ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮೀರಿ: ರಿಯಾಕ್ಟ್‌ನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಇಂಜಿನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಚಟುವಟಿಕೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡುವುದು

ಆಧುನಿಕ ವೆಬ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವೇ ರಾಜ. ನಾವು ಪುಟ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರ ಹರಿವುಗಳು, ಪರಿವರ್ತನೆ ಫನಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು API ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ರಿಯಾಕ್ಟ್ ಪ್ರೊಫೈಲರ್, ಬ್ರೌಸರ್ ಡೆವಲಪರ್ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮೂರನೇ-ಪಕ್ಷದ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ನಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಸ್ಥೂಲ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಭೂತಪೂರ್ವ ಒಳನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಆದರೂ, ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪದರವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಕೆಯಾಗದೆ ಉಳಿದಿದೆ: ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್-ಮಟ್ಟದ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನದ ಸಂಕೀರ್ಣ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಜಗತ್ತು.

ಒಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರರು ಪುಟಕ್ಕೆ ಭೇಟಿ ನೀಡಿದ್ದಾರೆಂದು ತಿಳಿಯುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಆ ಪುಟದಲ್ಲಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಗ್ರಿಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅವರು ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿದ್ದಾರೆಂದು ನಿಖರವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಏನು? ನಮ್ಮ ಹೊಸ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ನ ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವಿಧ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಏನು? ಇದು ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಚಟುವಟಿಕೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (Component Activity Intelligence)ಯ ಕ್ಷೇತ್ರ, ಫ್ರಂಟ್‌ಎಂಡ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಹೊಸ ಗಡಿ.

ಈ ಪೋಸ್ಟ್ ಒಂದು ಮುಂದಾಲೋಚನೆಯ, ಪರಿಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ: ಒಂದು ಕಾಲ್ಪನಿಕ ರಿಯಾಕ್ಟ್ experimental_Activity ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಇಂಜಿನ್. ಇದು ಇಂದು ರಿಯಾಕ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿಯ ಅಧಿಕೃತ ಭಾಗವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಇದು ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ತಾರ್ಕಿಕ ವಿಕಾಸವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅದರ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅಂದರೆ—ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ—ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಂತರ್ಗತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ರಿಯಾಕ್ಟ್ ಆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಇಂಜಿನ್ ಎಂದರೇನು?

ರಿಯಾಕ್ಟ್‌ನ ಕೋರ್ ರೀಕನ್ಸಿಲಿಯೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ, ಹಗುರವಾದ, ಗೌಪ್ಯತೆ-ಪ್ರಧಾನ ಇಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅದರ ಏಕೈಕ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸುವುದು, ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು. ಇದು ಕೇವಲ ಮತ್ತೊಂದು ಈವೆಂಟ್ ಲಾಗರ್ ಅಲ್ಲ; ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ಗಳ ಜೀವನಚಕ್ರ, ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಆಳವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ.

ಅಂತಹ ಇಂಜಿನ್‌ನ ಹಿಂದಿನ ಮೂಲ ತತ್ವವು, ಭಾರೀ ಪ್ರಮಾಣದ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಇನ್‌ಸ್ಟ್ರುಮೆಂಟೇಶನ್ ಅಥವಾ ಸೆಷನ್-ರೀಪ್ಲೇ ಪರಿಕರಗಳಿಲ್ಲದೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಉತ್ತರಿಸಲು ಬಹಳ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರಬಹುದು:

• ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಎಂಗೇಜ್‌ಮೆಂಟ್: ಯಾವ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು (ಬಟನ್‌ಗಳು, ಸ್ಲೈಡರ್‌ಗಳು, ಟಾಗಲ್‌ಗಳು) ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ? ಯಾವುದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
• ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಗೋಚರತೆ: ಕರೆ-ಟು-ಆಕ್ಷನ್ ಬ್ಯಾನರ್ ಅಥವಾ ಬೆಲೆ ಪಟ್ಟಿಯಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ವ್ಯೂಪೋರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿ ಎಷ್ಟು ಸಮಯದವರೆಗೆ ಗೋಚರಿಸುತ್ತವೆ?
• ಸಂವಹನ ಮಾದರಿಗಳು: ಬಳಕೆದಾರರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಹಿಂಜರಿಯುತ್ತಾರೆಯೇ? ಅವರು ಒಂದು ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ನೊಳಗಿನ ಎರಡು ಟ್ಯಾಬ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆಯೇ?
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸಹಸಂಬಂಧ: ಯಾವ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಅಥವಾ ದುಬಾರಿ ಮರು-ರೆಂಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತವೆ?

ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕ ಇಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವಗಳಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ:

• ಕೆಳ-ಮಟ್ಟದ ಏಕೀಕರಣ: ರಿಯಾಕ್ಟ್‌ನ ಫೈಬರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಇರುವುದರಿಂದ, ಇದು ಕನಿಷ್ಠ ಓವರ್‌ಹೆಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ DOM-ವ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ದಂಡಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ: ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವು ಸರಾಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಪಂದಿಸುವಂತೆ ಉಳಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಡೇಟಾ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಐಡಲ್-ಟೈಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
• ವಿನ್ಯಾಸದಿಂದಲೇ ಗೌಪ्यತೆ: ಇಂಜಿನ್ ಅನಾಮಧೇಯ, ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಫೀಲ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿನ ಕೀಸ್ಟ್ರೋಕ್‌ಗಳಂತಹ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (PII) ಅಲ್ಲ.
• ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದಾದ API: ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗೆ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅವರು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು, ಬಹುಶಃ ರಿಯಾಕ್ಟ್ ಹುಕ್ಸ್ ಮೂಲಕ, ಸರಳ, ಘೋಷಣಾತ್ಮಕ API ಅನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಚಟುವಟಿಕೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಆಧಾರಸ್ತಂಭಗಳು

ನಿಜವಾದ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ನೀಡಲು, ಇಂಜಿನ್ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಆಧಾರಸ್ತಂಭಗಳು ನಿಮ್ಮ ಯುಐ (UI) ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಸಮಗ್ರ ತಿಳುವಳಿಕೆಗೆ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ.

1. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಹನ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್

ಆಧುನಿಕ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 'ಕ್ಲಿಕ್'ನಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ನೊಂದಿಗಿನ ಬಳಕೆದಾರರ ಪಯಣವು ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೀಮಂತವಾಗಿದೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಹನ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಸರಳ ಕ್ಲಿಕ್ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಎಂಗೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಅನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಚಲಿಸುತ್ತದೆ.

• ಉದ್ದೇಶದ ಸಂಕೇತಗಳು: 'ಹಿಂಜರಿಕೆ ಸಮಯ'ವನ್ನು ಅಳೆಯಲು `onMouseEnter`, `onMouseLeave`, ಮತ್ತು `onFocus` ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು—ಬಳಕೆದಾರರು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಲು ಬದ್ಧರಾಗುವ ಮೊದಲು ಒಂದು ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಮೇಲೆ ಎಷ್ಟು ಹೊತ್ತು ಸುಳಿದಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶ್ವಾಸ ಅಥವಾ ಗೊಂದಲದ ಪ್ರಬಲ ಸೂಚಕವಾಗಬಹುದು.
• ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಸಂವಹನಗಳು: ಬಹು-ಹಂತದ ಫಾರ್ಮ್ ಅಥವಾ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಸ್ ಪ್ಯಾನೆಲ್‌ನಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಇಂಜಿನ್ ಸಂವಹನಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಸ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಫೀಚರ್ A ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ 70% ಬಳಕೆದಾರರು ತಕ್ಷಣವೇ ಫೀಚರ್ C ಅನ್ನು ಸಹ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ನೀವು ತಿಳಿಯಬಹುದು.
• ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್: ಸರ್ಚ್ ಬಾರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಸರಾಸರಿ ಎಷ್ಟು ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಅಥವಾ ಅವರು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಹುಡುಕಾಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಬಗ್ಗೆ ನೇರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಗೋಚರತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯೂಪೋರ್ಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಇದು ಒಂದು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಸಮಸ್ಯೆ: ನಿಮ್ಮ ಮುಖಪುಟದ ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸುಂದರವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಪ್ರಚಾರಾತ್ಮಕ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನೀವು ರವಾನಿಸುತ್ತೀರಿ, ಆದರೆ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂಡವು ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗಿದೆ. ಸಮಸ್ಯೆ ಸರಳವಾಗಿರಬಹುದು—ಯಾರೂ ಅದನ್ನು ನೋಡುವಷ್ಟು ಕೆಳಗೆ ಸ್ಕ್ರಾಲ್ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ವ್ಯೂಪೋರ್ಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

