優云老王（三）談埋點：人生處處有埋點

說到埋點，的確是用戶最感興趣的話題之一，優云Web產品在內測階段便收到了用戶的各種反饋，反復問我無碼埋點是怎么做的。在此我專門與大家聊聊埋點以及各種實現方案的利弊。

1、埋點的來歷

先說下埋點的來歷，其實在互聯網沒流行起來之前，埋點并不是用來分析用戶行為的，技術人員為了解決某些問題，就在代碼里面加入了些行為邏輯代碼，如果用戶使用產品的過程中出了問題，就生成一些診斷性質的日志拿來定位問題。

今天的互聯網已經走入千家萬戶，它突破了時間和空間的限制，基于互聯網出現了大量的商業模式。例如在BAT或一些規模稍大的互聯網公司，用戶數據是非常非常重要的資產，可以說數據是驅動業務的核心動力之一。原因是這些公司的業務都基于互聯網，而互聯網另外一端是一個個鮮活的用戶，他們是這些公司得以生存的基礎。同時，維系一個大的基數的用戶群是非常不易的，如果沒有詳細的用戶數據幾乎不可能做到。因為，在互聯網上用戶拋棄你的代價低得可憐，關閉瀏覽器永遠不再使用你的產品。

而用戶數據怎么來？除了一部分可以通過用戶主動注冊獲取外，另外一部分主要就是通過埋點獲取到了。因此埋點太重要了，由于互聯網上用戶體驗的重要性，需要收集數據來推進體驗。而對一些想在互聯網上開展業務的傳統企業而言，骨子里面的基因是與互聯網企業是本質不同的，如果沒有意識到數據的重要性或者對數據不敏感，基本成功的可能性很小。

2、埋點的方式

埋點總的來說可以分為前端埋點和后端埋點，由于我們聚焦于用戶端層面，因此這里我們主要談前端埋點，最常見的就是網頁和移動APP。

業界其實對埋點的方式已經有很多討論了，可分為：有碼埋點、可視化埋點、無碼埋點三種。

A.有碼埋點

熟悉Google Analytics的同學都知道這個，除了PV統計外，GA還提供了追蹤訪客和網站的互動的功能，尤其是追蹤那些不產生新頁面的訪問行為（例如下載文件），很多類似的產品都叫自定義事件功能，說的就是它。有碼埋點是目前業內最為熟悉且被廣泛采用的一種數據接入手段。

拿Google Analytics為例，可以利用_trackEvent()方法來進行事件追蹤。它的詳細參數如下：_trackEvent(category, action, opt_label, opt_value, opt_noninteraction)

·category（必需）：類別

·action（必需）：和用戶的行為對應，例如“下載”

·label：標簽，其他有關信息

·value：提供數值型數據

·non-interaction：布爾值。

如果你想在追蹤鏈接的，給需要追蹤的鏈接調用_trackEvent()方法并設置參數，加上調用的方法onclick即可。優點是可以對發送的內容做到精準控制，對于上線后影響因素較小數據埋點它無疑是最適用的。缺點也很明顯，對頁面元素的埋點都需要手工添加代碼，工作量無疑是巨大的，必須是技術人員參與才能完成，埋點地方過多也容易出錯。代碼埋點的理想化在于事先把數據收集方案都想明白，而在實際情況下很難做到。

B.可視化埋點

有碼埋點無疑是苦逼的，成本高而且容易出錯，如果想修改的話還得重新上線，尤其對APP開發者來說更是苦難，漫長的審核期客戶端的更新成本都是不容忽略的。

所以為了解決這些問題，有些專業做數據分析的廠商提出來更加敏捷和聰明的方案，以Kissmetrics和Mixpanel為代表的數據分析服務商提供了可視化埋點的方案，以Click to Track的方式代替了手工埋點，實現了埋點的配置與應用本身的分離，每次用戶打開應用時，只需要把新的埋點配置重新下載到客戶端即可，而無須頻繁更新客戶端版本。拿Kissmetrics為例，

