浅谈数据埋点

|0x00 如何理解埋点

埋点是数据采集的专用术语，在数据驱动型业务中，如营销策略、产品迭代、业务分析、用户画像等，都依赖于数据提供决策支持，希望通过数据来捕捉特定的用户行为，如按钮点击量、阅读时长等统计信息。因此，数据埋点可以简单理解为：针对特定业务场景进行数据采集和上报的技术方案。

数据埋点非常看重两件事，一个是数据记录的准确性，另一个则是数据记录的完备性。

先讲数据的准确性。数据埋点非常强调规范和流程，因为参数的规范与合法，将直接影响到数据分析的准确性，如果准确性得不到保障，那么所有基于埋点得出的结论，都是不可信的。辛辛苦苦做了很久的方案，一旦因为一个疏忽的小问题，导致下游集中投诉，其实非常划不来。

道理每个人都懂，但现实情况中，数据埋点所面对的客观环境，其实非常复杂，例如：

• 产品在移动场景下，既有原生的IOS和安卓端，也有H5和小程序端，每种场景的技术栈不同，出现问题的排查成本很高；
• 埋点准确性的验证，需要人肉参与，不能保证完全正确，且一旦出现问题，只能随着下次发版来修复，修复问题的时间成本很高。

因此本文有非常长的篇幅来写流程问题，其实是非常有必要的。

再讲数据的完备性。因为埋点主要是面向分析使用，对用户而言是个额外的功能，因此埋点的业务侵入性很强，很容易对用户体验造成影响。别的不说，仅仅是流量的消耗，就很容被用户喷。因此，要提前想清楚，我们要采集哪些东西，因为修改方案的成本，是伤不起的。

通常情况下，我们需要记录用户在使用产品过程中的操作行为，通过4W1H模型可以比较好的保障信息是完备的。4W1H包括：

• Who（谁）；
• When（在什么时间）；
• Where（在什么位置）；
• What（看到了什么）；
• How（做了哪些操作）。

规定好记录信息的基本方法之后，按照固定的频率，如每小时、每天，或者是固定的数量，比如多少条日志，或者是网络环境，比如在Wifi下上传，我们就可以开心的把埋点数据用起来了。

当然，数据记录的时效性也比较重要，但因为埋点数据通常量级会比较大，且各个端数据回传的时间不同，因此想做到实时统计，还是需要分场景来展开。在Flink技术日渐成熟的今天，全链路的实时采集与统计，已经不是什么难题。

|0x01 埋点的技术方案

在埋点的技术方案中，首先要重视的，是用户唯一标识的建设。如果做不到对用户的唯一识别，那么基础的UV统计，都将是错误的。

因此，在数据埋点方案中，有两个信息是一定要记录的，即设备ID+用户ID。设备ID代表用户使用哪个设备，如安卓的ANDROID_ID/IMEI，IOS中的IDFA/UDID，浏览器的Cookie，小程序的OpenID等。用户ID，代表用户在产品中所注册的账号，通常是手机号，也可以是邮箱等其他格式。

当这两个信息能够获得时，不论是用户更换设备，或者是同一台设备不同账号登录，我们都能够根据这两个ID，来识别出谁在对设备做操作。

其次，我们来看一下Web的数据采集技术。Web端数据采集主要通过三种方式实现：服务器日志、URL解析及JS回传。

• 服务器日志：指Web服务器软件，例如Httpd、Nginx、Tomcat等自带的日志，例如Nginx的access.log日志等；
• URL解析：指访问服务器时，将URL信息及携带的参数进行解析后，上传服务器，例如访问百度首页：https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&wd=你好，我们可以获得本次访问的word为“你好”；
• JS回传：指在Web页面上添加的各类统计插件，通过在页面嵌入自定义的Javascript代码来获取用户的访问行为(比如鼠标悬停的位置，点击的页面组件等)，然后通过Ajax请求到后台记录日志。

