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数据埋点是数据分析的基础，依据埋点数据中我们可以开展数据清洗、数据归因、分析模型、AB测试等工作。

如今数据分析可以说是当前最热门的技能了，不管是产品、运营还是设计都可以明显感知到各大平台、公众号都在使劲的推送。各种9.9秒杀课程、1元限时体验。

这说明了数据分析确实是一个大家都需要掌握的趋势，但是我们不能忽视数据的生命周期（数据的诞生和沉寂），这次聊下数据的诞生：前端埋点。

一、什么是埋点？

埋点我们可以理解成一个收费站，用户的行为就像开着车在高速路上跑。在没有做埋点的时候，我们只能知道有人在高速路上跑，但是用户跑的那条高速路，经过了哪些地方，在高速路上遇见了什么问题我们都不知道。

而做了埋点之后，就像我们在高速路上修建收费站。用户只要途径收费站，那么我们都会知晓，这就是埋点。而埋点数据则是用户在经过收费站时，我们要想知道的关于用户的信息。

除此之外我们也常说埋点我们要分代码埋点、可视化埋点和全量埋点，那么他们有什么区别？

1. 代码埋点

我们请了一个施工队，这个施工队听你的指挥，并根据你在高速路上指定的位置建造收费站，这种都是一砖一瓦的施工：

????????优点：可控性高，满足所有的需求；

????????缺点：研发成本、设计成本高。

2. 可视化埋点

我们将需要建造的收费站进行模具化，只需要到指定位置放置模具，对模具直接浇灌水泥，收费站就直接成型。

????????优点：操作方面，布置快捷；

????????缺点：适应性差，纬度匹配度因“路”而异。

3. 全量埋点

直接组装卫星发射到天上，实时监控高速路上的用户行为。

????????优点：用户的一举一动我们都知晓；

????????缺点：数据传输量大，数据需要二次清洗，占用大量实时资源进行数据传输。

二、埋点类型

埋点我喜欢分为前端埋点和后端埋点。前端埋点指的是可视化页面上的埋点，只要是有可视化操作页面我们都可以看作是可以进行前端埋点。

后端埋点，指的是在用户看不见也摸不到的后端服务里进行埋点，比如订单的生成、额的计算、条件的触发等。

在前端埋点中，我们主要关注用户行为。用户在页面上浏览了什么、点击了什么。这样我们可以很好的了解页面内容对于用户感官的影响。

而后端埋点更加看重业务和逻辑，在用户发起行为交互后，对交互数据进行记录。例如：搜索的内容是什么,搜索到的结果怎么样等，由此得到数据后，我们可以更好优化“策略”。

三、前端埋点：自动触发式

1. PV

前端埋点我们常用的就是PV/UV（Page View / User View；页面浏览量 / 用户浏览量）。他们两个区别在于，PV（页面浏览量）关注的是页面被浏览的次数，打开一次计算一次。

UV（用户浏览量）关注的是浏览用户的数量，记录打开浏览的用户数量。了解上面PV/UV的最基本认知之后，我们来讨论如何做好PV/UV的记录？

我们常识中PV/UV就只是给技术提埋点数据需求（文档、口头）就完了，其实我们在提PV埋点的时候有很多细节。

一般页面会存在生命周期，这种生命周期常见有4个阶段，以VUE（国内用的比较多的前端研发框架）为例分别是：创建、加载、更新、销毁，这4个阶段分别代表着用户在点击打开浏览网页到点击关闭退出网页。

正常情况下用户进入页面，先渲染一些简单的样式（html和css），随后便进行数据的加载更新，最后用户点击关闭退出页面，如果我们再细分可以分为创建前、创建后、载入前、载入后、更新前、更新后、销毁前、销毁后。

在我们进行PV/UV埋点的时候，就算相同的一个纬度（PV/UV）选择不同的阶段进行埋点，得到的结果也会不一样。正常情况下，技术喜欢把埋点做在加载，更新这2个阶段。这样需要用户基本完整的看见也看才进行埋点数据的存储（才会触发埋点）。

但是在特殊情况下，有些用户网络情况不佳，半天都加载不出页面，遇见我们常说的白屏，这样PV的触发将会有不可控性。

因为我们很难知道因为网络的问题，他到底触没触发我们的埋点。所以在这样的情况下，我们可以将PV的触发放在“创建”这个位置，当页面创建成功机会进行埋点数据的触发。

下面是pv埋在不同阶段会有不同的特点，但是常态下我们都还是选择放在更新这个阶段：这只是依据页面的生命周期的钩子（页面运行时，前端代码加载的先后顺序）进行说明。可能存在误差，有需要的可以自行去百度vue生命周期。

