Həqiqi İstifadəçi Monitorinqi: TTFB Analizi üçün RUM Tətbiqi
Real İstifadəçi Monitorinqi (RUM) vebsaytı ziyarət edən real istifadəçilərin təcrübəsini anlamaqda əvəzolunmaz yanaşmaya çevrilib. İstifadəçilərin qarşılıqlı əlaqələrindən real vaxt məlumatları toplayaraq, RUM yalnız sintetik monitorinqin təmin edə bilmədiyi tətbiq edilə bilən anlayışlar təqdim edir. Müxtəlif performans göstəriciləri arasında, İlk Bayt Vaxtı (TTFB) istifadəçi məmnuniyyətinə və axtarış motoru reytinqlərinə birbaşa təsir edən vacib metrik kimi seçilir.
Real İstifadəçi Monitorinqini (RUM) və Onun Performans Analizində Rolunu Anlamaq
Real İstifadəçi Monitorinqi, ümumiyyətlə RUM kimi tanınır, istifadəçilərin vebsayt və ya tətbiqdə gəzməsi zamanı məlumat toplama texnikasına aiddir. Bu üsul veb performansının həqiqi görünüşünü təmin edir, çünki istifadəçilərin yaşadığı həqiqi şəraitləri, o cümlədən şəbəkə dəyişkənliyi, cihaz fərqlilikləri və coğrafi mövqeyi əks etdirir. RUM müasir veb performans monitorinqinin əsasını təşkil edir, çünki müəssisələrə saytlarının real dünya şəraitində necə işlədiyini ölçməyə imkan verir, yalnız süni test mühitlərinə əsaslanmır.
İdarə olunan yerlərdən skriptləşdirilmiş testlər istifadə edərək istifadəçi davranışını simulyasiya edən sintetik monitorinqdən fərqli olaraq, RUM real istifadəçi məlumatlarının davamlı toplanmasını təmin edir. Bu fərq kritikdir, çünki sintetik testlər, əsas yoxlamalar üçün faydalı olsa da, istifadəçi mühitlərinin müxtəlifliyini tam əks etdirə bilməz. Məsələn, sintetik monitorinq uzaq bölgədə yavaş mobil şəbəkənin yükləmə vaxtlarına necə təsir etdiyini və ya müəyyən cihazların SSL əl sıxışmalarını necə idarə etdiyini nəzərə almaya bilər. Əksinə, RUM komandaların istifadəçilərə həqiqətən təsir edən problemləri müəyyən etməsinə imkan verən detallı və əhatəli perspektiv təqdim edir.
RUM çərçivəsində əsas metriklərdən biri İlk Bayt Vaxtı (TTFB)-dır. TTFB istifadəçinin sorğu göndərdiyi andan cavabın ilk baytının brauzer tərəfindən qəbul edilməsinə qədər keçən vaxtı ölçür. Bu metrik vacibdir, çünki serverin cavab sürətini və arxa plan emalının effektivliyini əks etdirir. Sürətli TTFB serverin hamar və sürətli cavab verdiyini göstərir, yüksək TTFB isə istifadəçiləri əsəbiləşdirə biləcək və sıçrama nisbətini artıran gecikmələri göstərir.
RUM və TTFB analizinin əlaqəsi sinerjidir. RUM-dan istifadə edərək, təşkilatlar real qarşılıqlı əlaqələrdən əldə olunan dəqiq TTFB ölçmə məlumatlarına çıxış əldə edir ki, bu da performans darıxmalarını diaqnoz etmək və istifadəçi təcrübəsini optimallaşdırmaq üçün əvəzolunmazdır. Davamlı RUM monitorinqi vasitəsilə müəssisələr TTFB tendensiyalarını zamanla izləyə, problemli nümunələri müəyyən edə və təkmilləşdirmələri faktiki istifadəçi təsirinə əsaslanaraq prioritetləşdirə bilərlər.
Veb performans monitorinqi kontekstində, RUM-u TTFB analizi ilə birləşdirmək komandaların təxminlərdən uzaqlaşıb məlumatlara əsaslanan yanaşma qəbul etməsinə imkan verir. Bu yanaşma performans tənzimləmə səylərinin son istifadəçilər üçün ən vacib olan amillərə, məsələn, server cavab vaxtları, məzmun çatdırılma sürətləri və şəbəkə gecikməsinə yönəlməsini təmin edir. Nəticədə, bu, istifadəçi məmnuniyyətinin artmasına, daha yaxşı əlaqəyə və axtarış motorlarının səhifə sürəti və saytın cavabverməsini daha çox nəzərə alması ilə güclü reytinqlərə gətirib çıxarır.
