【Web前端Talk】“用数据说话，从埋点开始”-带你理解前端的三种埋点

埋点到底是什么呢？

引用自百科的原话是，埋点分析网站分析的一种常用的数据采集方法。因此其本质是分析，但是靠什么分析呢？靠埋点得到的数据。通俗来讲，就是当我想要在某个产品上得到用户的一些行为数据用来分析，就可以用埋点了。举个栗子，A用户把某本书加到了自己的书架了，我可以通过该用户书架的书的类型，由此分析该用户的阅读偏好，更深一步，通过对用户偏好的判断，我可以自动像用户推荐同类型的书，或者可以根据用户加入书架的时间，判断用户的碎片时间，在此时间段，可以定点向用户推送一些消息等。

我们可以看出，充分的埋点数据，有助于准确的分析用户的行为，为产品的调整提供方向。

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怎么埋点呢？

要想知道埋点的方法，首先要了解埋点的分类，目前埋点主要分为三大类，分别是：

1. 代码埋点

2. 无埋点

3. 可视化埋点（可认为是无埋点的一种）

已经知道了埋点的分类了，那么具体怎么实施呢，因其依靠数据，因此其步骤有三：

1. 获取数据

2. 展示数据

3. 分析数据

充分准确的埋点是第一步，对后续的展示及分析都有重要的意义，因此本文重点介绍该方面。

埋点类别详解

1. 代码埋点

• 优点：监控用户行为，监测数据准确

• 缺点：工作量大，需要手动在需要埋点的地方进行埋点，因此需要侵入业务代码，比如点击事件的回调函数、页面的生命周期、ajax回调等。

常用代码埋点类型分两类，分别为命令式、声明式，可查看如下举例。

• 命令式埋点：在一些事件操作的回调函数中进行埋点，埋点的数据和方法可能多种多样的，比如图片上带数据，ajax发送数据等。

• 声明式埋点：将埋点信息封装在自定义属性中，通过sdk识别自定义属性然后获取埋点数据。

2. 无埋点

• 优势：不需要关注埋点逻辑

• 缺点：给数据传输增加压力、无法定制

无埋点统计数据基本流程

通常，当页面打开时，页面中的埋点js片段会被执行，这段js代码会异步加载一个js文件，该文件就是无埋点的sdk，会被浏览器请求到并执行，通过该脚本进行数据收集，当数据收集完成后，可以利用一些方法将数据传递给后端进行收集整理。

无埋点sdk执行阶段

通过在页面或者基础脚本中集成这段代码，可以在对应的页面上引入我们的bury_test脚本，而bury_test脚本就是我们的埋点sdk。

埋点sdk

(function() {
  var buryData = {};
  //常用信息
  if (document) {
    //域名
    buryData.domain = document.domain || '';
    //标题
    buryData.title = document.title || '';
    //访问来源
    buryData.referrer = document.referrer || '';
    //分辨率
    buryData.sw = window.screen.width || 0;
    buryData.sh = window.screen.height || 0;
    //设备信息
    buryData.lang = navigator.language || '';
    buryData.ua = navigator.userAgent || '';
    //页面加载时间
    buryData.loadT = window.performance.timing.domContentLoadedEventEnd - window.performance.timing.navigationStart || 0;
  }
  //整理埋点数据
  var arg = [];
  if (buryData) {
    for (var i in buryData) {
      arg.push(encodeURIComponent(i) + '=' + encodeURIComponent(buryData[i]));
    }
  }
  var args = arg.join('&');
})

通过以上方法，可以获取一些基本的页面数据，更多详细的数据，可以根据具体的业务需求进行添加。 如何将采集到的数据进行上报呢，需要根据具体的情况来分析了，如果没有跨域的话，最简单的当然是ajax了。但是很多sdk都涉及到跨域了，目前主流的一种方法是用js脚本创建Image对象，将image的src指向后端脚本，并将数据拼接上。

3. 可视化埋点

• 优点：通过集成sdk，运营可自主选择，操作便捷。

• 缺点：

• 无法定制详细的业务数据，比如 金额、商品数量等，该类数据需要实时变化；

• 需要统一规范，无法用在不同的设备上，比如某些特殊的设备imei并不能识别。

可视化埋点与代码埋点的对比

目前很多商用软件比如Mixpanel、TalkingData、诸葛IO、腾讯MTA等都可以用来可视化埋点，用户仅需要点击想要监测的元素，然后对该埋点起个对应的名字，并给个编号，就进行了埋点。

可视化埋点的核心方案是利用xpath，是在xml文档中查找信息的语言，如下图所示

通过上图方法，得到的xpath为//*[@id="1"]/div/div[2]/p[1]
如果将其换做dom的选择器，则为：#1>div>div:nth-of-type(2)>p:nth-of-type(1)，由此，可以定位到固定的DOM节点。

如何获取xpath呢，这里可以提供一种方法可供参考：

var getPath = function(elem) {
  if (elem.id != '') {
    return '//*[@id="' + elem.id + '"]';
  }
  if (elem == document.body) {
    return '/html/' + elem.tagName.toLowerCase();
  }
  var index = 1,
    siblings = elem.parentNode.childNodes;
  for (var i = 0, len = siblings.length; i < len; i++) {
    var sibling = siblings[i];
    if (sibling == elem) {
      return arguments.callee(elem.parentNode) + '/' + elem.tagName.toLowerCase() + '[' + (index) + ']';
    } else if (sibling.nodeType == 1 && sibling.tagName == elem.tagName) {
      index++;
    }
  }
}

通过上述方法，当我们点击某个元素时，将触发的元素event.target传入，即可得到完整的xpath。

三种埋点的区别

以百度举例：
当用户点击百度一下的时候，无埋点和可视化埋点可以获取的信息有某个时刻、某个设备进行了一次搜索，甚至可以获得部分搜索信息等，但是用户在输入搜索信息时，是否进行了修改、反复删除重新输入几次等深度的业务信息，无埋点和可视化埋点是统计不到的，则需要代码埋点。

数据分析处理

针对埋点的数据进行分析处理，我认为将两个维度的任意组合即可，两个维度我将其定义为客观维度和主观维度，客观维度比如：时间、用户id、设备id、地理位置、渠道等；主观维度比如：触发事件、触发次数、入口来源、异常集合及次数等。
两个维度任意组合，可以组成任意统计数据，比如：
1月份某个页面的访问量统计、2月份某个设备购买的图书数量、3月份某个用户在某个页面用某个设备点赞的次数...