2. UV

UV和PV埋点的方式相同，唯一不同的地方就是UV需要在PV的基础上通过唯一标示进行筛选。统计有多少个唯一标示而得UV的数量，一般我们常见的唯一标示如下：

手机号：用户登录页面后依据他绑定的手机号来进行统计，但是如果用户未登录将无法统计；

cookie：通过用户浏览器上的cookie作为唯一标示，但因为cookie是存在用户浏览器中容易被修改；

localStorage：通过在浏览器在本地存储一个长期唯一标示，但是可以手动清理；

IP:通过访问页面ip地址进行区分，如果ip变更将另行计算；

seesionStorae：通过存在服务器的信息进行表示，有实效性。

这5个就是我们常用作为UV唯一标示的，他们推荐使用的优先级手机>ip>local>cookie>seesion。

推荐使用手机号是因为，当我们拥有自己的账户体系的时候，使用手机号作为标示这样可以更好的和我们自身数据进行关联。但这样面临的问题将是需要用户进行登录，在一些宣传h5页面上，使用登录将显得格外繁琐，因此衍生出使用ip作为唯一标示。

ip我们大家都知道，会跟着你的网络变化而变化，那么按道理也是不准的，为什么反而在local前面了（local：网站在浏览器本地存的一个信息，具有唯一性，能手动清理，清理后生成的将不再是原来的）？

因为local虽好，但因为大部分手机浏览器不支持，或者是部分支持这样数据采集又会不全，所以退而求次使用ip。

四、扩展

在大多数情况下，大部分公司都没健全的数据埋点体系，有个pv和uv就不错了。面对这样情况我们就去深挖他们的价值，通过对他们的简单应用，实现对我们大胆猜测的依据。

1. 转化率

通过代码埋点或是全量埋点，将关键业务涉及页面进行埋点覆盖，使用下个页面pv/uv量除上个页面pv/uv量我们就可以得出页面之间的转化率。

比如：有ab两个页面，点击a页面才会进入b页面。现有100个pv/uv被a页面进行统计，当在b页面时统计时候，出现了120个pv/uv，将这120个pv/uv与a页面的进行对比，出现有90个pv/uv相互重复（交集），最后用b页面相互重复的90个pv/uv除以a页面这100pv/uv，得出他们之间的转化率为90%（90/100=0.9）。

2. 停留时间

如果只是pv/uv其实应用面会很少，那么我们就需要在页面的四个阶段中做其他的类似pv/uv的埋点，只不过是用户记录时间。

当页面创建（用户访问网站或页面）时，我们可以将出发pv/uv的时间进行存储。而当用户正常离开页面时，我们再次记录时间，后者减去前者我们就得到了停留时间。

但是需要我们注意的是，用户很少按照我们设计的流程执行。在app中会出现用户直接退出整个应用，这样会让数据存在差异。也有用户使用app将页面常挂手机后台，这样数据也会出现差异。

同时在小程序（微信小程序）上使用停留时间的埋点，会因为微信小程序的特性无法关闭，后台执行出现差异。所以我们要警惕那些差异性很大的数据，将他们剔除，放置在其他数据中将是一个好方法。

五、前端埋点：互动式

除了依据用户浏览行为进行自动式触发的埋点（不绝对）pv/uv外，我们还有一种埋点方式需要用户参与互动。

常见的是用户进行按钮的点击和页面的滑动。我们通过对按钮计数（pv）和去重（uv），这样我们可以了解这个功能按钮的使用情况，这样也就能够支撑我们进行一些小功能简单的ab测试。

又或者我们与用户的滑动行为结合起来埋点。技术可以通过监听用户滑动位置，来决定是否触发埋点，这也是我们常说的曝光埋点。

曝光埋点：这种埋点一般常用户商品、内容的推荐上。当我们设置推荐的商品或内容在首屏上时，同时用户首次进入页面，那我们可以根据自身业务选择使用pv或uv做作他们的曝光量，但是这仅限固定商品和内容。

这样对于多个商品进行轮播曝光时，会因为商品的轮播机制难以确认单个商品的曝光量，所以一般我们在对于多个商品进行轮播曝光时，暂时都只统计这个轮播模块的曝光量。

而对于模块中的商品我们常用曝光转化率来看。计算方式有点像轮播图的计算方式，单个商品点击量（按钮pv/uv）/整体模块曝光量（pv/uv）= 单个商品的转化率。

这种使用页面的pv/uv来作为计算模块和商品曝光量的方式，仅限在首屏上固定曝光的模块。如果计算曝光量的模块或商品不在首屏上，那么我们使用这样但方式是不科学、不可取的。

我们就需要结合用户的滑动屏幕来触发曝光埋点，当用户滑动到什么位置，就可以看见这个模块时，我们才在看见模块的同时触发埋点。

这个时候，我们可以考虑是使用触发次数（pv）还是触发人次（uv）来进行计算。

六、前端埋点：自动触发式+互动式

埋点的触发和互动，数据的次数和人次（pv/uv）基本上算前端埋点的两个核心，将他们两个结合起来，我们可以扩展很多的分析维度，比如我们常用的购买路径分析、跳出率等。

这里我只是简单的讲了我们单纯埋个点，每次触发只是记录用户信息和次数。其实我们还可以记录商品信息，这样我们可以观察什么商品更受喜欢。记录金额，可以了解什么价位更符合活动：慈云数据爆款香港服务器，CTG+CN2高速带宽、快速稳定、平均延迟10+ms 速度快，免备案，每月仅需19元！！点击查看用户预期等。

文章到这里就暂时结束，后面有机会我在和大家谈一谈后端埋点。

作者：wcof，在努力做产品不做产品经理的人；微信公众号：Wcof（ID：wcofPM）

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