• ಟೈಮ್-ಇನ್-ವ್ಯೂ: ಇಂಟರ್‌ಸೆಕ್ಷನ್ ಅಬ್ಸರ್ವರ್ API ಅನ್ನು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಒಂದು ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ವ್ಯೂಪೋರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ 50% ಗೋಚರಿಸಿದ ಒಟ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ಇಂಜಿನ್ ವರದಿ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಇಂಪ್ರೆಷನ್ ಹೀಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳು: ಗೋಚರತೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಪುಟಗಳ ಹೀಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವು ರಚಿಸಬಹುದು, ಇದು ಯಾವ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು 'ಕಣ್ಣಿನ ಸಮಯ'ವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಲೇಔಟ್ ಮತ್ತು ವಿಷಯದ ಆದ್ಯತೆಯ ಕುರಿತು ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಕ್ರಾಲ್ ಡೆಪ್ತ್ ಸಹಸಂಬಂಧ: ಇದು ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಗೋಚರತೆಯನ್ನು ಸ್ಕ್ರಾಲ್ ಡೆಪ್ತ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಹಸಂಬಂಧಿಸಬಹುದು, "ನಮ್ಮ 'ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು' ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನೋಡುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಶೇಕಡಾವಾರು ಎಷ್ಟು ಜನರು 'ಬೆಲೆ' ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನೋಡಲು ಕೆಳಗೆ ಸ್ಕ್ರಾಲ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ?" ಎಂಬಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.

3. ಸ್ಥಿತಿ ಬದಲಾವಣೆ ಮತ್ತು ರೆಂಡರ್ ಸಹಸಂಬಂಧ

ಇಲ್ಲಿಯೇ ರಿಯಾಕ್ಟ್‌ನ ಆಂತರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಂಜಿನ್‌ನ ಆಳವಾದ ಏಕೀಕರಣವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪ್ರಕಾಶಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಸ್ಥಿತಿ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಉಂಟಾಗುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪ್ರಭಾವದ ನಡುವಿನ ಚುಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಬಲ್ಲದು.

• ಆಕ್ಷನ್-ಟು-ರೆಂಡರ್ ಪಾಥ್: ಬಳಕೆದಾರರು ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಇಂಜಿನ್ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಪಥವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು: ಯಾವ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಅದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಯಾವ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮರು-ರೆಂಡರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು.
• ವ್ಯರ್ಥ ರೆಂಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು: ಪೋಷಕರಿಂದ ಪ್ರಾಪ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮರು-ರೆಂಡರ್ ಆಗುವ, ಆದರೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಅದೇ DOM ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು `React.memo` ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ.
• ಸ್ಥಿತಿ ಬದಲಾವಣೆ ಹಾಟ್‌ಸ್ಪಾಟ್‌ಗಳು: ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಇದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಮರು-ರೆಂಡರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಸ್ಥಿತಿಯ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸ್ಥಿತಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಉದಾ., ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಟ್ರೀ ಕೆಳಗೆ ಸರಿಸುವುದು ಅಥವಾ Zustand ಅಥವಾ Jotai ನಂತಹ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸುವುದು).

ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು: ಒಂದು ತಾಂತ್ರಿಕ ನೋಟ

ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವವು ಹೇಗಿರಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಊಹಿಸೋಣ. ವಿನ್ಯಾಸವು ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟ್-ಇನ್ ಮಾದರಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣವಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಹುಕ್-ಆಧಾರಿತ API: `useActivity`

ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಬಹುಶಃ ಹೊಸ ಅಂತರ್ಗತ ಹುಕ್ ಆಗಿರಬಹುದು, ಅದನ್ನು `useActivity` ಎಂದು ಕರೆಯೋಣ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಸುದ್ದಿಪತ್ರ ಸೈನ್-ಅಪ್ ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು.

