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तुलना

Proof of Actor बनाम Microsoft Clarity: sessions देखना बनाम यह जानना कि कौन act कर रहा है

Microsoft Clarity teams को यह देखने में मदद करता है कि लोग उनकी pages का वास्तव में कैसे उपयोग करते हैं। Proof of Actor आपके application को बताता है कि हर interaction पर कौन या क्या act कर रहा है, उसके पीछे का evidence भी देता है, ताकि आपका code सही response चुन सके। यहाँ देखा गया है कि दोनों कैसे compare करते हैं और कैसे साथ काम करते हैं।

Early Access प्राप्त करेंयह कैसे काम करता है, देखें
Toshendra Sharma

द्वारा Toshendra Sharmaसंस्थापक और CEO, AgentCredia · Updated November 13, 2026

Microsoft Clarity एक behavior analytics tool है। यह teams को session recordings, heatmaps और ऐसे insights देता है जो दिखाते हैं कि लोग वास्तव में किसी page से कैसे गुजरते हैं: वे कहाँ click करते हैं, कहाँ scroll करते हैं, कहाँ अटकते हैं। किसी website पर human experience समझने के लिए, इसे होते हुए देखना जितना direct है, उतनी कम चीजें हैं।

Websites अब सिर्फ mouse वाले लोगों को service नहीं देतीं। AI agents pages fetch करते हैं और real customers के लिए tasks complete करते हैं। लोग अपने साथ एक AI assistant लेकर browse करते हैं। कुछ traffic को बिल्कुल भी समझाया नहीं जा सकता। Teams जानना चाहती हैं कि इनमें से कितना उनके पास पहुँच रहा है और उनके application को उसके बारे में क्या करना चाहिए। यह काम Proof of Actor का है, जो AgentCredia का actor intelligence product है।

यह page दोनों की निष्पक्ष तुलना करता है। नीचे दिए गए Clarity facts Microsoft की अपनी documentation और official Clarity blog से November 2026 तक लिए गए हैं।

संक्षिप्त संस्करण

Microsoft Clarity Proof of Actor
मुख्य प्रश्न लोग मेरी pages के साथ कैसे interact करते हैं? इस interaction पर कौन या क्या act कर रहा है, और evidence क्या है?
प्राथमिक data collection page head में JavaScript tracking code Server middleware, edge, HTTP API, MCP servers, plus एक approved browser collector
Bot sessions Default रूप से detected और excluded; setting बंद की जा सकती है Classified और retained, ताकि आप उन्हें देख और route कर सकें
AI crawler activity CDN और server log integrations से Bot Activity reporting प्रति interaction Agent results, verified, declared या inferred basis के साथ
AI-assisted people एक अलग class के रूप में वर्णित नहीं एक first-class result: Human + AI
अस्पष्ट traffic Bot detect न होने पर session के रूप में counted Unknown के रूप में reported, आपके चुने हुए fallback के साथ
Traffic पर action नहीं, यह report और record करता है Observation के बाद, आपकी own code में आपकी policies के अनुसार routes करता है

इस page का बाकी हिस्सा हर row को समझाता है।

Recordings और heatmaps क्या दिखाने के लिए बनाए गए हैं

Clarity page पर experience दिखाने के लिए बनाया गया है। एक session recording एक visit को replay करती है: cursor path, scrolls, hesitation और वे clicks जो कहीं नहीं ले गए। एक heatmap कई visits के click और scroll depth को aggregate करती है ताकि आप देख सकें कि page के कौन से हिस्से attention पाते हैं। Insights machine learning का उपयोग करके सबसे महत्वपूर्ण sessions और patterns को surface करते हैं। इन हर view का जवाब एक design question होता है, और इनमें से हर एक यह मानता है कि दूसरी तरफ browser वाला एक person है।

Recording tool के लिए यह धारणा उचित है। Recording तभी उपयोगी होती है जब देखने के लिए कोई experience हो, और जो agent JavaScript चलाए बिना HTML fetch करता है वह replay के लिए कुछ नहीं छोड़ता। इसका मतलब यह भी है कि people, AI-assisted people और browser automation को मिलाकर बनाई गई heatmap design team को गलत समस्या की ओर ले जा सकती है।

Proof of Actor वह प्रश्न answer करता है जो recording से पहले आता है: इस interaction के पीछे कौन या क्या था। यह Human लौटाता है जब signals किसी person की ओर इशारा करते हैं, Human + AI जब कोई person declared AI assistance के साथ या supported integration के through observed तरीके से act करता है, Agent automated या agent-origin interaction के लिए, और Unknown जब evidence reliable call का समर्थन नहीं करता। हर result के साथ evidence basis जुड़ा होता है, verified, declared, inferred या unknown, ताकि आप जान सकें कि recording पर लगी label पर कितना भरोसा किया जा सकता है।

हर एक कहाँ चलता है

Microsoft की Clarity setup documentation के अनुसार, आप अपनी site के <head> में इसका tracking code जोड़कर, किसी supported third-party platform के through, या NPM package के through Clarity install करते हैं। Data browser से Clarity के collection endpoint पर भेजा जाता है। Microsoft यह भी नोट करता है कि Clarity Canvas या third-party iframe elements के अंदर की चीजें capture नहीं कर सकता।

एक browser script browsers को देखता है। कई agents JavaScript चलाए बिना HTML fetch करते हैं, सीधे आपकी API call करते हैं, या MCP server से connect होते हैं, और इन रास्तों में से कोई भी page script load नहीं करता।

Proof of Actor वहीं चलता है जहाँ आपकी application logic रहती है: Node.js middleware, Next.js, आपका नियंत्रित edge layer, एक generic HTTP API और MCP servers, साथ ही उन pages पर एक optional browser collector जिन्हें आप approve करते हैं। integrations page देखें। यह interactions को तब भी classify करता है जब page कभी render ही न हो।

Clarity bots और AI agents को कैसे treat करता है

Clarity bots को दो अलग तरीकों से गंभीरता से लेता है।

Session data में bot detection. Microsoft की setup documentation बताती है कि default रूप से Clarity bot traffic detect करता है और उसे total session count और analytics से exclude करता है, और आप अपने dashboard के top पर excluded bot sessions की संख्या देख सकते हैं। Bot Detection setting को off या फिर से on किया जा सकता है। जब यह off होती है, Clarity bot traffic detect नहीं करता और उसे session count से exclude नहीं करता।

Bot Activity reporting. AI Visibility के अंतर्गत, Clarity Bot Activity view देता है। Official Clarity blog के अनुसार, यह view server-side logs से powered है जो CDN integrations के through collected हैं, और Fastly, Amazon CloudFront और Cloudflare को supported providers के रूप में नामित किया गया है, page script के बजाय। Blog इसे ऐसे describe करता है कि यह दिखाता है कि AI bots से आने वाले requests का हिस्सा कितना है, purpose के अनुसार grouped bot activity, operator के अनुसार crawler requests, और automated systems सबसे अधिक कौन से paths request करते हैं।

दोनों session analytics को साफ रखने और site level पर crawling समझने के लिए उपयोगी हैं। इनमें से किसी को भी request time पर आपके application को मिलने वाले per-interaction answer के रूप में वर्णित नहीं किया गया है, और Microsoft की documentation AI assistance के साथ काम करने वाले लोगों के लिए कोई class describe नहीं करती।

Bot Activity बनाम per-request actor class

Clarity का Bot Activity view और Proof of Actor result संबंधित लग सकते हैं, लेकिन वे अलग layers पर अलग प्रश्नों के उत्तर देते हैं।

Clarity Bot Activity Proof of Actor result
Source Official Clarity blog के अनुसार CDN integrations से server-side logs आपके request path में signals: server, edge, HTTP API, MCP server, approved browser pages
Unit Operator, purpose और path के अनुसार grouped crawler requests एक interaction, class और basis के साथ
कौन पढ़ता है Site-level dashboard देखने वाले लोग Request time पर आपका application code, और actor analytics में आपकी team
AI-assisted people Scope में नहीं; यह crawling report करता है एक first-class result: Human + AI
Response बदल सकता है नहीं हाँ, आपके code में लिखी गई policies के through

व्यावहारिक अंतर उस तालिका से निकलते हैं।

Request खुला रहते हुए answer. Bot Activity crawling को बाद में summarize करता है। Proof of Actor interaction के दौरान ही अपना result आपके application को लौटाता है, इसलिए जो classification आप बाद में analyze करते हैं, वही अभी response को shape कर सकती है।

Operator name के बजाय evidence. एक verified Agent result का मतलब है कि request signature को published key के against checked किया गया था, उदाहरण के लिए RFC 9421 में defined HTTP Message Signatures का उपयोग करके। Declared और inferred results को उसी रूप में label किया जाता है। केवल crawler name एक user agent string पर निर्भर करता है, जिसे imitate किया जा सकता है, जैसा user agent spoofing entry समझाती है।

Agents को view में रखा जाता है, सिर्फ exclude नहीं। Clarity का Bot Detection bots को आपके human analytics से बाहर रखता है, जो recordings और heatmaps के लिए सही है। Proof of Actor उन visitors को Agent results के रूप में report करता है ताकि आप देख सकें कि वे कौन से routes use करते हैं और उन्हें अच्छी service दे सकें। serving AI agents structured content guide यह दिखाता है।

Unknown को visible बनाया जाता है। वह traffic जो न तो bot के रूप में detected होता है और न ही स्पष्ट रूप से human होता है, recording tool में एक सामान्य session बन जाता है। Proof of Actor Unknown लौटाता है और route के अनुसार उसकी rate track करता है; handling Unknown traffic guide बताता है कि fallback कैसे set करना है।

Policies आपके control में हैं। Policies हर route, actor class और basis के लिए लिखी जाती हैं: allow, adapt, challenge, review भेजना या rate-limit करना। Proof of Actor observation mode में शुरू होता है, इसलिए इसे install करने से तब तक कुछ नहीं बदलता जब तक आप enforce करने का निर्णय न लें।

Actor class के अनुसार recordings और heatmaps को filter करना

दोनों को combine करने का सबसे सीधा तरीका actor class को Clarity में ही ले जाना है:

  1. हर interaction को classify करें Proof of Actor के साथ server, edge, API या MCP layer पर, उसके basis के साथ।
  2. Clarity session को tag करें। उन pages पर जहाँ Clarity चलता है, अपने client API के through actor class को custom tag के रूप में Clarity को pass करें।
  3. Class के अनुसार recordings filter करें। Human + AI sessions को unassisted Human sessions के साथ देखें ताकि पता चले कि AI-assisted people कहाँ तेज़ चलते हैं या कहाँ अटकते हैं, और Unknown sessions की review करें ताकि समझ सकें कि अस्पष्ट traffic page पर वास्तव में क्या करता है।
  4. Heatmaps को class के अनुसार अलग करें। Human sessions पर filtered heatmap दिखाता है कि आपके लोगों की असली design problem क्या है, automation के skew के बिना।
  5. Clean human analytics के लिए Bot Detection on रखें और API और MCP calls जैसे agent traffic के लिए, जिन्हें Clarity अलग रखता है या देखता ही नहीं, route-based Proof of Actor actor analytics का उपयोग करें।
  6. जहाँ ज़रूरी हो वहाँ action लें। जब picture स्पष्ट हो जाए, उन routes के लिए policies लिखें जहाँ actor class experience बदलनी चाहिए। rolling out actor-aware policies safely guide steps कवर करता है, और websites use case production site पर पूरा flow दिखाता है।

कब किसे चुनें

जब आपका प्रश्न experience के बारे में हो, तब Microsoft Clarity चुनें: लोग page का उपयोग कैसे करते हैं, वे कहाँ हिचकते हैं, क्या अनदेखा करते हैं, और design कहाँ उनके रास्ते में आता है। इसका Bot Activity view AI crawling का एक उपयोगी site-level चित्र है।

