前端组件化埋点方案与实现(前端组件化)

编辑：rootadmin

前端组件化埋点方案与实现

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背景

埋点，是收集产品的数据的一种方式，其目的是上报相关行为数据（PV/UV/时长/曝光/点击等），由相关人员以此分析用户的使用习惯，助力产品不断迭代和优化。对于开发来说，通常不仅仅需要完成基础的业务需求，还需要完成埋点需求，所以，追求的是简单快捷的埋点工作。而一个完整的埋点体系由以下三个部分构成：

产品应用（产生行为数据）数据分析平台（展示、分析行为数据）数据平台 SDK（上报行为数据）：封装数据分析平台的各种接口，暴露简单的方法供调用，实现简易的埋点上传。前端组件化埋点方案与实现(前端组件化)

目前，前端埋点存在的痛点一般是：

埋点字段的手动拼接，存在出错风险；

复杂场景的曝光埋点实现繁琐：分页列表、虚拟列表等；

埋点代码的侵入性：尤其是曝光代码导致逻辑复用困难。

埋点类型一般有：

页面埋点：统计用户进入或离开页面的各种维度信息，如页面浏览次数（PV）、浏览页面人数（UV）、页面停留时间、浏览器信息等。点击埋点：统计用户在应用内的每一次点击事件，如新闻的浏览次数、文件下载的次数、推荐商品的命中次数等。曝光埋点：统计具体区域是否被用户浏览到，如活动的引流入口的显示、投放广告的显示等。

市场上常见的埋点方案：

全埋点（无埋点）：由前端自动采集全部事件并上报，前端也就没有埋点成本，由数据分析平台或后端过滤有用数据，优点是数据全面，缺点是数据量大，噪声数据多。可视化埋点：由可视化工具进行配置采集指定元素——查找 dom 并绑定事件，优点是简单，缺点是准确性较低，针对性和自定义埋点能力较弱。代码埋点：用户触发某个动作后手动上报数据，优点时准确性高，能满足自定义的场景，缺点是埋点逻辑容易与业务逻辑耦合（命令式埋点），不利于维护与复用。

综上，需要的是一种简单快速且准确，同时埋点逻辑与业务逻辑解耦的埋点方案，也就是本文分析的

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