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什么是前端埋點？埋點，它的學名是事件追蹤（EventTracking），主要是針對特定用戶行為或業務過程進行捕獲、處理和發送的相關技術及實施過程。埋點是數據領域的一個專業術語，也是互聯網領域的一個俗稱。 埋點是產品數據分析的基礎，一般用于推薦系統的反饋、用戶行為的監控和分析、新功能或者運營活動效果的統計分析等。 埋點包含兩個重要概念：事件（event），屬性（param）。 事件（event）：應用中發生了什么，例如用戶操作、系統事件或系統錯誤。以某產品為例，包含以下事件：enter_page（進入頁面）、leave_page（離開頁面）。 屬性（param）：為了...

前端埋點的3種主流方案： 一、無痕埋點（全埋點）方案，利用瀏覽器或APP自帶的監控方式，對用戶的瀏覽頁面、點擊等行為進行收集，一般用于粗顆粒度的數據分析，例如公司的slardar：數據噪聲大不管有用沒有；數據都會被收集，無法定制化埋點；無法采集到指定事件和業務屬性；可供DA使用的信息較少；接入簡單，幾乎無侵入，不需要額外的開發成本；用戶操作行為收集非常完整，幾乎不會遺漏。 二、代碼埋點方案，前端開發人員在代碼中自定義監控和收集：工作量大，而且對代碼侵入性很大，后期維護也不是很方便；可以精確埋點，具備明確的事件標識；業務屬性非常豐富；埋點觸發方式可以靈活定義；DA使用更方便和精確...

埋點本身現在已經有太多的集成解決方案，如webfunny、神策、GIO等平臺，但是在實踐的過程中仍然還是會碰都很多問題，給前端埋點同學分享下：埋點實踐過程中碰到的坑點。 一、梳理當前業務，未來業務發展問題，目的是給埋點預留空間①業務兼容的問題前期規范執行之后，后續隨著業務的拓展，已有數據字段滿足不了業務的分析需求；②產品兼容的問題埋點從應用端來區分，web/ios/android，小程序，公眾號，然后還要區分一下是否是原生，還是H5，新老版本之間肯定會帶來一些模塊化的差異； 埋點是數據領域的一個專業術語，也是互聯網領域的一個俗稱。好用的前端埋點框架平臺 為什么需要埋點和前端監控？當...

前端監控之數據監控：數據監控即通過數據分析用戶行為。 常見的監控數據包括：PV/UV、頁面停留時長、通過什么入口進入、在頁面觸發了什么行為等。統計這些數據就是為了清楚用戶來源，拓寬產品的推廣渠道； 了解用戶在頁面停留的時間情況，針對停留較短的頁面進行分析改進。也就是我們常說的：who(uuid)、when(time)、from where(referrer)、where(x,y)、what (自定義拓展數據)串成的用戶行為路徑。 通過代碼埋點來實現對應用戶層面的行為分析。 如何自定義上報埋點數據？查看上報字段信息,點擊SDK發布頁中的點位列表，來獲取要上報的字段信息。前端...

前端數據埋點之頁面性能：頁面性能其實也是前端性能優化中一個需要考慮和優化的點，畢竟如果一個網站老是發生白屏、交互卡頓、頁面資源加載時間長等問題，肯定是沒辦法留住用戶的，特別是用戶的真實環境各不相同，如Windowsx、MACOS、Android、iOS等，更加需要統計和收集相關數據，便于進行集中優化處理，提升用戶體驗。 與頁面性能指標相關的內容，這里大致總結下：初次繪制（FirstPaint，FP）在渲染進程確認要渲染當前響應資源后，渲染進程會先創建一個空白頁面，通常把創建空白頁面的這個時間點稱為FirstPaint，簡稱FP。 所謂的白屏時間其實指的就是創建這個空白頁面到瀏覽...

