USER BEHAVIOR in Indonesian translation

• perilaku pengguna
• tingkah laku pengguna
• user behavior
• kebiasaan pengguna
• perilaku konsumen
• perilaku user

Examples of using User behavior in English and their translations into Indonesian

The most common is to analyze user behavior through AI and put the most commonly used functions in a prominent position,
Yang paling umum adalah untuk menganalisis perilaku pengguna melalui AI dan menempatkan fungsi yang paling umum digunakan dalam posisi

He and colleagues realized that the browser could therefore offer a better way to track user behavior, while it also protects the information that is collected,
Dia dan rekan menyadari bahwa browser sehingga dapat menawarkan cara yang lebih baik untuk melacak perilaku pengguna, sementara itu juga melindungi informasi yang dikumpulkan,

We analyze user behavior in our services to continually improve our offers, suggest offers that
Kami dapat juga menganalisis tingkah laku pengguna pada layanan kami untuk meningkatkan Layanan kami secara sinambung,

click through rates, visitor totals versus conversions and user behavior patterns can ensure that a website is operating efficiently
total pengunjung versus konversi, dan pola perilaku pengguna dapat memastikan bahwa situs web beroperasi secara efisien

deep learning, user behavior analytics, and blockchain are essential to securing the future of organizations.
deep learning, user behavior analytics, dan blockchain sangat penting untuk mengamankan masa depan organisasi.

Armed with this new data about user behavior, you will be able to make more informed decisions on how to improve the user experience on your site
Dengan dilengkapi amunisi berupa data mengenai perilaku user, akan memungkinkan kita untuk membuat keputusan yang lebih baik mengenai cara untuk meningkatkan user experience di situs kita

shared characteristics among users of tesa's website based on user behavior on websites in the Google Display Network in the last 30 days and contextual search engine data.
berbagi karakteristik di antara pengguna website tesa berdasarkan perilaku pengguna di website Google Display Network dalam 30 hari terakhir dan data mesin pencari kontekstual.

deep learning, user behavior analytics, and blockchain, are essential to
deep learning, user behavior analytics, dan blockchain sangat penting

Putting together a content strategy based on user behavior, measuring and tracking visitor click streams,
Menyatukan strategi konten berdasarkan perilaku pengguna, mengukur dan melacak aliran klik pengunjung,

With websites Google can look at links, user behavior, social activity,
Dengan situs Google dapat melihat link, perilaku pengguna, kegiatan sosial,

shared characteristics among users of tesa's website based on user behavior on websites in the Google Display Network in the last 30 days and contextual search engine data.
berbagi karakteristik di antara pengguna website tesa berdasarkan perilaku pengguna di website Google Display Network dalam 30 hari terakhir dan data mesin pencari kontekstual.

dynamically placed on a page based on content density and user behavior.
ditempatkan secara dinamis pada halaman berdasarkan kepadatan konten dan perilaku pengguna.

that typically work in conjunction with cookies to identify our users and user behavior.
biasanya bekerja sama dengan cookie untuk mengidentifikasi pengguna kami dan perilaku pengguna terkait.

works with current user behavior instead of forcing anyone to learn anything radically new.
dan bekerja dengan perilaku pengguna saat bukannya memaksa siapa pun untuk belajar sesuatu baru yang radikal.

it is quite possible to draw incorrect conclusions about user behavior on one's site.
sangat mungkin untuk menarik kesimpulan yang salah tentang perilaku pengguna di situs one8217s.

service reshapes your overall goals with your user and to respond to user behavior.
layanan baru itu mengubah sasaran Anda secara keseluruhan dengan pengguna Anda dan untuk menanggapi perilaku pengguna.

is to allow advertisers to link data about user behavior from different apps and web browsing into a comprehensive profile.
memungkinkan pengiklan untuk menautkan data tentang perilaku pengguna dari berbagai aplikasi dan penelusuran web ke dalam profil yang komprehensif.

thereby make bounce rate more in line with user behavior(for example,
dengan demikian membuat rasio pentalan lebih sesuai dengan perilaku pengguna( misalnya,

service alters your overall goals with your user and to respond to user behavior.
layanan baru itu mengubah sasaran Anda secara keseluruhan dengan pengguna Anda dan untuk menanggapi perilaku pengguna.

can decompose any attack or incorrect user behavior into an algorithm for detecting such events.
dapat menguraikan serangan atau kesalahan perilaku pengguna menjadi algoritme untuk mendeteksi peristiwa semacam itu.