें।"

तकनीक: डिवाइस/ब्राउज़र, एफपीएस/बैटरी स्थिति, त्रुटियां, विलंबता, नेटवर्क (आईपी/एएसएन), ऑफ़ लाइन/ऑनलाइन।

समय/संदर्भ: घंटा/दिन/स्थानीय कैलेंडर, भू-पैटर्न (जब तक आवश्यक न हो कोई सटीक भूगोल नहीं)।

नकारात्मक प्रतिक्रिया: छुपाएँ, शिकायत करें, सदस्यता वापस लें, कुकीज ़/निजीकरण से इनकार करें।

2) इंस्ट्रूमेंटेशन और इवेंट डायग्राम

event_id, user_id, session_id, ts_utc, type, screen/page, element, value, duration_ms,
device_id, platform, app_version, locale, referrer, ip_hash, asn, experiment_id, schema_version

सिद्धांत: पहचान (dedup '(source_id, चेकसम)'), यूटीसी समय, स्कीमा संस्करण, स्थिर पहचान कुंजी, पीआईआई न्यूनतम (हैश/टोकन)।

3) सफाई और एंटी-बॉट्स

हेडलेस/ऑटोमेशन फ्लैग्स: वेबड्राइवर/कठपुतली हस्ताक्षर, गुम कस्टम इशारे।

असामान्य गति: अलौकिक क्लिक/स्क्रॉलिंग, "परिपूर्ण" अंतराल।

नेटवर्क: डेटा होस्टिंग केंद्र, ज्ञात प्रॉक्सी/वीपीएन एएसएन।

पैटर्न पुनरावृत्ति: समान प्रक्षेपवक्र और अनुक्रम।

क्यूए/आंतरिक: परीक्षण खातों/उपकरणों की सूची।

धोखाधड़ी: डिवाइस/आईपी-ग्राफ (एक उपकरण - कई खाते, भू-वेग)।

4) सामान्यीकरण और प्वाइंट-इन-टाइम (PIT)

समय खिड़कियां: 5 मिनट/1 घंटा/24 घंटे/7 दिन; expon। चिकनी।

मौसमी: सप्ताह का दिन, दिन का घंटा, छुट्टी के झंडे।

PIT स्लाइस: सभी विशेषताएं मूल्यांकन समय तक बनाई गई हैं; भविष्य से कोई जानकारी नहीं।

ऑनलाइन/ऑफ़लाइन समता: फीचर स्टोर में समान व्यंजनों।

5) सिग्नल की गुणवत्ता और वैधता

कवरेज: पूर्ण घटनाओं के साथ सत्रों/स्क्रीन का हिस्सा।

ताजगी: प्रवेश अंतराल।

स्थिरता: "गलियारों" (उत्सर्जन नियंत्रण) में प्रति उपयोगकर्ता/सत्र घटनाओं का अनुपात।

