डेमोग्राफ़िक्स और रुचियों का डेटा, आपके उपयोगकर्ताओं की आयु और लिंग के बारे में जानकारी देता है. साथ ही, इस डेटा से उपयोगकर्ताओं की उन रुचियों का भी पता चलता है जिनके आधार पर वे ऑनलाइन गतिविधियां या खरीदारी करते हैं.
इस लेख में इन विषयों की जानकारी दी गई है:Analytics को डेमोग्राफ़िक्स और रुचियों का डेटा दिखाने के लिए कॉन्फ़िगर करना
Analytics में डेमोग्राफ़िक्स और रुचियों का डेटा देखने या उस पर काम करने से पहले, आपको:
- अपनी प्रॉपर्टी के लिए विज्ञापन रिपोर्टिंग सुविधाएं चालू करनी होंगी
- प्रॉपर्टी के लिए डेमोग्राफ़िक्स और रुचियों की रिपोर्ट चालू करनी होंगी
Analytics को डेटा कहां से मिलता है
Analytics को विज्ञापन रिपोर्टिंग सुविधाओं के साथ काम करने के लिए अपडेट करने पर, Analytics इन सोर्स से डेमोग्राफ़िक्स और रुचियों का डेटा इकट्ठा करेगा:
| सोर्स | इस पर लागू होता है | शर्त | नतीजा |
|---|---|---|---|
| तीसरे-पक्ष की DoubleClick कुकी | सिर्फ़ वेब-ब्राउज़र गतिविधि | कुकी मौजूद है | Analytics उस कुकी में मौजूद डेमोग्राफ़िक और रुचियों से जुड़ी सभी जानकारी इकट्ठा कर लेता है |
| Android विज्ञापन आईडी | सिर्फ़ ऐप्लिकेशन गतिविधि | Android ऐप्लिकेशन में Analytics ट्रैकिंग कोड को विज्ञापन आईडी इकट्ठा करने के लिए अपडेट किया जाता है | Analytics उस आईडी के आधार पर एक आइडेंटिफ़ायर जनरेट करता है जिसमें उपयोगकर्ता की ऐप्लिकेशन गतिविधि से जुड़ी डेमोग्राफ़िक और रुचियों के बारे में जानकारी शामिल होती है |
| विज्ञापन देने वालों के लिए iOS आइडेंटिफ़ायर (IDFA) | सिर्फ़ ऐप्लिकेशन गतिविधि | iOS ऐप्लिकेशन में, Analytics ट्रैकिंग कोड को IDFA इकट्ठा करने के लिए अपडेट किया जाता है | Analytics उस IDFA के आधार पर एक आइडेंटिफ़ायर जनरेट करता है, जिसमें उपयोगकर्ता की ऐप्लिकेशन गतिविधि से जुड़ी डेमोग्राफ़िक और रुचियों के बारे में जानकारी शामिल होती है |
*अगर Android के लिए विज्ञापन आईडी या iOS के लिए IDFA इकट्ठा नहीं किया जाता, तो ऐप्लिकेशन के उपयोगकर्ताओं की डेमोग्राफ़िक जानकारी इकट्ठा नहीं की जा सकेगी.
हो सकता है कि डेमोग्राफ़िक्स और रुचियों का डेटा आपके उपयोगकर्ताओं के सिर्फ़ किसी एक सबसेट के लिए उपलब्ध हो और आपके ट्रैफ़िक में शामिल सभी चीज़ों को न दिखा पाता हो: अगर DoubleClick कुकी या डिवाइस की विज्ञापन आईडी मौजूद नहीं है या गतिविधि वाली कोई प्रोफ़ाइल शामिल नहीं की गई है, तो Analytics डेमोग्राफ़िक्स और रुचियों से जुड़ी जानकारी इकट्ठा नहीं कर सकता है.
खास जानकारी की रिपोर्ट में ग्राफ़ और सेशन कॉलम की पहली लाइन, आपके कुल डेटा का प्रतिशत दिखाती है (उदाहरण के लिए, आयु - कुल सेशन का 41.39%).
analytics.js और एएमपी ट्रैकिंग, दोनों ही डेमोग्राफ़िक्स और रुचियों का डेटा इकट्ठा नहीं करते.
डाइमेंशन
| डाइमेंशन | वैल्यू |
|---|---|
| आयु | 18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64, 65+ |
| लिंग | पुरुष, महिला |
| अफ़िनिटी कैटगरी | टीवी की ऑडियंस से मिलती-जुलती जीवनशैलियां, उदाहरण के लिए: तकनीकी चीज़ों में दिलचस्पी रखने वाले लोग, खेल प्रेमी, और पाक कला के शौकीन |
| इन-मार्केट सेगमेंट | प्रॉडक्ट-खरीदारी रुचियां |
| अन्य कैटगरी | आपके उपयोगकर्ताओं का सबसे खास व्यू देती हैं. उदाहरण के लिए, अफ़िनिटी कैटगरी में भोजन के शौकीन शामिल हैं, जबकि अन्य कैटगरी में रेसिपी/पकवान/पूर्वी एशियाई भोजन शामिल हैं |
सेशन, बाउंस दर, लेन-देन, आय जैसे डाइमेंशन के संदर्भ में किसी भी लागू Analytics मेट्रिक को देखा जा सकता है.