前端埋點-數倉庫表的開發成本： 埋點數據落到數倉后，需要預先建立哪些表，如何做埋點數據的分層；畢竟埋點的數據體量是非常大的，TB級數據的存儲本身就是一個比較大的成本，再加上調度系統、計算資源、運行性能等方面，就需要數倉團隊在一開始就要把數據模型提前建立好，做好ods層到dw層、ads層的劃分，維度和事實之間的建設； 數倉性能，時間問題（hive）：因為埋點數據的體量問題，落表的時候，一定會存在大量的冗余字段，如果集群資源比較緊張，對于常規數據的統計、計算都會帶來性能上的問題；在數據團隊的架構中，有對外提供數據應用服務，對于數據的實時計算就有一定的要求，什么場景下應該是T+1，什...

埋點是目的導向，不是說頁面上隨便寫一個埋點代碼就搞定了，一般情況下，在產品的規劃階段就要思考埋點問題，每一個埋點都要思考后續的數據分析，要帶來怎樣的結果。 同時埋點也不是一勞永逸的，需要不斷的根據產品的規劃，運營的方向和前置埋點的數據分析結果來合理的調整埋點，終的目的即是幫助產品收益比較大化。 比如活動頁，關心的即是活動參與的人數，活動分享的熱度，活動裂變的程度等等，根據這些目的就可以在頁面上的關鍵點擊按鈕處，比如“我要參加”，“分享給好友”等地方添加埋點，后續產品在后臺可一目了然的知道此次活動的實際效果。 埋點是數據的來源，采集的數據可以分析網站/APP的使用情況，用戶行為習...

前端數據埋點之用戶行為就是在網頁應用中進行的一系列操作，但用戶的操作有很多種，都需要記錄下來是不可能的，一般需要記錄用戶的以下幾種行為： 一、用戶瀏覽頁面次數，PV（PageView）：用戶每次訪問網站中的一個頁面就被記錄為1個PV，多次訪問同一個頁面，訪問量就會累計二、頁面瀏覽用戶數，UV（Uniquevisitor）：通過網絡正常訪問頁面的使用者，通常一臺電腦客戶端或一個用戶賬號為一個訪客，一般同一個客戶端或用戶賬號在24h內多次訪問只會被記錄為1個UV，計算策略視具體情況而定三用戶點擊按鈕次數：以上兩種可以認為是自動式觸發埋點，而點擊按鈕次數就屬于是互動式觸發埋點，便于去了解這...

前端監控之性能監控：性能監控主要是針對前端進行監控，比如不同用戶在不同地區使用不同機型下的首屏加載時間、頁面的白屏時間、靜態資源下載時間等數據。 通過針對這些性能數據進行監控，可以大概反映前端性能的好壞，根據性能監測的結果可以進一步的去優化前端性能。 前端監控之異常監控：前端代碼在執行過程中也可能會發生異常，因此需要引入異常監控例如sentry等工具及時的上報異常情況，可以避免線上故障的發上。常見的異常包括：Javascript的異常監控、css的異常監控等。 webfunny前端埋點支持用戶根據自己的需求，創建不同的埋點，選擇不同的圖形在數據看板中來展示分析數據。前端埋點選擇...

前端數據埋點之用戶行為就是在網頁應用中進行的一系列操作，但用戶的操作有很多種，都需要記錄下來是不可能的，一般需要記錄用戶的以下幾種行為： 一、用戶瀏覽頁面次數，PV（PageView）：用戶每次訪問網站中的一個頁面就被記錄為1個PV，多次訪問同一個頁面，訪問量就會累計二、頁面瀏覽用戶數，UV（Uniquevisitor）：通過網絡正常訪問頁面的使用者，通常一臺電腦客戶端或一個用戶賬號為一個訪客，一般同一個客戶端或用戶賬號在24h內多次訪問只會被記錄為1個UV，計算策略視具體情況而定三用戶點擊按鈕次數：以上兩種可以認為是自動式觸發埋點，而點擊按鈕次數就屬于是互動式觸發埋點，便于去了解這...