ध्यान दें: सक्रिय समय/idl फ़िल्टर, स्क्रॉल गहराई, स्टॉप।

इरादा: गहरी कार्रवाई के लिए संक्रमण (filtr→detal→tselevoye)।

विश्वसनीयता: एंटी-बॉट-स्पीड, डिवाइस/आईपी में विश्वास।

6) फीचर इंजीनियरिंग

R/F: अंतिम इंटरैक्शन की पुनरावृत्ति, विंडोज 7/30/90 पर आवृत्तियाँ।

डवेल/स्क्रॉल: मेडियन/मात्रा, डेवेल एक्स के साथ स्क्रीन का अनुपात, गहराई p%।

अनुक्रम: एन-ग्राम, मार्कोव संक्रमण, "पछतावा" (आगे-पीछे) के पैटर्न, रन-लंबाई।

उपकरण स्थिरता: उपकरण/ब्राउज़र परिवर्तन, एन्ट्रापी उपयोगकर्ता-एजेंट।

क्लिक करने योग्य तत्वों के लिए क्लिक का अनुपात, रोष-क्लिक।

खोज/इरादा: प्रश्नों की लंबाई/शोधन, खोज के बाद रहना, सफलता दर।

पहचान द्वारा एकत्रीकरण: user_id, device_id, ip_hash, asn।

संकर: सत्र एम्बेडिंग (Doc2Vec/Transformer) → क्लस्टरिंग/रैंकिंग।

7) सिग्नल → एक्शन: निर्णय तालिका

हिस्टेरिसिस और कूलडाउन अनिवार्य हैं ताकि "पलक" सुराग न लगे।

8) छद्म-एसक्यूएल/व्यंजनों

ए। सक्रिय स्क्रॉलिंग समय और गहराई

sql
WITH ev AS (
SELECT user_id, session_id, page, ts,
SUM(CASE WHEN event='user_active' THEN duration_ms ELSE 0 END) AS active_ms,
MAX(CASE WHEN event='scroll' THEN depth_pct ELSE 0 END)     AS max_depth
FROM raw_events
WHERE ts BETWEEN:from AND:to
GROUP BY 1,2,3,4
)
SELECT user_id, session_id,
AVG(active_ms) AS avg_dwell_ms,
PERCENTILE_CONT(0. 5) WITHIN GROUP (ORDER BY max_depth) AS scroll_median
FROM ev
GROUP BY 1,2;

बी। रेज-क्लिक/आगे

sql
WITH clicks AS (
SELECT user_id, session_id, ts,
LAG(ts) OVER (PARTITION BY user_id, session_id ORDER BY ts) AS prev_ts,
element
FROM ui_events WHERE event='click'
),
rage AS (
SELECT user_id, session_id,
COUNT() FILTER (WHERE EXTRACT(EPOCH FROM (ts - prev_ts)) <= 0. 3) AS rage_clicks
FROM clicks GROUP BY 1,2
),
backforth AS (
SELECT user_id, session_id,
SUM(CASE WHEN action IN ('back','forward') THEN 1 ELSE 0 END) AS nav_bf
FROM nav_events GROUP BY 1,2
)
SELECT r. user_id, r. session_id, r. rage_clicks, b. nav_bf
FROM rage r JOIN backforth b USING (user_id, session_id);

सी। एंटीबॉट गति (स्केच)

sql
SELECT user_id, session_id,
(CASE WHEN headless OR webdriver THEN 1 ELSE 0 END)0. 4 +
(CASE WHEN asn_cat='hosting' THEN 1 ELSE 0 END)0. 2 +
(CASE WHEN click_interval_std < 50 THEN 1 ELSE 0 END)0. 2 +
(CASE WHEN scroll_speed_avg > 5000 THEN 1 ELSE 0 END)0. 2 AS bot_score
FROM telemetry_features;

डी। एन-ग्राम अनुक्रम

sql
-- Collect screen sequences and transition frequencies
SELECT screen_seq, COUNT() AS freq
FROM (
SELECT user_id, session_id,
STRING_AGG(screen, '→' ORDER BY ts) AS screen_seq
FROM nav_events
GROUP BY 1,2
) t
GROUP BY screen_seq
ORDER BY freq DESC
LIMIT 1000;

9) एमएल/एनालिटिक्स में व्यवहार संकेत

झुकाव/निजीकरण: सीटीआर/सीटीसीवीआर मॉडल, सत्र एम्बेडिंग, अगला-सर्वश्रेष्ठ-कार्रवाई।

बहिर्वाह/प्रतिधारण: खतरनाक मॉडल, पुनरावृत्ति/आवृत्ति/अनुक्रम के संकेत।

एंटीफ्राड: फॉर्म की गति, जियो-वेलो, डिवाइस/आईपी-ग्राफ, "फार्म" के टेम्पलेट।

ट्रैफिक की गुणवत्ता: "वैध दृश्य", लगे हुए सत्र, नकारात्मक प्रतिक्रिया।

ए/बी और कारण: मध्यस्थों के रूप में ध्यान मेट्रिक्स, लेकिन वृद्धि (ROMI/LTV, प्रतिधारण) द्वारा निष्कर्ष।

10) विज़ुअलाइज़ेशन

सैंकी/स्टेप-बार: रास्ते और ड्रॉप-ऑफ।

हीटमैप्स: स्क्रॉलिंग गहराई, क्लिक कार्ड (अवैयक्तिक)।

Cohort × आयु: cohort उम्र से संकेत कैसे बदलते हैं।

ब्रिज रेखांकन: रूपांतरण में परिवर्तन के लिए कारकों (गति, स्क्रॉलिंग, त्रुटियों) का योगदान।