RUM-u və onun TTFB izləməsindəki rolunu anlamaq effektiv vebsayt performans idarəçiliyinin təməlini təşkil edir. Bu anlayışları monitorinq strategiyalarına inteqrasiya etməklə, müəssisələr istifadəçi gözləntilərinə uyğun və onların böyümə məqsədlərini dəstəkləyən daha sürətli və etibarlı veb təcrübələri təqdim edə bilərlər.
RUM-da Dəqiq TTFB Ölçümü üçün Əsas Metriklər və Məlumat Toplama Texnikaları
TTFB və əlaqəli vaxtların dəqiq ölçülməsi effektiv Real İstifadəçi Monitorinqinin əsasını təşkil edir. RUM alətləri istifadəçinin sorğudan cavaba qədər olan yolunu ətraflı təsvir edən müxtəlif performans metrikləri toplayır. TTFB-dən əlavə, bu metriklərə DNS sorğusunun vaxtı, TCP bağlantısının müddəti və SSL əl sıxışmasının davametmə vaxtı daxildir. Bu vaxtların hər biri ümumi server cavab gecikməsi və şəbəkə ləngiməsinə təsir edir, daralma nöqtələrinin harada olduğunu müəyyən etməyə kömək edir.
Məsələn, DNS sorğusu vaxtı brauzerin domen adını IP ünvanına çevirməsi üçün lazım olan müddəti ölçür, TCP bağlantısı vaxtı isə müştəri ilə server arasında əlaqənin qurulması üçün tələb olunan müddəti izləyir. SSL əl sıxışması vaxtı isə təhlükəsiz HTTPS bağlantıları üçün kritikdir və şifrələmə açarlarının yaradılması prosesini göstərir. TTFB ilə birlikdə, bu metriklər şəbəkə və server performansının geniş mənzərəsini təmin edir.
Müasir brauzerlər bu vaxtları standartlaşdırılmış API-lər vasitəsilə təqdim edir ki, RUM alətləri dəqiq məlumat toplamaq üçün bunlardan istifadə edir. Navigation Timing API xüsusilə vacibdir, çünki səhifənin yüklənməsi zamanı əsas hadisələrin vaxt möhürlərini verir, məsələn, sorğunun göndərildiyi və ilk baytın alındığı anlar. Buna əlavə olaraq, Resource Timing API şəkillər, skriptlər və stillər kimi fərdi resursların performansı haqqında ətraflı məlumat təqdim edir.
Bu brauzer API-lərindən istifadə etməklə, RUM həlləri real istifadəçi məlumatlarının toplanmasını minimal əlavə yük ilə həyata keçirə bilir və yüksək dəqiqlikli vaxt məlumatları təqdim edir. Bu, inkişaf etdiricilərə və performans analitiklərinə səhifənin yüklənmə prosesinin hər mərhələsini təhlil etməyə və TTFB-nin geniş performans mənzərəsində necə yerləşdiyini anlamağa imkan verir.
Lakin, dəqiq TTFB məlumatlarının toplanması çətinliklərsiz deyil. İstifadəçi mühitlərinin müxtəlifliyi — fərqli cihaz imkanları, brauzer versiyaları və qeyri-sabit şəbəkə şəraiti — ölçmələrdə səs-küy və dəyişkənlik yaradır. Məsələn, uzaq kənddə yavaş mobil bağlantı TTFB dəyərlərini artırarkən, şəhərdə sürətli fiber bağlantı çox aşağı vaxtlar göstərəcək. Bu coğrafi və şəbəkə dəyişkənliyi RUM metriklərini təhlil edərkən yanlış nəticələrdən qaçmaq üçün diqqətlə nəzərə alınmalıdır.