前端埋點和前端監控能做什么？從單個頁面的常規數據角度出發我們可以通過埋點獲取：訪問次數（UV/PV）、地域數據（IP）、在線時長、區域點擊次數等數據。 當我們將這些單點數據按照特定的緯度進行數據聚合，就可以獲得全流程視角下的數據如：用戶留存率/流轉率、用戶轉化率、用戶訪問深度等數據。 而在埋點數據進行上報的同時，我們也可以同步收集頁面基礎數據/接口相關數據如：頁面加載/渲染時長、頁面異常、請求接口等數據。同時對于前端監控來說，大致可以分成三個方向：數據監控、性能監控、異常監控。 搭建前端監控平臺之數據上報，需要通過埋點方案來實現。前端埋點數據采集方案怎么做 無埋點又叫全埋點，...

埋點本身現在已經有太多的集成解決方案，如webfunny、神策、GIO等平臺，但是在實踐的過程中仍然還是會碰都很多問題，給前端埋點同學分享下：埋點實踐過程中碰到的坑點。 一、梳理當前業務，未來業務發展問題，目的是給埋點預留空間①業務兼容的問題前期規范執行之后，后續隨著業務的拓展，已有數據字段滿足不了業務的分析需求；②產品兼容的問題埋點從應用端來區分，web/ios/android，小程序，公眾號，然后還要區分一下是否是原生，還是H5，新老版本之間肯定會帶來一些模塊化的差異； 可視化埋點方案優點：對開發人員依賴低，可以按照業務需求上報數據，對上下文數據有一定收集能力。靠譜的前端埋點sd...

前端埋點和前端監控能做什么？從單個頁面的常規數據角度出發我們可以通過埋點獲取：訪問次數（UV/PV）、地域數據（IP）、在線時長、區域點擊次數等數據。 當我們將這些單點數據按照特定的緯度進行數據聚合，就可以獲得全流程視角下的數據如：用戶留存率/流轉率、用戶轉化率、用戶訪問深度等數據。 而在埋點數據進行上報的同時，我們也可以同步收集頁面基礎數據/接口相關數據如：頁面加載/渲染時長、頁面異常、請求接口等數據。同時對于前端監控來說，大致可以分成三個方向：數據監控、性能監控、異常監控。 webfunny前端埋點系統適用于體現總量和比率，還支持多個數據進行重疊展示等等。前端埋點框架系統有...

對于產品來說，埋點可以在應用中特定的流程收集一些信息，用來跟蹤應用使用的狀況，后續用來進一步優化產品或是提供運營的數據支撐，包括訪問數（Visits），訪客數（Visitor），停留時長（TimeOnSite），頁面瀏覽數（PageViews）和跳出率（BounceRate）等等。 簡單的說可以總結為以下幾點：1、提高渠道轉化：通過用戶的操作序列，找到用戶流失的節點。2、改善產品：通過用戶行為分析產品是否有問題，例如用戶有沒有因為設計按鈕過多導致用戶行為無效等問題，以此發現功能設計缺陷等。3、精細客戶運營：對客戶進行分組（例如有的喜歡打折購買，有的喜歡直接購買等），實現精細營銷，發放...

在進行可視化埋點和無埋點是可以借助三方平臺方案進行實現，如webfunny、觀縱科技等。如果對數據安全比較重視，業務又相對復雜，公司則通常是使用代碼埋點方式采集數據，并搭建相應的數據產品實現其數據應用或是分析的訴求。 在埋點的技術方案中，首先要重視的，是用戶主要標識的建設。如果做不到對用戶的主要識別，那么基礎的UV統計，都將是錯誤的。因此，在數據埋點方案中，有兩個信息是一定要記錄的，即設備ID+用戶ID。 設備ID作為用戶使用哪個設備，如安卓的ANDROID_ID/IMEI，IOS中的IDFA/UDID，瀏覽器的Cookie，小程序的OpenID等。 用戶ID，作為用戶在...