11) गोपनीयता, नैतिकता, आरजी/अनुपालन

पीआईआई कम से कम: पहचानकर्ता हैश, आरएलएस/सीएलएस, निर्यात के दौरान मास्किंग।

सहमति/पारदर्शिता: ट्रैकिंग सेटिंग, इनकार - सम्मानित; तर्क व्याख्यात्मक है।

आरजी: हानिकारक व्यवहार को प्रोत्साहित करने के लिए संकेतों का उपयोग न करें; नरम अनुस्मारक/सीमाएँ।

निष्पक्षता: समूह द्वारा त्रुटि/हस्तक्षेप अंतर की जाँच; अमान्य विशेषताओं को बाहर करें।

भंडारण: "कच्ची" घटनाओं के लिए टीटीएल समय, एकत्रीकरण पसंद किया गया।

12) अवलोकन और बहाव

डेटा गुणवत्ता: कवरेज, डुप्लिकेट, लैग्स, खाली क्षेत्रों का प्रतिशत।

सिग्नल बहाव: पीएसआई/केएल द्वारा डॉवेल/स्क्रॉल/फ्रीक्वेंसी; "नया" पैटर्न।

ऑपरेटिंग: विलंबता संग्रह, संकेतों की p95 गणना, फोलबैक का हिस्सा।

रेलिंग: बॉट-स्कोर उछाल, शिकायतें, सदस्यता वापस लेना; आक्रामक हस्तक्षेप पर "स्टॉप-क्रेन"।

13) एंटी-पैटर्न

संदर्भ/idl फ़िल्टर के बिना कच्चे क्लिक - गलत "ध्यान"।

इकाइयों का मिश्रण (sessii↔polzovateli), TZ, विंडोज → असमानता।

भविष्य से चेहरे (कोई पीआईटी नहीं) → मॉडल का पुनर्मूल्यांकन।

शोर के लिए गैर-सहिष्णुता: हिस्टेरिसिस के बिना कठिन थ्रेसहोल्ड - "पलक झपकते"।

एंटी-बॉट्स/क्यूए फ़िल्टर को अनदेखा करें - अधिक समयबद्ध मेट्रिक्स।

बिना किसी कारण के अतिरिक्त पीआईआई की रिकॉर्डिंग - जोखिम और जुर्माना।

14) व्यवहार सिग्नल लूप ट्रिगर चेकलिस्ट

• इवेंट स्कीमा (संस्करण, यूटीसी, पहचान), पीआईआई न्यूनतम
• एंटी-बॉट्स/क्यूए फिल्टर, एएसएन/डिवाइस ब्लैक/व्हाइट लिस्ट
• PIT व्यंजनों, 5m/1h/24h/7d विंडो, ऑनलाइन/ऑफ़लाइन समता
• गुणवत्ता मैट्रिक्स: कवरेज, ताजगी, सगाई मान्यता
• R/F/dwell/स्क्रॉल/अनुक्रम/खोज, सत्र एम्बेडिंग
• निर्णय तालिकाएं: क्रिया, हिस्टेरिसिस, कूलडाउन, रेलिंग
• बहाव डैशबोर्ड और अलर्ट (पीएसआई/केएल), शिकायतें/सदस्यता, आरजी संकेतक
• प्रलेखन: डेटा शब्दकोश, सिग्नल/मीट्रिक पासपोर्ट, मालिक और रनिबुक

कुल

व्यवहार संकेत केवल एक अनुशासित सर्किट में मूल्य प्रदान करते हैं: सही इंस्ट्रूमेंटेशन और पीआईटी, सफाई और एंटी-बॉट, स्थिर संकेत और स्पष्ट कार्रवाई नीतियां, गोपनीयता और आरजी, अवलोकन और बहाव प्रतिक्रिया। यह दृष्टिकोण क्लिक और स्क्रॉल को उन समाधानों में अनुवाद करता है जो रूपांतरण, प्रतिधारण और LTV को बढ़ाते हैं - सुरक्षित, पारदर्शी और प्रजनन रूप से।