इन डाइमेंशन के आधार पर सेगमेंट बनाए जा सकते हैं. साथ ही, उन सेगमेंट का इस्तेमाल डेटा का विश्लेषण करने और रीमार्केटिंग ऑडियंस बनाने के लिए किया जा सकता है.
कुछ भौगोलिक क्षेत्रों में सीमित रुचियां होती हैं. हो सकता है कि अफ़िनिटी कैटगरी, इन-मार्केट सेगमेंट, और दूसरी कैटगरी के कई वैल्यू के लिए डेटा उपलब्ध न हो. साथ ही, हो सकता है आप यह भी देखें कि अफ़िनिटी कैटगरी और अन्य कैटगरी के मुकाबले इन-मार्केट सेगमेंट के लिए कम डेटा उपलब्ध है.
स्टैंडर्ड रिपोर्ट
सात स्टैंडर्ड रिपोर्ट उपलब्ध हैं:
- डेमोग्राफ़िक्स की खास जानकारी: इसमें आपकी प्रॉपर्टी पर आयु समूह और लिंग के आधार पर, सेशन (या अन्य मुख्य मेट्रिक) के डिस्ट्रिब्यूशन की जानकारी होती है. सेशन डिफ़ॉल्ट तौर पर मुख्य मेट्रिक है. नए सेशन का %, सेशन में बीता समय, बाउंस दर या हर सेशन के लिए देखे गए पेज का इस्तेमाल भी किया जा सकता है.
- आयु: इसमें आयु समूह के आधार पर उपयोगकर्ता हासिल करने, व्यवहार, और कन्वर्ज़न मेट्रिक की जानकारी होती है. किसी आयु समूह की जानकारी का बारीक विश्लेषण करने पर, पहले लिंग और फिर रुचि के आधार पर जानकारी दिखती है. डेटा में 18 साल से कम उम्र के लोगों को शामिल नहीं किया जाता है.
- लिंग: इसमें लिंग के आधार पर उपयोगकर्ता हासिल करने, व्यवहार, और कन्वर्ज़न मेट्रिक की जानकारी होती है. लिंग से जुड़ी जानकारी का बारीक विश्लेषण करने पर, पहले उम्र समूह और फिर रुचि के आधार पर जानकारी दिखती है.
- रुचियों की खास जानकारी: इसमें आपकी प्रॉपर्टी पर अफ़िनिटी कैटगरी, इन-मार्केट सेगमेंट, और अन्य कैटगरी की टॉप 10 रुचियों के आधार पर सेशन या अन्य मुख्य मेट्रिक के डिस्ट्रिब्यूशन की जानकारी होती है.
- अफ़िनिटी कैटगरी (पहुंच): इसमें अफ़िनिटी कैटगरी के आधार पर उपयोगकर्ता हासिल करने, व्यवहार, और कन्वर्ज़न मेट्रिक की जानकारी होती है.
- इन-मार्केट सेगमेंट: इसमें इन-मार्केट सेगमेंट के आधार पर उपयोगकर्ता हासिल करने, व्यवहार, और कन्वर्ज़न मेट्रिक की जानकारी होती है.
- अन्य कैटगरी: इसमें अन्य कैटगरी के आधार पर उपयोगकर्ता हासिल करने, व्यवहार, और कन्वर्ज़न मेट्रिक की जानकारी होती है.
डेमोग्राफ़िक्स और रुचियों के डेटा का विश्लेषण करें पढ़ें
कस्टम रिपोर्ट
कस्टम रिपोर्ट में डेमोग्राफ़िक्स और रुचियों के डाइमेंशन का इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, बाय-टू-डिटेल दर या हर खरीदारी से मिली प्रॉडक्ट आय जैसी ई-कॉमर्स मेट्रिक के आकलन का संदर्भ सेट करने के लिए, लिंग और/या आयु डाइमेंशन का इस्तेमाल किया जाता है.
कस्टम रिपोर्ट में डेटा देखने से पहले, आपको अपनी प्रॉपर्टी के लिए विज्ञापन सुविधाओं को चालू करना होगा.
डेमोग्राफ़िक्स और रुचियों की रिपोर्ट चालू करें पढ़ें.