Real İstifadəçi Monitorinqinin güclü tərəflərindən biri bu dəyişkənliyi geniş miqyasda tutmaq qabiliyyətidir. Milyonlarla sessiya üzrə məlumatları toplayaraq, RUM platformaları TTFB nəticələrini cihaz növü, coğrafi region, şəbəkə operatoru və hətta brauzer versiyası üzrə seqmentləşdirə bilir. Bu detallı seqmentləşdirmə zəif performans yaşayan konkret istifadəçi qruplarını ayırd etməyə və hədəflənmiş optimallaşdırma səylərinə imkan verir.
Bundan əlavə, RUM alətləri tez-tez məzmun çatdırılma şəbəkələri (CDN) və arxa plan sistemləri ilə inteqrasiya olunur ki, TTFB məlumatları server tərəfi logları ilə əlaqələndirilsin. Bu əlaqələndirmə vaxtın harada sərf olunduğunu — müştərinin şəbəkəsində, CDN kənarında və ya əsas serverdə — daha yaxşı anlamağa kömək edir. Belə anlayışlar geniş diaqnostika və problemlərin aradan qaldırılması üçün çox dəyərlidir.
Nəticə olaraq, effektiv TTFB ölçümü RUM vasitəsilə brauzer API-ləri kimi Navigation Timing API-dən zəngin əlaqəli metriklərin toplanmasına, məlumat dəyişkənliyi problemlərinin aradan qaldırılmasına və detallı seqmentləşdirmədən istifadə etməyə əsaslanır. Bu yanaşma performans komandalarının istifadəçilərin qarşılaşdığı real şəraitləri əks etdirən dəqiq və tətbiq edilə bilən anlayışlar əldə etməsini təmin edir və məlumatlı optimallaşdırma strategiyalarının əsasını təşkil edir.
Effektiv TTFB Təhlili üçün RUM-un Addım-Addım İcrası
TTFB təhlili üçün Real İstifadəçi Monitorinqinin tətbiqi aydın performans məqsədlərinin müəyyənləşdirilməsi və bu məqsədlərə uyğun alətlərin seçilməsi ilə başlayır. Hər hansı skriptlər və ya SDK-lar əlavə etməzdən əvvəl, izləmək istədiyiniz veb performans aspektlərini, məsələn, server cavab vaxtları, səhifənin yüklənmə sürəti və ya coğrafi performans fərqlilikləri kimi, müəyyən etmək vacibdir. Bu məqsədlərin qurulması RUM tətbiqinin fokuslanmış və tətbiq edilə bilən anlayışlar təqdim etməsini təmin edir.
Növbəti addım, texniki mühitinizə və biznes ehtiyaclarınıza uyğun bir RUM tətbiqetmə həllinin seçilməsidir. New Relic, Datadog və Google Analytics kimi məşhur platformalar TTFB monitorinqi üçün güclü dəstək təklif edir və performans məlumatlarını vizuallaşdırmaq üçün istifadəçi dostu panelər təqdim edir. Bu alətlər əvvəlcədən qurulmuş inteqrasiyalar və fərdiləşdirilə bilən parametrlərlə məlumatların toplanması, filtrlənməsi və xəbərdarlıqların tənzimlənməsini təmin edir.
Alət seçildikdən sonra, RUM skriptlərinin və ya SDK-ların veb tətbiqinizə əlavə olunması prosesi başlayır. Adətən, bu, HTML səhifələrinizin <head> hissəsinə və ya bağlanış <body> teqindən əvvəl kiçik bir JavaScript parçasının əlavə edilməsini tələb edir. Bu skript istifadəçinin brauzerində səssizcə işləyərək TTFB kimi vaxt metriklərini toplayır və onları monitorinq platformasına göndərir. Bir çox RUM təminatçıları həmçinin yerli mobil tətbiqlər və ya tək səhifəlik tətbiqlər üçün SDK-lar təklif edir ki, bu da platformalar arasında geniş əhatə təmin edir.
Performans panelərinin konfiqurasiyası quraşdırmanın kritik mərhələsidir. Bu panellər komandaların xüsusi olaraq TTFB məlumatlarına fokuslanmasına imkan verir, trendləri, paylanmaları və anomaliyaları vizuallaşdırır. Fərdiləşdirilə bilən qrafiklər və cədvəllər bölgə, cihaz növü və ya şəbəkə şəraitinə görə yavaş cavab vaxtlarını vurğulamağa kömək edir. Məlumatların seqmentləşdirilməsi qabiliyyəti müəyyən istifadəçi qruplarını və ya coğrafi yerləri təsir edən problemləri ayırmaq üçün vacibdir.
Təhlili təkmilləşdirmək üçün, məlumatların filtrlənməsi və seqmentləşdirilməsi xüsusiyyətləri komandaların TTFB performansını müxtəlif ölçülər üzrə, məsələn, istifadəçi seqmentləri, brauzer versiyaları və ya əlaqə növləri üzrə dərindən araşdırmasına imkan verir. Məsələn, bot trafiki və ya daxili IP ünvanlarının filtrlənməsi məlumatların həqiqi istifadəçi təcrübələrini əks etdirməsini təmin edir. Bölgə üzrə seqmentləşdirmə lokal server və ya CDN problemlərini aşkar edə bilər ki, bunlar ümumi metriklərdə gizli qala bilər.
Nümunə iş axını belə görünə bilər:
- TTFB-ni azaltmağa yönəlmiş performans məqsədlərini müəyyənləşdirin.
- Güclü TTFB monitorinq imkanlarına malik RUM aləti seçin.
- RUM skriptini və ya SDK-nı veb saytınıza və ya tətbiqinizə əlavə edin.
- TTFB metriklərini və əlaqəli şəbəkə vaxtlarını göstərmək üçün panelləri konfiqurasiya edin.
- Performans problemlərini ayırmaq üçün filtrlər və seqmentlər tətbiq edin.
- Anormal TTFB artımları və ya geriləmələr üçün xəbərdarlıqlar qurun.
Məşhur TTFB monitorinq alətləri arasında New Relic server logları ilə real istifadəçi məlumatlarını birləşdirərək dərin backend və frontend inteqrasiyası təklif edir. Datadog çevik panellər və real vaxt xəbərdarlıqları təqdim edir, Google Analytics isə Site Speed hesabatları ilə istifadəçi sessiyaları üzrə geniş TTFB ümumi mənzərəsi verir. Hər bir alətin özünəməxsus güclü tərəfləri var, buna görə seçim mövcud infrastruktur və monitorinq ehtiyaclarınıza əsaslanmalıdır.
Nəticədə, uğurlu real istifadəçi monitorinqi qurulması davamlı tənzimləmə və təsdiqləmə tələb edir. Veb saytınız inkişaf etdikcə, RUM konfiqurasiyasını yeniləmək TTFB və digər kritik metriklərin dəqiq və aktual qalmasını təmin edir. Panelləri müntəzəm nəzərdən keçirmək və filtrləri təkmilləşdirmək mənalı məlumatlara fokuslanmağa kömək edir ki, bu da veb performansının optimallaşdırılması təşəbbüslərini irəli aparır.
Bu addımları izləməklə, təşkilatlar dəqiq TTFB anlayışlarını tutmaq üçün RUM-u effektiv şəkildə tətbiq edə bilər, bu da onlara problemləri sürətlə diaqnoz etməyə və məlumatlara əsaslanan qərarvermə ilə son istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırmağa imkan verir. Bu proaktiv yanaşma xam performans məlumatlarını strateji üstünlüklərə çevirir, istifadəçi gözləntilərinə və biznes məqsədlərinə cavab verən daha sürətli və etibarlı veb saytların inkişafını təşviq edir.
RUM-dan TTFB Məlumatlarının Şərhi və Veb Sayt Performansının Diaqnozu və Təkmilləşdirilməsi
Real İstifadəçi Monitorinqi vasitəsilə toplanan TTFB məlumatlarının təhlili veb sayt performans problemlərini diaqnoz etmək üçün güclü bir vasitə təqdim edir. TTFB trendlərini və nümunələrini araşdırmaqla, komandalar istifadəçilərin serverdən ilkin cavabı nə qədər tez aldıqlarına birbaşa təsir edən tıxacları müəyyən edə bilərlər. Bu təhlil tez-tez server sağlamlığı, backend emal səmərəliliyi və şəbəkə davranışı haqqında kritik anlayışlar ortaya qoyur.
TTFB metriklərini şərh edərkən, orta dəyərlərdən kənara çıxmaq və müxtəlif istifadəçi seqmentləri üzrə paylanma və dəyişkənliyi araşdırmaq vacibdir. Məsələn, müəyyən bir regiondakı istifadəçilər üçün davamlı yüksək TTFB server gecikmələrini və ya həmin əraziyə məxsus CDN konfiqurasiya səhvlərini göstərə bilər. Eyni zamanda, TTFB-də sporadik artımlar pik trafik dövrlərində backend resurslarının rəqabətini işarə edə bilər.
Yüksək TTFB-nin ümumi səbəbləri aşağıdakılardır:
- Server cavab gecikmələri: Yüklənmiş və ya optimallaşdırılmamış serverlər sorğuları işləmək üçün daha çox vaxt tələb edə bilər, bu da TTFB-ni artırır.
- Backend emal səmərəsizliyi: Kompleks verilənlər bazası sorğuları, yavaş API çağırışları və ya səmərəsiz tətbiq məntiqi serverin cavab verməzdən əvvəl gecikmələrə səbəb ola bilər.
- Məzmun Çatdırılma Şəbəkəsi (CDN) problemləri: Yanlış konfiqurasiya edilmiş və ya yüklənmiş CDN nodları önbelleğe alınmış məzmunu vaxtında çatdıra bilməyərək sorğuları orijinal serverlərə geri göndərə bilər.
- Şəbəkə gecikməsi: İstifadəçilərlə serverlər arasında uzun marşrutlaşdırma yolları və ya qeyri-sabit bağlantılar, xüsusilə coğrafi baxımdan uzaq ziyarətçilər üçün TTFB-ni artırır.
Bu əsas səbəbləri ətraflı TTFB təhlili vasitəsilə anlamaq inkişaf və əməliyyat komandalarına düzəliş işlərini prioritetləşdirməyə imkan verir.
RUM əsaslı TTFB məlumatlarından əldə olunan tətbiq edilə bilən strategiyalar aşağıdakılardır:
Server tənzimlənməsi: Server konfiqurasiyalarının optimallaşdırılması, aparat resurslarının artırılması və ya infrastrukturun trafik artımlarını idarə etmək üçün genişləndirilməsi cavab vaxtını azalda bilər. Məsələn, veb serverin thread hovuzlarının tənzimlənməsi və ya verilənlər bazası serverlərinin yenilənməsi əhəmiyyətli təsir göstərə bilər.
Önbellekleme tətbiqi: Ters proxy-lər, tətbiq önbelleği və ya verilənlər bazası nəticələrinin önbelleklənməsi kimi önbellekleme qatlarının əlavə edilməsi və ya təkmilləşdirilməsi backend emal vaxtını əhəmiyyətli dərəcədə azaldaraq TTFB-ni yaxşılaşdırır.
CDN optimallaşdırması: CDN kənar nodlarının yaxşı paylanması və dinamik və statik məzmunu düzgün önbellekləməsi orijinal server yükünü azaldır və qlobal istifadəçilər üçün TTFB-ni aşağı salır.
Backend performansının tənzimlənməsi: Tətbiq kodunun sadələşdirilməsi, verilənlər bazası sorğularının optimallaşdırılması və API səmərəliliyinin artırılması serverlərin cavab hazırlama vaxtını azaldır.
Real dünya nümunələri RUM əsaslı TTFB təhlilinin dəyərini göstərir. Məsələn, bir e-ticarət şirkəti RUM aləti vasitəsilə müəyyən regionlarda yüksək TTFB müşahidə etdi. CDN loqları ilə məlumatları əlaqələndirdikdən sonra gecikmələrə səbəb olan zəif performans göstərən kənar nodları müəyyən etdilər. CDN-i yenidən konfiqurasiya edib həmin regionlara yaxın əlavə nodlar əlavə etməklə TTFB-ni 30% azaltdılar, bu da daha sürətli səhifə yüklənməsi və yaxşılaşmış konversiya nisbətləri ilə nəticələndi.
Başqa bir nümunədə, SaaS təminatçısının RUM məlumatları pik saatlarda TTFB-nin artdığını göstərdi. Backend loqları səmərəsiz sorğular səbəbindən verilənlər bazası rəqabətini aşkar etdi. Bu sorğular yenidən işlənib indeks əlavə edildikdən sonra təminatçı TTFB-ni 40%-dən çox azaltdı və kritik istifadə dövrlərində istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırdı.