जब आपको यह जानना हो कि stated evidence के साथ हर recording या request के पीछे कौन है, जब AI-assisted people को अपने अलग समूह के रूप में visible होना चाहिए, जब agents APIs और MCP servers के through पहुँचते हैं जिन्हें कोई page script नहीं देखता, या जब आपके application को actor के अनुसार अलग response देना चाहिए, तब Proof of Actor जोड़ें। Clarity आपको experience दिखाता है। Proof of Actor आपको बताता है कि उसे कौन अनुभव कर रहा है, और आपके code को respond करने का तरीका देता है।

शुरू करें

Proof of Actor private beta में है। founding developer program के through, selected teams agreed usage limits के भीतर up to 12 months का free access प्राप्त कर सकती हैं, बिना automatic billing के। early access के लिए apply करें और हमें अपनी site तथा उस traffic के बारे में बताएं जिसे आप समझना चाहते हैं।

Microsoft Clarity Microsoft Corporation का trademark है।

डेवलपर्स के लिए

What your code receives

Every interaction resolves to one result record. Your application reads the class and the basis and applies its own policy.

Result record
{
  "route": "GET /api/v1/catalog",
  "class": "agent",
  "basis": "verified",
  "evidence": [
    { "signal": "http_message_signature", "result": "valid", "keyid": "assistant.example" },
    { "signal": "client_declaration", "value": "assistant.example" }
  ],
  "observed_at": "2026-11-13T10:42:07Z"
}
class
Human, Human + AI, Agent या Unknown।
basis
प्रमाण कितना मजबूत है: verified, declared, inferred या unknown।
evidence
result के पीछे के signals, ताकि आपकी team कारण देख सके।

observation mode में शुरू करें: results को अपने logs के पास record करें और जब तक आप कोई policy न चुनें, कुछ न बदलें। Node.js integration guide पढ़ें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या मुझे Microsoft Clarity को Proof of Actor से replace करना चाहिए?

नहीं। Session recordings, heatmaps और यह समझने के लिए कि लोग आपकी pages का उपयोग कैसे करते हैं, Clarity एक मजबूत विकल्प बना रहता है। Proof of Actor per-interaction actor classification, evidence basis के साथ जोड़ता है और आपके application को उस पर action लेने देता है। अधिकांश teams Clarity रखते हैं और Proof of Actor जोड़ते हैं।

क्या मैं actor classes को Microsoft Clarity में भेज सकता हूँ?

हाँ। Proof of Actor अपना result आपके application को लौटाता है, इसलिए जहाँ Clarity चलता है, वहाँ आप अपने client API के through actor class को custom tag के रूप में Clarity को pass कर सकते हैं और recordings और heatmaps को Human, Human + AI, Agent या Unknown के अनुसार filter कर सकते हैं।

क्या Clarity bot traffic को filter करता है?

Microsoft की documentation के अनुसार, November 2026 तक, Clarity default रूप से bot traffic detect करता है और उसे total session count और analytics से exclude करता है। Bot Detection setting को बंद किया जा सकता है, और dashboard दिखाता है कि कितने bot sessions exclude किए गए।

क्या Clarity AI bot activity दिखाता है?

Clarity में AI Visibility के अंतर्गत Bot Activity view मिलता है, जो official Clarity blog के अनुसार CDN integrations के through collected server-side logs से powered है। यह crawling activity report करता है। Proof of Actor आपके application के अंदर काम करता है, हर interaction को classify करता है, और आपके code को respond करने देता है।

क्या Proof of Actor bots को block करता है?

नहीं। यह observation mode में शुरू होता है और install करने पर कुछ नहीं बदलता। आप real traffic के against policies preview करते हैं और उन्हें अपने code में route by route enforce करते हैं।

क्या Proof of Actor sessions record करता है?

नहीं। Proof of Actor screens record नहीं करता और heatmaps नहीं बनाता। यह actor classes और उनका evidence report करता है। इसी वजह से यह Clarity के साथ अच्छी तरह pair होता है।

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