前端埋點在標簽預留場景中，要考慮到反推埋點預留： ①基于用戶畫像的標簽建設，需要考慮畫像的多層屬性，社會屬性、基本屬性、市場屬性、交易屬性、行為屬性等，通過畫像篩選人群的時候，可能需要通過數據模型建立用戶分層的過程，所需要用到的輔助數據； ②基于智能運營的標簽建設，運營策略、活動、方案的數據需求收集，哪些標簽需要用到埋點中的信息； ③基于營銷系統的標簽建設，涉及到渠道分配、廣告投放、點擊預測等，可能需要對曝光、點擊、轉化進行全鏈路的埋點建設，或者基于某一個產品使用鏈路，埋點數據要完備； ④標簽管理，沒有一套產品來支撐，多標簽你怎么對外提供；海量的標簽，又要怎么做標簽...

對于產品來說，埋點可以在應用中特定的流程收集一些信息，用來跟蹤應用使用的狀況，后續用來進一步優化產品或是提供運營的數據支撐，包括訪問數（Visits），訪客數（Visitor），停留時長（TimeOnSite），頁面瀏覽數（PageViews）和跳出率（BounceRate）等等。 簡單的說可以總結為以下幾點：1、提高渠道轉化：通過用戶的操作序列，找到用戶流失的節點。2、改善產品：通過用戶行為分析產品是否有問題，例如用戶有沒有因為設計按鈕過多導致用戶行為無效等問題，以此發現功能設計缺陷等。3、精細客戶運營：對客戶進行分組（例如有的喜歡打折購買，有的喜歡直接購買等），實現精細營銷，發放...

前端監控之數據監控：數據監控即通過數據分析用戶行為。 常見的監控數據包括：PV/UV、頁面停留時長、通過什么入口進入、在頁面觸發了什么行為等。統計這些數據就是為了清楚用戶來源，拓寬產品的推廣渠道； 了解用戶在頁面停留的時間情況，針對停留較短的頁面進行分析改進。也就是我們常說的：who(uuid)、when(time)、from where(referrer)、where(x,y)、what (自定義拓展數據)串成的用戶行為路徑。 通過代碼埋點來實現對應用戶層面的行為分析。 為什么需要前端埋點和前端監控？無論是產品技術還是老板都需要通過對系統進行數據分析的方式才能弄清業務。...

埋點有哪些方式？代碼埋點出現的時間很早了，在GoogleAnalytics年代，就已經出現了類似的方案了。目前，國內的服務商，如觀縱科技、webfunny、友盟等都提供了這一方案。 代碼埋點的技術原理也很簡單，在APP或者界面初始化的時候，初始化第三方數據分析服務商的SDK，然后在某個事件發生時就調用SDK里面相應的數據發送接口發送數據。例如，我們想統計APP里面某個按鈕的點擊次數，則在APP的某個按鈕被點擊時，可以在這個按鈕對應的OnClick函數里面調用SDK提供的數據發送接口來發送數據。 埋點事件較多，或者網頁內部交互頻繁，可以通過本地存儲的方式先緩存上報信息，然后定期上報。有...

代碼埋點在終端嵌入SDK，定義事件并添加事件代碼，用戶所有操作行為會調用SDK的相應數據接口然后把數據發送服務端（數據庫）。按需采集，業務信息更完善，對數據的分析更聚焦，因此代碼埋點是一種以業務價值為出發的行為分析。 優點：數據準確性高，自定義程度高，具有很強的靈活性，可以控制發送的時機和發送方式等。 埋點準確性順序：代碼埋點＞可視化埋點＞全埋點，SDK較小，對應用本身的使用體驗沒有影響，是可控的埋點方式。 缺點：需要開發工程師手工開發，工作量大，人力成本較高；有時候還要依賴App發版來生效。市面上前端埋點產品有：webfunny、觀縱科技。 舉例·應用場景：如果你...