import { useActivity } from 'react'; function NewsletterForm() { // ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಇಂಜಿನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನೋಂದಾಯಿಸಿ const { track } = useActivity('NewsletterForm_v2'); const handleSubmit = (e) => { e.preventDefault(); // ಕಸ್ಟಮ್ 'submit' ಈವೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಫೈರ್ ಮಾಡಿ track('submit', { method: 'enter_key' }); // ... ಫಾರ್ಮ್ ಸಲ್ಲಿಕೆ ತರ್ಕ }; const handleFocus = () => { // ಮೆಟಾಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ 'focus' ಈವೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಫೈರ್ ಮಾಡಿ track('focus', { field: 'email_input' }); }; return (

{/* ಈ ಬಟನ್ ಮೇಲಿನ ಕ್ಲಿಕ್ ಅನ್ನು ಇಂಜಿನ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ */} ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ ); }

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, `useActivity` ಹುಕ್ `track` ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂಜಿನ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ стандарт ಬ್ರೌಸರ್ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು (ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳು, ಫೋಕಸ್, ಗೋಚರತೆ) ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ, ಆದರೆ `track` ಫಂಕ್ಷನ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೀಮಂತ, ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ರಿಯಾಕ್ಟ್ ಫೈಬರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ

ಈ ಇಂಜಿನ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯು ರಿಯಾಕ್ಟ್‌ನ ರೀಕನ್ಸಿಲಿಯೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಫೈಬರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಏಕೀಕರಣದಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು 'ಫೈಬರ್' ಒಂದು ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಕೆಲಸದ ಘಟಕವಾಗಿದೆ. ರೆಂಡರ್ ಮತ್ತು ಕಮಿಟ್ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ, ಇಂಜಿನ್ ಹೀಗೆ ಮಾಡಬಹುದು:

• ರೆಂಡರ್ ಸಮಯವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ರೆಂಡರ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು DOMಗೆ ಕಮಿಟ್ ಮಾಡಲು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅಳೆಯಿರಿ.
• ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ: ಒಂದು ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಏಕೆ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಆಯಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ (ಉದಾ., ಸ್ಥಿತಿ ಬದಲಾವಣೆ, ಪ್ರಾಪ್ಸ್ ಬದಲಾವಣೆ, ಸಂದರ್ಭ ಬದಲಾವಣೆ).
• ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ: ಐಡಲ್ ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕಳುಹಿಸಲು ರಿಯಾಕ್ಟ್‌ನ ಸ್ವಂತ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನಗಳು ಅಥವಾ ಅನಿಮೇಷನ್‌ಗಳಂತಹ ಉನ್ನತ-ಆದ್ಯತೆಯ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಎಂದಿಗೂ ಅಡ್ಡಿಯಾಗದಂತೆ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಹೊರಹರಿವು

ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮಾರ್ಗವಿಲ್ಲದೆ ಇಂಜಿನ್ ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಜಾಗತಿಕ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್, ಬಹುಶಃ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಮೂಲದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ.

import { ActivityProvider } from 'react'; const activityConfig = { // ಬ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿದ ಆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕರೆಯಬೇಕಾದ ಫಂಕ್ಷನ್ onFlush: (events) => { // ನಿಮ್ಮ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗೆ ಡೇಟಾ ಕಳುಹಿಸಿ (ಉದಾ., OpenTelemetry, Mixpanel, ಆಂತರಿಕ ಸೇವೆ) fetch('/api/analytics', { method: 'POST', body: JSON.stringify(events), }); }, // ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಫ್ಲಶ್ ಮಾಡಬೇಕು (ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ) flushInterval: 5000, // ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಈವೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ/ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ enabledEvents: ['click', 'visibility', 'custom'], // ಜಾಗತಿಕ ಮಾದರಿ ದರ (ಉದಾ., ಕೇವಲ 10% ಸೆಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ) samplingRate: 0.1, }; ReactDOM.createRoot(document.getElementById('root')).render( );

ಜಾಗತಿಕ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಚಟುವಟಿಕೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಮೂರ್ತ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ತಂತ್ರವನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಬಲ್ಲ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ, ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಬಳಕೆದಾರರ ನೆಲೆಗಾಗಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ.

ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಎ/ಬಿ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್

ಎರಡು ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಭಿನ್ನ ಪುಟ ಲೇಔಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಬದಲು, ನೀವು ಒಂದೇ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಎ/ಬಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಜಾಗತಿಕ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸೈಟ್‌ಗಾಗಿ, ನೀವು ಇದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು:

• ಬಟನ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು: ಯುಕೆ ಮತ್ತು ಯುಎಸ್‌ನಲ್ಲಿ "Add to Cart" ಗಿಂತ "Add to Basket" ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಇಂಜಿನ್ ಕೇವಲ ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಹೋವರ್-ಟು-ಕ್ಲಿಕ್ ಸಮಯವನ್ನು ಸಹ ಅಳೆಯಬಹುದು.
• ಐಕಾನೋಗ್ರಫಿ: ಫಿನ್‌ಟೆಕ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, "Pay Now" ಬಟನ್‌ಗಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಕರೆನ್ಸಿ ಚಿಹ್ನೆಗಿಂತ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಕರೆನ್ಸಿ ಚಿಹ್ನೆಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಸಂವಹನ ದರಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ.
• ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಲೇಔಟ್: ಉತ್ಪನ್ನ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಾಗಿ, ಚಿತ್ರವನ್ನು ಎಡಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಬಲಕ್ಕೆ ಇರಿಸುವುದು, ಹಿಮ್ಮುಖ ಲೇಔಟ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು 'ಕಾರ್ಟ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಿ' ಸಂವಹನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆಯೇ? ಇದು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಓದುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (ಎಡದಿಂದ-ಬಲಕ್ಕೆ vs. ಬಲದಿಂದ-ಎಡಕ್ಕೆ) ಅವಲಂಬಿಸಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು.

ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು

ದೊಡ್ಡ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಆಸ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಚಟುವಟಿಕೆ ಇಂಜಿನ್ ಅದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ತಂಡಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

• ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅಳವಡಿಕೆ: ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡಗಳು ಹೊಸ `V2_Button` ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆಯೇ ಅಥವಾ ಅವರು ಹಳೆಯ `V1_Button` ಗೆ ಅಂಟಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆಯೇ? ಬಳಕೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟ ಅಳವಡಿಕೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್: ಕಡಿಮೆ-ಶಕ್ತಿಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ `InteractiveDataTable` ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಡೇಟಾವು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. ಈ ಒಳನೋಟವು ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಉಪಕ್ರಮವನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಬಹುದು.
• API ಉಪಯುಕ್ತತೆ: ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ನ ಪ್ರಾಪ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ದುರುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಂಡರೆ (ಕನ್ಸೋಲ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಎರರ್ ಬೌಂಡರಿಗಳಿಂದ ಸಾಕ್ಷಿಯಾದಂತೆ), ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಈ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ನ API ಅನ್ನು ಗೊಂದಲಮಯವೆಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಉತ್ತಮ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಥವಾ ಮರುವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಬಳಕೆದಾರರ ಆನ್‌ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು

ಬಳಕೆದಾರರ ಧಾರಣೆಗೆ ಆನ್‌ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಹರಿವುಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ. ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಬಳಕೆದಾರರು ಎಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು.

• ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಎಂಗೇಜ್‌ಮೆಂಟ್: ಬಹು-ಹಂತದ ಉತ್ಪನ್ನ ಪ್ರವಾಸದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾವ ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದನ್ನು ಅವರು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡಬಹುದು. ಜರ್ಮನಿಯಲ್ಲಿ 90% ಬಳಕೆದಾರರು 'ಸುಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು' ವಿವರಿಸುವ ಹಂತವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಟ್ಟರೆ, ಬಹುಶಃ ಆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಅವರಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ, ಅಥವಾ ಜರ್ಮನ್ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಣೆಯು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ.
• ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ ಆಡಿಟಿಂಗ್: ಇಂಜಿನ್ ಕೀಬೋರ್ಡ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಫಾರ್ಮ್ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಟ್ಯಾಬ್ ಮಾಡಿ ದಾಟುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅದು ಸಂಭಾವ್ಯ `tabIndex` ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕೀಬೋರ್ಡ್ ಬಳಕೆದಾರರು ಮೌಸ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಿಂತ ಒಂದು ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ, ಅದು ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆಯ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. WCAG ನಂತಹ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಇದು ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಇಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅದರ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳಿಲ್ಲದೆ ಇರುವುದಿಲ್ಲ.

• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಓವರ್‌ಹೆಡ್: ಕನಿಷ್ಠವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ಗೆ ಒಂದು ವೆಚ್ಚವಿದೆ. ಇಂಜಿನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ-ಮಟ್ಟದ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ, ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ: ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್-ಮಟ್ಟದ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಭಾರಿ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ತಂಡಗಳಿಗೆ ದೃಢವಾದ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣ ಹಾಗೂ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
• ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸಮ್ಮತಿ: ಇದು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಇಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಇದು ಎಂದಿಗೂ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಾರದು. ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಮತ್ತು ಅದರ ಅನುಷ್ಠಾನವು GDPR ಮತ್ತು CCPA ನಂತಹ ಜಾಗತಿಕ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿರಬೇಕು, ಇದರಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಮ್ಮತಿಯನ್ನು ಗೌರವಿಸುವುದು ಸೇರಿದೆ.
• ಸಿಗ್ನಲ್ ವರ್ಸಸ್ ನಾಯ್ಸ್: ಇಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ, ಸವಾಲು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಂಡಗಳಿಗೆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರವಾಹದಿಂದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಭವಿಷ್ಯವು ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್-ಅರಿವಾಗಿದೆ

ಮುಂದೆ ನೋಡಿದಾಗ, ಅಂತರ್ಗತ ಚಟುವಟಿಕೆ ಇಂಜಿನ್‌ನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಬ್ರೌಸರ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. ರಿಯಾಕ್ಟ್ ನೇಟಿವ್ ಒಳಗೆ ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಸಾವಿರಾರು ವಿವಿಧ ಸಾಧನ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಪರದೆಯ ಗಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, "ಚಿಕ್ಕ ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಈ ಬಟನ್ ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆಯೇ?" ಅಥವಾ "ಟ್ಯಾಬ್ಲೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಬಳಕೆದಾರರು ಫೋನ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಿಂತ ಸೈಡ್‌ಬಾರ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆಯೇ?" ಎಂಬಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು.

ಈ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಹ ನೀಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಚರ್ನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಸಂವಹನದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ: ಸಹಾನುಭೂತಿಯೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಕಾಲ್ಪನಿಕ ರಿಯಾಕ್ಟ್ experimental_Activity ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಇಂಜಿನ್, ಪುಟ-ಮಟ್ಟದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದ ಆಳವಾದ ಸಹಾನುಭೂತಿಯ, ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್-ಮಟ್ಟದ ತಿಳುವಳಿಕೆಗೆ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು "ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ಪುಟದಲ್ಲಿ ಏನು ಮಾಡಿದರು?" ಎಂದು ಕೇಳುವುದರಿಂದ "ಬಳಕೆದಾರರು ನಮ್ಮ ಯುಐನ ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತುಣುಕನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನುಭವಿಸಿದರು?" ಎಂದು ಕೇಳುವುದಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ.

ನಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಾವು ಬಳಸುವ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಈ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಉತ್ತಮ ವಿನ್ಯಾಸ ನಿರ್ಧಾರಗಳು, ವೇಗದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ನಿರಂತರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ನಾವು ರಚಿಸಬಹುದು. ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಸಹಜ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತವಾಗಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಶ್ರಮಿಸುತ್ತಿರುವ ಜಾಗತಿಕ ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಈ ಮಟ್ಟದ ಒಳನೋಟವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಐಷಾರಾಮವಲ್ಲ; ಇದು ಬಳಕೆದಾರ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಭವಿಷ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಈ ಇಂಜಿನ್ ಸದ್ಯಕ್ಕೆ ಒಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿ ಉಳಿದಿದ್ದರೂ, ಅದರ ಹಿಂದಿನ ತತ್ವಗಳು ಇಡೀ ರಿಯಾಕ್ಟ್ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಒಂದು ಕ್ರಿಯೆಯ ಕರೆಯಾಗಿದೆ. ನಾವು ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು? ನಾವು ಕೇವಲ ಯುಐಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಅವುಗಳನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ರಿಯಾಕ್ಟ್‌ನ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು? ನಿಜವಾದ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಚಟುವಟಿಕೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪ್ರಯಾಣವು ಈಗಷ್ಟೇ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿದೆ.