埋点(Event Tracking)vs 无埋点(Codeless Tracking) vs 可视化埋点(Visual Event Tracking)
在理解什么是埋点之前,首先需要了解一些基础知识:(以下摘自:http://www.chinawebanalytics.cn/auto-event-tracking-good-bad-ugly/)
我们能够监测网站上用户的行为,或者app上用户的行为,都需要在网站的每一页或者app中加上一些程序代码(基础代码)。这样的程序代码,在网站上叫监测代码,在app中叫SDK(Software Development Kit)。
但是你要想收集到所有用户行为的数据,光有基础代码是不够的,总有一些特殊的用户操作行为是不能靠基础代码捕获的。这一类基础代码不能捕获的用户操作行为,最典型的,是被称为event(事件)的一类行为。至于什么是event(事件),在网页上,是那些非http类型的交互:JavaScript的、Flash的、Silverlight的、AJAX的、各种页面插件的交互等等;而在app上,则包含用户点击在内的所有交互。你可以直接理解一个规律,那就是凡是遵守http协议的交互(最典型的就是网页的链接),皆是可以由基础监测代码直接监测到数据的,但非http类型的用户交互,基础监测代码都无能为力。app上的所有可点击交互都是event,因为app不遵循http协议,所以基础监测代码对它们都无效。
如果每一个需要我们监测的event都被称为一个“监测点”,那么可以想象,网页上的监测点不会很多(因为大部分都是http互动,所以基础代码能搞定),而app上则布满了监测点。
什么是埋点?
埋点是数据领域的专业术语,它的学名叫事件追踪,对应的英文是Event Tracking。它主要是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。
根据上面所说,为了收集到监测点上的用户互动行为数据,我们可以在这些监测点上部署专用的事件监测代码(即event tracking code),这些代码需要手工一个一个地添加在想要获取数据的监测点上,这个过程被形象地称为埋点。
埋点分为前端埋点和后端埋点:
前端(客户端):在Web页面/App的源码里面添加行为上报的代码,当用户的行为满足某一个条件时,这些代码就会被执行,向服务器上报行为数据。
网站:目前主流的网站分析工具都是在网站上加一小段JavaScript代码,以此方式来收集数据,这种方法被称为页面标记法。以Google Analytics为例,在网站上加上GA基础代码后,用户来到这个网站,将会加载analytics.js 这个脚本文件,当用户浏览器发生相应的事件时,GA代码立即响应,携带着用户浏览器等信息一并以type为pageview 的http 请求发送到GA 的收数服务器,这样GA 服务器就收到一条记录了用户浏览了该property ID对应站点的一条日志。
APP:在APP或者界面初始化的时候,初始化第三方数据分析服务商的SDK,然后在某个事件发生时就调用SDK里面相应的数据发送接口发送数据。例如,我们想统计APP里面某个按钮的点击次数,则在APP的某个按钮被点击时,可以在这个按钮对应的 OnClick 函数里面调用SDK提供的数据发送接口来发送数据。
后端(服务器端):开发人员在监测点植入统计代码。
前端埋点和后端埋点的区别:https://www.jianshu.com/p/15b1ffeb9724。
埋点优点:可以精准控制,设置自定义属性、自定义事件,传递比较丰富的数据到服务端。
埋点缺点:1,每一个控件的埋点都需要添加相应的代码,不仅工作量大,而且限定了必须是技术人员才能完成;2,每一次更新埋点方案,都必须改代码,然后通过各个应用市场进行分发,并且总会有相当多数量的用户不喜欢更新APP,这样埋点代码也就得不到更新了;3,所有前端埋点方案都会面临,数据传输时效性和可靠性的问题,这个问题只能通过在后端收集数据来解决。
什么是无埋点?
无埋点无差别地记录用户在前端页面上的行为,对应的英文是Codeless Tracking。无埋点并不是说不要添加代码,而是不需要开发人员添加额外代码。无论是埋点的方法,还是不埋点的方法,都必须要添加基础代码。
无埋点直接对页面中所有的用户行为进行监听,因此即使你不需要监测某个部分,它也仍然会将这部分的用户行为数据和对应发生的信息全收录下来。
网站:在head里面插入了一个新的script标签,异步去下载真正的核心SDK代码下来工作。所以并不是基础代码可以根据配置上报行为,而是基础代码会下载一段“更大”的SDK核心代码,这段代码才是SDK真正的功能实现。
APP:在APP里嵌入SDK,SDK利用CSS选择器技术和监听控件的事件触发技术,会把用户的行为数据尽可能的采集下来。
无埋点优点:1,技术成本低,对用户非常友好,不需要重新部署,配置完成就可以生效;2,数据可以“回溯”。
无埋点缺点:1,上报的数据量比埋点大很多,里面可能很多是没有价值的数据;2,不能灵活地自定义属性;3,传输时效性和数据可靠性欠佳;4,由于所有的控件事件都全部搜集,会给服务器和网络传输带来更大的负载。
什么是可视化埋点?
可视化埋点,即可视化事件监测部署,指通过可视化工具快速配置采集节点(圈点),在前端自动解析配置,并根据配置上传埋点数据。
可视化埋点和无埋点非常相似,两者的区别在于:可视化埋点先通过界面配置哪些控件的操作数据需要收集,而无埋点则是先尽可能收集所有的控件的操作数据,然后再通过界面配置哪些数据需要在系统里面进行分析。
在Web页面/App的界面上进行圈选,配置需要监测界面上哪一个元素,然后保存这个配置,当App启动时会从后台服务器获得产品/运营预先圈选好的配置,然后根据这份配置查找并监测App界面上的元素,当某一个元素满足条件时,就会上报行为数据到后台服务器。
可视化埋点优点:方便产品和运营直接在页面上进行圈选所需的部分。
可视化埋点缺点:可视化埋点能够覆盖的功能有限,只能采集到用户肉眼可见的数据。
总结:
| 埋点 | 无埋点 | 可视化埋点 |
| 前端+后端 | 前端 | 前端 |
| 基础代码+事件监测代码 | 基础代码 | 基础代码+可视化工具 |
此外,现在很多地方对埋点的叫法都不一样,因此在这里把可能的叫法都列举一下,以免搞混:
埋点---代码埋点,手动埋点
无埋点---全埋点,无痕埋点
可视化埋点---可视化无痕埋点
参考:
http://www.imooc.com/article/27151
埋点(Event Tracking)vs 无埋点(Codeless Tracking) vs 可视化埋点(Visual Event Tracking)的更多相关文章
- Visual Event :快速查看 DOM 上绑定的 JS 事件
http://web.jobbole.com/82503/ Javascript中的事件经常被认为如谜一般不可解.Javascript是一个事件驱动的语言,在这样的前提下前面的看法是很奇怪,但是说到它 ...
- App可视化埋点技术原理大揭秘
一.背景 运营者能够对用户行为进行分析的前提,是对大量数据的掌握.在以往,这个数据通常是由开发者在控件点击.页面等事件中,一行行地编写埋点代码来完成数据收集的.然而传统的操作模式每当升级改版时,开发和 ...
- 可视化埋点 & XPath
可视化埋点 & XPath https://www.w3.org/TR/xpath-full-text-30/ 数据的准确性 采集时机 数据发送策略 full XPath demo XML & ...
- 如何使用Android可视化埋点
Android可视化埋点是Android全埋点的增强.开发者可以将App界面同步至DTM界面,并在DTM界面通过可视化点击的方式添加埋点事件.目前Android可视化埋点包含两种埋点方式:普通可视化埋 ...
- Correlation Filter in Visual Tracking系列一:Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 论文笔记
Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 一文发表于2010的CVPR上,是笔者所知的第一篇将correlation filt ...
- 论文笔记之:Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking
Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking arXiv Paper ...
- Visual Event插件----查看html元素绑定的事件与方法的利器
WEB标准提倡结构.表现和行为相 分离,现在越来越多采用这种表现和行为的方式,但它也为我们开发调试带来一些问题,网页载入一堆JavaScript,,我们很难搞清楚最后在哪些元素的哪个动作绑定了事件,尤 ...
- Chrome插件Visual Event查看Dom元素绑定事件的利器
找这工具找了好久,统一找着了,开发人员不可多得的好东东,收藏做一下分享. 用Chrome插件Visual Event查看Dom绑定的事件 Visual Event简介 Visual Event是一个开 ...
- Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos 论文笔记
Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos 论文笔记 arXiv 摘要:本文提出了一种 DRL 算法进行单目标跟踪 ...
随机推荐
- uva11624 Fire! (bfs预处理)
题目链接:https://vjudge.net/problem/UVA-11624 题意:给一个1000×1000的矩阵,有几个着火点和Joe,着火点和Joe每个单位时间均移动一个单位,求Joe逃出的 ...
- Django 用Session和Cookie分别实现记住用户登录状态
简介 由于http协议的请求是无状态的.故为了让用户在浏览器中再次访问该服务端时,他的登录状态能够保留(也可翻译为该用户访问这个服务端其他网页时不需再重复进行用户认证).我们可以采用Cookie或Se ...
- spark 执行报错 java.io.EOFException: Premature EOF from inputStream
使用spark2.4跟spark2.3 做替代公司现有的hive选项. 跑个别任务spark有以下错误 java.io.EOFException: Premature EOF from inputSt ...
- 如何配置虚拟机的ip地址以及如何使用XShell和WinSCP工具
参考资料:https://blog.csdn.net/phy1997/article/details/78928796
- 【AtCoder】ARC067
ARC067 C - Factors of Factorial 这个直接套公式就是,先求出来每个质因数的指数幂,然后约数个数就是 \((1 + e_{1})(1 + e_{2})(1 + e_{3}) ...
- 记搜狗一次不成功的Python后端面试经历
面试搜狗Python后端结束快一个月了,终于有时间来做一个简单的总结了. 简介:工作不久,基础后端岗位,一面结束,失败. 先做了几个笔试题,面试开始会根据笔试题问一些内容.下面将整理一下还能想起来的内 ...
- java--键盘输入任意数字进行求和
思路,我将键盘输入的数放入数组,然后便利数组进行求和 package com.test.day01; import java.util.Scanner; public class Test { pub ...
- (十二)mybatis 查询缓存
目录 什么是查询缓存 图解查询缓存 一级缓存 二级缓存 禁用二级缓存 刷新缓存 二级缓存应用场景 二级缓存局限性 什么是查询缓存 mybatis 在查询数据的时候,会将数据存储起来,下次再次查询相同的 ...
- Pebbles HDU 2167
Pebbles HDU 2167 大意:给定一个N*N的方格,让你在里面取出一些数使其和最大,要求每一个数不能与其相邻的8个数同时取出. 思路:和炮兵阵地那一题有点像,但我们只需要考虑上一行的情况,这 ...
- C# 将一种类型的数组转化为另一种类型的数组
//字符串数组(源数组) "}; //整型数组(目标数组) int[] iNums; //转换方法 iNums = Array.ConvertAll<string, int>(s ...