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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。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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