簡單說下實現方式吧。通常來說，Web應用或APP的頁面都有其結構，在集成了采集的sdk后，會自動獲取頁面中各個對象的層級關系，對Web來說就是DOM結構，對APP來說就是UIView、UIResponder等之間的關系。當使用者通過Click to

Track點擊了某個元素時，系統會記錄元素的位置，自動把事件相關的配置（主要是時間名稱、屬性之類）保存到后端，下次用戶訪問到頁面時將配置信息實時部署到客戶端。

可視化埋點是個巨大的進步，不懂代碼的人也可以通過后臺配置統計錨點并實時下發到客戶端生效。直接避免手工修改代碼，需要更新版本成本才能生效的笨拙方式。當然有利也有弊，可視化埋點能夠覆蓋的功能有限的，目前并不是所有的控件操作都可以通過這種方案進行定制，Kissmetrics可以支持頁面上的元素作為自定義屬性，也支持js變量；此外，數據的可靠性也是個問題。

C.無碼埋點

無碼埋點最近在國內突然火了起來，某些廠商把無碼埋點技術作為噱頭大吹特吹，其實無碼埋點方案并不稀奇。在國外，Heap Analytics是“無碼埋點”方案的先行者。拿Heap為例，它提供了一個名叫Event Visualizer的工具，可以方便的對元素進行“標記”：

注意，我這里說的是“標記”，而不是埋點。為啥呢？Heap是盡可能全量收集所有的元素的操作數據，然后再通過“標記”界面，把數據“拿”出來分析而已。

因此，盡管從界面上看，無埋點和可視化埋點看起來很像。但兩者的本質是不同的，可視化埋點是先配置再收集，而無埋點方案是盡可能自動化收集，需要的時候去拿。聰明的你肯定想到了，本質上“無埋點”給大家準備了后悔藥可以吃，如果某天突然想對某個頁面元素進行的分析，可以從歷史庫里面直接拿數而無須等待。

我們上篇文章其實還說到了方案的不完美性，那就是無埋點方案固然能降低工作量，把很多工作交給云端去做，但隨之而來的是抓取的信息越多，也就意味著浪費的流量也越多，存儲和索引的成本也越高。

優云Web體驗監控產品采用了無碼埋點與HeapAnalytics盡管在技術方面大家有相似性，但我們解決的問題域是不同的，采集的數據也較大差別（參考上一篇）。就用戶體驗監控而言，我們借鑒了無碼埋點技術來解決自動化指標聚合分析的需求，僅僅是產品整個環節的一部分。此外，由于我們要的是基于大數據的結論，把握大趨勢，數據有少許誤差又有什么關系呢？

3、選擇適合自己的方案

不管你采用哪種埋點方案，我們的目的都是一致的——獲取我們需要的數據，從數據中發現規律和問題。

埋點之后，在上線初期產品團隊要干什么呢？對，關注各類收集到的數據，及時發現問題修復問題。

1.看用戶行為：首先看用戶關注點在什么地方，關注什么功能，看些什么內容，典型的操作順序是怎么樣的，另外關注哪些頁面或元素漏埋的（這種情況無埋點的優勢就出來了，有時我們會發現用戶關注的地方我們卻沒注意到，這時我們重新標記一下即可而無需重新上線）。

2.看應用質量：產品的性能是否有改善，達到預期的目標了嗎？前端的錯誤是偶發的還是有規律的？哪里的用戶訪問比較慢？拉取性能和錯誤數據與之前版本做比較，拿數據證明應用質量是否提高。

3.看活躍用戶：找到發布后一段時間內活躍的用戶群，分析其關鍵特征，如哪里的用戶活躍，男性還是女性等等。

很明顯，我們的數據對產品經理、開發測試人員、運維人員都是有非常重要的意義的，那么我們該怎么看數據呢？且看下回分解《如何看數據（干貨總結）》，歡迎一起交流（作者微信:uyunsoft）。

作者簡介：

王川林

?優云軟件產品經理

?四年UI設計師、三年商務智能產品、五年IT運維產品

?負責優云Web應用體驗監控產品

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