眾所周知產品通過埋點可以進行用戶行為分析，隨著互聯網發展，企業對于網站的PV、UV、用戶的轉化、新增和留存也越來越關注。而完整的數據采集是一切的前提。 埋點即監控用戶在應用表現層的行為，于產品迭代而言至關重要，運營，產品，數據分析基于此來對用戶行為進行分析統計，同時埋點也可作為一種前端監控的手段，檢驗功能是否達預期的佐證。 基于埋點數據進行用戶行為分析，可以得到包含頁面點擊量、用戶訪問量、用戶訪問路徑、用戶轉化率、導流轉化率、用戶訪問時長和用戶訪問內容分析等重要數據。 埋點數據是建立用戶畫像、用戶行為路徑等數據產品的基礎。前端埋點哪里買 無埋點又叫全埋點，無埋點不是不需要埋點...

可視化埋點又叫無痕埋點，通過可視化交互的方式，代替代碼埋點，減少了前端代碼的工作量。將業務代碼和埋點代碼分離，提供一個可視化交互的頁面，輸入為業務代碼，通過這個可視化系統，可以在業務代碼中自定義的增加埋點事件等，然后輸出了耦合了業務代碼和埋點代碼的代碼。 本質上就是用系統去插入本來需要手動插入的埋點。這種埋點方式需要花錢找服務商來做，比如：國外的Mixpanel、TalkingData、騰訊MTA等。 可視化埋點的優點：減少前端代碼工作量。可視化埋點的缺點：可視化埋點可以埋點的控件有限，不能手動定制。 webfunny前端埋點系統適用于體現總量和比率，還支持多個數據進行重疊展示...

當我們點擊一個控件時，要上報哪些內容才能全的分析這個點擊行為呢？ 準確的說，一個事件的觸發，有4個因素：觸發者、觸發位置、觸發的事件、觸發的時間。(3)觸發的事件事件類型有瀏覽、點擊、曝光、懸浮，下拉、滾動、長按、右鍵等等，常用的還是瀏覽和點擊。(4)觸發的事件事件觸發的時間一般取的是客戶端時間，也就是用戶的本地時間，如果用戶的設備是移動端，取的就是手機時間，如果是電腦，取的就是電腦的時間。 但是客戶端的時間不太準確，因為用戶可以去更改設備時間。所以我們需要一個機制去校準客戶端時間。一般的做法是，在上報事件時，我們會上報事件觸發時間t1和數據發送時間t2，服務端也會拿到一個接收...

前端監控之性能監控：性能監控主要是針對前端進行監控，比如不同用戶在不同地區使用不同機型下的首屏加載時間、頁面的白屏時間、靜態資源下載時間等數據。 通過針對這些性能數據進行監控，可以大概反映前端性能的好壞，根據性能監測的結果可以進一步的去優化前端性能。 前端監控之異常監控：前端代碼在執行過程中也可能會發生異常，因此需要引入異常監控例如sentry等工具及時的上報異常情況，可以避免線上故障的發上。常見的異常包括：Javascript的異常監控、css的異常監控等。 埋點的作用可以提高渠道轉化:通過用戶的操作序列，找到用戶流失的節點。好用的前端埋點數據采集平臺 在進行可視化埋點和無...

埋點將產品數據分析的深度下鉆到流量分布和流動層面，通過對產品中的用戶交互行為的統計分析，對宏觀指標進行深入剖析，發現指標背后的問題，尋找人群的行為特點和關系，洞察用戶行為與提升業務價值之間的潛在關聯，了解組成特定數據現象的原因，并據此構建產品優化迭代和運營策略。 獲取關鍵指標。埋點可以獲得一些關鍵指標——瀏覽人數、點擊率、轉化率、退出率等等。定位問題，監控產品的流暢性，挖掘流失點，優化產品。（漏斗優化、用戶增長、流失用戶預警）通過獲得來的數據，我們可以判斷出哪些功能模塊對于用戶有較強的吸引作用，哪些功能模塊用戶瀏覽、點擊較少，從而定位出問題，對產品進行改進。 大數據時代數據的重要性不...

埋點本身現在已經有太多的集成解決方案，如webfunny、神策、GIO等平臺，但是在實踐的過程中仍然還是會碰都很多問題，給前端埋點同學分享下：埋點實踐過程中碰到的坑點。 ①前后端埋點不一致的問題前端請求服務端的數據大多是存在binlog里面的，數據日志同步解析的過程里面可能會存在丟包的可能性，數倉的穩定性也會影響數據質量；后端服務信息存儲的數據是存在mysql，表字段結構化，分多表存儲，需要靠主鍵進行關聯，有大量的ETL過程。兩者之間可能因為數據清洗、處理、實時技術等原因，造成數據差異化； ②自埋點和第三方應用統計口徑的問題自埋點一般都會定義一個id作為區分用戶的標志，但是第三...

在進行可視化埋點和無埋點是可以借助三方平臺方案進行實現，如webfunny、觀縱科技等。如果對數據安全比較重視，業務又相對復雜，公司則通常是使用代碼埋點方式采集數據，并搭建相應的數據產品實現其數據應用或是分析的訴求。 在埋點的技術方案中，首先要重視的，是用戶主要標識的建設。如果做不到對用戶的主要識別，那么基礎的UV統計，都將是錯誤的。因此，在數據埋點方案中，有兩個信息是一定要記錄的，即設備ID+用戶ID。 設備ID作為用戶使用哪個設備，如安卓的ANDROID_ID/IMEI，IOS中的IDFA/UDID，瀏覽器的Cookie，小程序的OpenID等。 用戶ID，作為用戶在...

企業搭建了埋點之后，可以方便的分析出來業務的相關數據，來幫助企業在做策略時有效指導，比如用戶怎么找到該產品的？可以通過埋點網站訪問來源，可以統計用戶入口分布，統計什么推廣，產品用戶的聚集地方分布。 用戶感興趣的是什么？通過產品功能點擊的埋點，統計知道用戶感興趣的是什么，便于產品運營更好的更新產品，取消或改進不感興趣的產品。 用戶有什么特征？地理分布瀏覽器類型、網站停留時常、尋找產品用戶群體，針對群體進行改進更新，以及對其他群體進行吸引等等。常用到的是分析轉化率，通過訪問頁面的注冊用戶數和頁面PV的比值了解用戶轉化率。通過導流頁面PV和源頁面PV的比值統計導流轉化率。 前端埋點怎...

前端埋點在實踐過程中避開的雷點，在埋點應用場景中，要對應初期埋點預留，要基于以下點來考慮：①基于業務分析框架，梳理常規分析案例中需要用到的埋點數據集，主要指標必須要有埋點；②基于算法模型框架，梳理算法所需要構建的數據特征需要用到的字段信息；③基于業務訴求，梳理非常規，當前沒需求未來有應用場景的字段信息； 舉個例子，譬如供需求匹配、資源調度、智能選址，所對應的幾個信息主體分別是：用戶需求方、用戶供給方、商品信息、時間信息、空間信息、行為信息、業務信息。 可視化埋點即以業務代碼為輸入，通過可視化系統配置埋點，以耦合的形式輸出業務代碼和埋點代碼。前端埋點框架軟件大概價格 為什么需要前端數...

前端埋點在實踐過程中避開的雷點，在埋點應用場景中，要對應初期埋點預留，要基于以下點來考慮：①基于業務分析框架，梳理常規分析案例中需要用到的埋點數據集，主要指標必須要有埋點；②基于算法模型框架，梳理算法所需要構建的數據特征需要用到的字段信息；③基于業務訴求，梳理非常規，當前沒需求未來有應用場景的字段信息； 舉個例子，譬如供需求匹配、資源調度、智能選址，所對應的幾個信息主體分別是：用戶需求方、用戶供給方、商品信息、時間信息、空間信息、行為信息、業務信息。 前端埋點系統是什么？穩定的前端埋點平臺 埋點是目的導向，不是說頁面上隨便寫一個埋點代碼就搞定了，一般情況下，在產品的規劃階段就要思考...