浏览器的日志采集种类又可以分为两大类：页面浏览日志和页面交互日志。

• 页面浏览日志：别名为“展现日志”；指当一个页面被浏览器加载时所采集的日志，该类型为最基础的互联网日志，也是PV及UV统计的基础。
• 页面交互日志：别名为“点击日志”；指当页面加载和渲染完成后，用户可以在页面上执行的各类操作，以便量化感知用户的兴趣点。

除此之外，还有一些针对特定场合统计的日志，例如页面曝光时长日志、用户在线操作监控等，但原理都基于上述两类日志，只是在统计上有所区分。

再次，我们来看下客户端的数据采集。与网页日志对应的，是手机应用为基础的客户端日志，由于早期手机网络通讯能力较差，因而SDK往往采用延迟发送日志的方式，也就是先将日志统计在本地，然后选择在Wifi环境下上传，因而往往会出现统计数据延迟的情况。现如今网络环境好了很多，4G、5G流量充足，尤其是视频类APP基本上都是一直联网，因而很多统计能够做到实时统计。

客户端的日志统计主要通过SDK来完成，根据不同的用户行为分成不同的事件，“事件”是客户端日志行为的最小单位，根据类型的不同，可以分为页面事件（类比页面浏览）和控件点击事件（类比页面交互）。对于页面事件，不同的SDK有不同的方式，主要区别为是在页面创建时发送日志，还是在页面浏览结束后发送日志，区别在于业务统计是否需要采集用户的页面停留时长。

页面事件的统计主要统计如下三类信息：

• 设备及用户的基本信息，例如IMEI、用户账号等；
• 被访问页面的信息，例如商品ID、浏览店铺等；
• 访问的路径信息，例如上一个页面来源等。

最后，我们还需要考虑小程序等场景的埋点方案，小程序通常情况下，开发者会声明好相应的方法，按照需求调用即可，例如微信提供了API上报和填写配置两种方案。

埋点其实还需要考虑数据上传的方案，批量的数据可以通过Flume直接上报，流式的可以写到Kafka，或者直接使用Flink来处理。这些框架相关的内容不是本文考虑的重点，有兴趣的可以自行查阅资料。

|0x02 埋点的流程规范

有了指导思路和技术方案后，我们就可以着手制定相应的数据埋点流程规范了。

笼统上，流程规范会分成五个步骤，即需求评审、埋点申请、技术开发、埋点验证、发布上线。

第一步，需求评审。

前文提到过，数据埋点的方案一旦确定，返工和排查问题的成本都很高，但数据埋点之后的分析工作，又涉及到了PD、BI、算法、数据等多个角色。因此非常有必要，将需求内容和数据口径统一收口，所有人在一套口径下，将需求定义出来，随后业务侧再介入，进行埋点方案的设计和开发。

以前文提到的4W1H模型为例，常见的记录内容如下：

• Who：设备ID、用户ID、手机号、微信识别码等；
• Where：在Web、移动端还是小程序下，如果是移动端，GPS地址在哪，使用的是哪个APP；
• When：记录日志的时间戳、日志上报的时间戳；
• What：操作系统、设备型号、网络环境、APP版本、当前页面、展示内容等信息；
• How：如果是搜索行为，则记录关联词；如果是内容点击，则记录内容ID、内容类型、列表位置；如果是交易动作，记录交易的商品ID、类型、数量；如果是支付过程，记录付款的方式与付款金额。

最后我们统计时，按照上述约定，统计用户在某个时间和地点中，看到了哪些信息，并完成了怎样的动作。上下游的相关人员，在使用这份数据时，产生的歧义或者是分歧，会小很多。

第二步，埋点申请。

当下的热门应用，大多是以超级APP的形式出现，比如微信、淘宝、支付宝、抖音，超级APP会承载非常多的业务，因此技术方案上会十分统一。

因此，当我们的技术方案确定后，通常要在相应的埋点平台上，进行埋点申请。申请的内容包括分配的SPM、SCM码是什么，涉及到的平台是哪些，等等。SPM、SCM是什么，有什么用，同样可以自行查阅。