Nəticədə
RUM əsaslı TTFB məlumatlarını davam edən performans strategiyasına inteqrasiya etməklə istifadəçi təcrübəsinin maksimuma çatdırılması
Davamlı Real İstifadəçi Monitorinqi dəyişən rəqəmsal mühitdə veb sayt performansını qorumaq və artırmaq üçün əsasdır. RUM-dan əldə olunan TTFB məlumatlarını geniş performans strategiyasına inteqrasiya etməklə təşkilatlar istifadəçi təcrübəsini qabaqlayıcı şəkildə idarə edə və optimallaşdıra bilərlər.
Davamlı performans monitorinqi TTFB və əlaqəli metriklərdə hər hansı bir pisləşməni erkən aşkar etməyə imkan verir, bu da istifadəçilər ciddi problemlərlə qarşılaşmazdan əvvəl sürətli düzəliş tədbirlərinin görülməsini təmin edir. RUM platformaları tez-tez RUM xəbərdarlıqları ilə komandaları TTFB müəyyən edilmiş hədləri keçdikdə və ya anormal nümunələr ortaya çıxdıqda xəbərdar edir, bu da qabaqlayıcı hadisə idarəçiliyinə şərait yaradır.
TTFB məlumatlarının First Contentful Paint (FCP), Largest Contentful Paint (LCP) və Time to Interactive (TTI) kimi digər performans metrikləri ilə birləşdirilməsi istifadəçi təcrübəsinin tam mənzərəsini yaradır. Bu geniş perspektiv komandaların server cavab vaxtlarının frontend renderləmə və interaktivliklə necə qarşılıqlı əlaqədə olduğunu başa düşməsinə imkan verir və həm backend, həm də müştəri tərəfi faktorlarını əhatə edən balanslı optimallaşdırma səylərini asanlaşdırır.
RUM məlumatlarına əsaslanan xəbərdarlıq və hesabat üçün ən yaxşı təcrübələr aşağıdakılardır:
- Normal trafik nümunələrinə və mövsümi dəyişikliklərə uyğunlaşan dinamik hədlərin təyin edilməsi.
- Fərqli istifadəçi qrupları və ya regionlar üçün seqmentləşdirilmiş xəbərdarlıqlar yaradaraq səs-küyü azaltmaq və mənalı anomaliyələrə fokuslanmaq.
- TTFB trendlərini vurğulayan və onları biznes KPI-ları, məsələn, konversiya nisbətləri və ya tərk etmə nisbətləri ilə əlaqələndirən müntəzəm performans hesabatlarının hazırlanması.
İnkişaf və əməliyyat komandaları arasında əməkdaşlıq TTFB-ni effektiv şəkildə azaltmaq üçün vacibdir. RUM məlumatlarının paylaşılması performans problemlərinin birgə başa düşülməsini təşviq edir və həllərin birgə məsuliyyətini gücləndirir. Məsələn, inkişafçılar backend kodunu və verilənlər bazası sorğularını optimallaşdıra bilər, əməliyyat komandaları isə real istifadəçi məlumatlarına əsaslanaraq infrastruktur və CDN konfiqurasiyalarını incələyə bilər.
Bundan əlavə, RUM əsaslı TTFB məlumatlarının çevik inkişaf dövrlərinə daxil edilməsi məhsulun bütün həyat dövrü ərzində performans məsələlərinin prioritet olaraq qalmasını təmin edir. Davamlı geribildirim dövrləri yeni xüsusiyyətlər və ya infrastruktur dəyişiklikləri ilə yaranan problemlərin sürətli aşkarlanması və həllini mümkün edir.
Nəticədə, RUM vasitəsilə davamlı performans monitorinqi təşkilatlara ardıcıl sürətli və etibarlı veb təcrübələri təqdim etməyə imkan verir. Bu istifadəçi təcrübəsinin optimallaşdırılması brend nüfuzunu gücləndirir, istifadəçi iştirakını artırır və davamlı biznes uğuruna təkan verir.
RUM əsaslı TTFB təhlilini davam edən performans strategiyasının mərkəzi sütunu halına gətirməklə komandalar performans problemlərinin qarşısını ala, dəyişən istifadəçi gözləntilərinə cavab verə və müstəsna rəqəmsal təcrübələr təqdim etməyə yönəlmiş davamlı təkmilləşdirmə mədəniyyətini inkişaf etdirə bilərlər.