डेटा की अलग-अलग कैटगरी
अफ़िनिटी, इन-मार्केट, और अन्य कैटगरी, क्रम के हिसाब से बनी अलग-अलग कैटगरी के आधार पर तैयार होती हैं. Analytics में कैटगरी के अलग-अलग क्रमों को किसी क्रम के साथ मर्ज़ कर दिया जाता है; उदाहरण के लिए, अन्य कैटगरी:
- सॉफ़्टवेयर
- इंटरनेट सॉफ़्टवेयर
- इंटरनेट क्लाइंट और ब्राउज़र
- इंटरनेट सॉफ़्टवेयर
Analytics में तीन अलग-अलग कैटगरी का रूप ले लेते हैं:
- सॉफ़्टवेयर
- सॉफ़्टवेयर/इंटरनेट सॉफ़्टवेयर
- सॉफ़्टवेयर/इंटरनेट सॉफ़्टवेयर/इंटरनेट क्लाइंट और ब्राउज़र
किसी एक सेशन को कई सारी कैटगरी में बांटा जा सकता है और इस तरह मेट्रिक में उसे कई बार गिना जा सकता है. उदाहरण के लिए, 'सॉफ़्टवेयर/इंटरनेट सॉफ़्टवेयर/इंटरनेट क्लाइंट और ब्राउज़र' के रूप में बांटा गया कोई सेशन 'सॉफ़्टवेयर/इंटरनेट सॉफ़्टवेयर और सॉफ़्टवेयर' में भी बांटा जाएगा.
किसी सेशन की गिनती एक से ज़्यादा पसंदीदा कैटगरी में की जा सकती है, लेकिन कॉलम में सबसे ऊपर दिए गए कुल योग में इसे सिर्फ़ एक बार ही गिना जाता है.
Google पसंदीदा कैटगरी कैसे तय करता है, इसके बारे में ज़्यादा जानें.
डेटा थ्रेशोल्ड
सीमाएं इसलिए तय की जाती हैं, ताकि रिपोर्ट देखने वाला कोई व्यक्ति अलग-अलग उपयोगकर्ताओं की डेमोग्राफ़िक्स या रुचियों का पता न लगा सके. जब किसी रिपोर्ट में आयु, लिंग या रुचि की कैटगरी दी गई होती है, तो सीमा लागू की जा सकती है और संभव है कि कुछ डेटा रिपोर्ट में दिखाया न जाए. ऐसा कैटगरी के मुख्य या अन्य डाइमेंशन के रूप में या लागू किए गए सेगमेंट के हिस्से के रूप में होने पर भी हो सकता है. उदाहरण के लिए, अगर किसी रिपोर्ट में लिंग=पुरुष के N से कम इंस्टेंस हैं, तो शायद पुरुष वैल्यू का डेटा दिखाया न जाए.
ये थ्रेशोल्ड, सिस्टम तय करता है. आपके पास, अपने हिसाब से इन्हें ठीक करने का विकल्प नहीं है.
साथ ही, जब डेमोग्राफ़िक से जुड़ी जानकारी का अनुरोध यूज़र आइडेंटिफ़ायर (उपयोगकर्ता की पहचान करने वाली जानकारी), कस्टम डाइमेंशन, और कुछ खास तरह के यूज़र जनरेटेड कॉन्टेंट फ़ील्ड के साथ किया जाता है, तो रिपोर्ट में से रिपोर्टिंग डेटा को हटाया जा सकता है. ऐसे फ़ील्ड में, User-ID, Client-ID, और सोर्स/माध्यम भी शामिल हैं. उदाहरण के लिए, रिपोर्टिंग डेटा को यहां दी गई इन रिपोर्ट से रोका जा सकता है:
- ई-कॉमर्स के बारे में खास जानकारी
- प्रॉडक्ट लिस्ट की परफ़ॉर्मेंस
- प्रॉडक्ट परफ़ॉर्मेंस
- सेल्स परफ़ॉर्मेंस
अगर किसी रिपोर्ट पर कोई थ्रेशोल्ड लागू किया गया है, तो आपको रिपोर्ट के नाम के नीचे एक सूचना दिखेगी.
Google Display Network में टारगेटिंग (विज्ञापन के लिए सही दर्शक चुनना)
Google Display Network पर विज्ञापनों को टारगेट करने के लिए, Analytics उन ही आयु, लिंग, और रुचि की कैटगरी का इस्तेमाल करता है जिनका इस्तेमाल आपने Google Ads में किया है. प्रॉडक्ट की इस समानता के चलते, विज्ञापन देने वाले Analytics में डेटा की खोजबीन कर सकते हैं और फिर अपने नतीजों का इस्तेमाल Google Ads में कर सकते हैं. उदाहरण के लिए, आपकी साइट या ऐप्लिकेशन में उपयोगकर्ताओं के अलग-अलग सेगमेंट के व्यवहार में अंतर दिख सकता है (क्या तकनीकी में दिलचस्पी लेने वाले 25 से 34 साल के लोगों की कन्वर्ज़न दर, 35 से 44 साल के लोगों से ज़्यादा है?). इस खोजबीन के नतीजे की मदद से, Google Display Network पर अपनी विज्ञापन टारगेटिंग बेहतर की जा सकती है. उदाहरण के लिए, अगर तकनीकी में दिलचस्पी लेने वाले 25-34 साल के लोगों की कन्वर्ज़न दर 35-44 साल के लोगों से ज़्यादा है, तो संभव है आप तकनीकी में दिलचस्पी लेने वाले 25-34 साल के लोगों पर अपना ज़्यादा विज्ञापन बजट खर्च करना चाहें.