第三步，技术开发。

当需求确定、申请通过后，我们就可以开始开发动作了，这里基本上是对研发同学进行约束。埋点的开发，简单讲，是分成行为埋点和事件埋点两个大类，每一类根据端的不同进行相应的开发。具体的技术方案详见前文01章节。

详细的设计规范，是需要留文档的，因为代码不能反应业务的真实意图，而不论是事后复盘与业务交接，都需要完整的文档来阐述设计思路。

第四步，埋点验证。

埋点的验证很关键，如果上线后才发现问题，那么历史数据是无法追溯的。

验证有两种方式，一种是实时的功能验证，一种是离线的日志验证。

实时功能验证，指功能开发好后，在灰度环境上测试相应的埋点功能是否正常，比如点击相应的业务模块，日志是否会正确的打印出来。通常而言，我们需要验证如下三个类型的问题：

• 记录正确：APP发生相应的动作，检查日志是否打印正确，如：打开页面（行为埋点）、点击按钮（事件埋点）时，是否日志会记录；
• 位置正确：查看SPM、SCM码与平台申请的是否一致；
• 内容正确：设备ID、用户ID等必须记录的内容是否正确，行为、事件记录内容是否与页面实际发生的一致。

除去实时验证，我们也需要把日志写到测试环境中，查看数据上报的过程是否正确，以及对上报后的数据进行统计，侧面验证记录的准确性，如统计基本的PV、UV，行为、事件的发生数量。

很多时候，数据是需要多方验证的，存在一定的上下游信息不同步问题，比如对某个默认值的定义有歧义，日志统计会有效的发现这类问题。

第五步，发布上线。

应用的发布上线通常会有不同的周期，例如移动端会有统一的发版时间，而网页版只需要根据自己的节奏走，因此数据开始统计的时间是不同的。最后，应用应当对所有已发布的埋点数据，有统一的管理方法。

大多数时候，数据埋点的技术方案，只需要设计一次，但数据准确性的验证，却需要随着产品的生命周期持续下去，因此仅仅依靠人肉来准确性验证是不够的，我们需要平台来支持自动化的工作。埋点的准确性，大体有两种方法保障：一种是灰度环境下验证真实用户数据的准确性；另一种则是在线上环境中，验证全量数据的准确性。因此，发布上线之后，后续的管理动作，应该是对现有流程的自动化管理，因为团队大了，需要埋点的东西多种多样，让平台自己测试、自动化测试，就是很多测试团队必须走的路。

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|0xFF 行业现状

目前行业中，已经有很多比较成熟的数据统计平台，大家对于数据埋点也都有自己的方案。常见的有：GrowingIO、神策数据、百度统计、谷歌分析、友盟等。官网都有比较详细的介绍，这里不再赘述。

数据埋点只是技能的一种，通过埋点的数据，如何去做分析，其实也很重要。做过互联网的同学，基本都会有自己的宝藏库，来看看业界的同行都是如何分析问题的，著名的如艾瑞咨询的数据报告。其实再高大上的报告，归根结底，也是通过数据+模型来分析得到的结论。

最后说说自己做数据埋点方案的利弊。一些流量型的业务模式，使用第三方是没有问题的，因为第三方通常提供了很强大、很完备的功能，稳定性也有保障，但缺点是，无法做平台规则之外的数据埋点。但如果业务数据是非常敏感的，比如金融相关，那么还是建议自己做技术方案，且现有的数据埋点方法，都是基于流量分析平台来做的，对于一些偏传统的业务场景，其实并不是非常适用。

最后，数据埋点，只是一种技术或者是工具，想要得出有价值的分析成果，需要有有科学的分析模型做指导，也需要有正确的学习路线来坚持。

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