摘要: 当我们有一个新内容时(例如新功能、新活动、新游戏、新文章),作为运营人员总是迫不及待地希望能尽快传达到用户,因为这是获取用户的第一步、也是最重要的一步。

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我们发送重要邮件时为了确认对方已读,都会在邮件中设置一个“读取回执”标签以确定对方时候读信。

这种模式用途很广,例如:

发送传单时,确保对方已读 

推广网页时,多少用户做了点击 

移动App运营活动页面,分析用户访问情况 

对这类个性化的采集与统计,针对站长CNZZ、百度统计,移动的Talking Data、友盟等都无法胜任。主要难点在于:

个性化需求难满足:用户产生行为并非移动端场景,其中会包括一些运营个性化需求字段,例如:来源、渠道、环境、行为等参数 

开发难度大/成本高:为完成一次数据采集、分析需求,首先需要购买云主机,公网IP,开发数据接收服务器,消息中间件等,并且通过互备保障服务高可用;接下来需要开发服务端并进行测试 

使用不容易:数据达到服务端后,还需要工程师先清洗结果并导入数据库,生成运营需要的数据 

无法弹性:无法预估用户的使用量,因此需要预留很大的资源池 

从以上几点看,当一个面向内容投放的运营需求来了后,如何能以很快捷的手段满足这类用户行为采集、分析需求是一个很大的挑战。

日志服务 提供Web Tracking/JS/Tracking Pixel SDK 就是为解决以上轻量级埋点采集场景而生,我们可以在1分钟时间内完成埋点和数据上报工作。此外日志服务每账号*每月提供 500MB 免费额度,让你不花钱也能办事。

方案简介

这里引入采集 + 分析方案基于阿里云日志服务,该服务是针对日志类数据的一站式服务,无需开发就能快捷完成海量日志数据的采集、消费、投递以及查询分析等功能,提升运维、运营效率。服务功能包括:

LogHub:实时采集与消费。与Blink、Flink、Spark Streaming、Storm、Kepler打通。 

数据投递:LogShipper。与MaxCompute、E-MapReduce、OSS、FunctionCompute打通 

查询与实时分析:LogSearch/Analytics。与DataV,Grafana,Zipkin,Tableua等打通。 

采集端介绍

日志服务提供30+数据采集方式,针对服务器、移动端、嵌入式设备及各种开发语言都提供完整的解决方案,比较典型有:

Logtail:针对X86服务器设计Agent 

Android/iOS:针对移动端SDK 

Producer Library:面向受限CPU/内存 智能设备 

这里介绍的轻量级采集方案(Web Tracking),该方案只需一个http get请求即可将数据传输至日志服务Logstore端,适应各种无需任何验证的静态网页,广告投放,宣传资料,移动端数据采集。相比其他日志采集方案,特点如下:

WebTracking接入步骤

Web Tracking(也叫Tracking Pixel)术语来自于HTML语法中的图片标签:我们可以在页面上嵌入一个0 Pixel图片,该图片默认对用户不可见,当访问该页面显示加载图片时,会顺带发起一个Get请求到服务端,这个时候就会把参数传给服务端。

Web Tracking使用步骤如下:

为Logstore打开Web Tracking标签(Logstore默认不允许匿名写,在使用前需要先开通Logstore的Web Tracking开关) 

案例:内容多渠道推广

当我们有一个新内容时(例如新功能、新活动、新游戏、新文章),作为运营人员总是迫不及待地希望能尽快传达到用户,因为这是获取用户的第一步、也是最重要的一步。

以游戏发行作为例子:

市场很大一笔费用进行游戏推广,例如投放了1W次广告 

广告成功加载的有2000人次,约占20% 

其中点击的有800人次 

最终下载并注册账号试玩的往往少之又少

从以上可见,能够准确、实时地获得内容推广有效性对于业务非常重要。为了打到整体推广目标,运营人员往往会会挑选各个渠道来进行推广,例如:

用户站内信(Mail),官网博客(Blog),首页文案(Banner等) 

短信,用户Email,传单等 

新浪微博,钉钉用户群,微信公众账号,知乎论坛,今日头条等新媒体 

方案设计

我们日志服务中创建一个Logstore(例如叫:myclick),并开启WebTracking功能 

为需要宣传的文档(article=1001) 面对每个宣传渠道增加一个标示,并生成Web Tracking标签(以Img标签为例),如下:

站内信渠道(mailDec): 

用户邮箱渠道(email):

其他更多渠道可以在from参数后加上,也可以在URL中加入更多需要采集的参数 

将img标签放置在宣传内容中,就可以散布出去了,我们也可以去散步喝咖啡了

采集日志分析

在完成埋点采集后,我们使用日志服务LogSearch/Analytics 功能可以对海量日志数据进行实时查询与分析。在结果分析可视化上,除自带Dashboard外,还支持DataV、Grafana、Tableua等对接方式,我们这里做一些基本的演示:

以下是截止目前采集日志数据,我们可以在搜索框中输入关键词进行查询:

也可以在查询后输入SQL进行秒级的实时分析并可视化:

除了在日志服务中分析外,

以下是我们对用户点击/阅读日志的实时分析: 

当前投放总流量与阅读数

  • |selectcount(1)asc

每个小时阅读量的曲线

  • |selectcount(1)asc, date_trunc(‘hour’,from_unixtime(time))astimegroupbytimeorderbytimedesclimit100000

每种渠道阅读量的比例

  • |selectcount(1)asc, fgroupbyfdesc

阅读量来自哪些设备

  • |selectcount_if(ualike’%Mac%’)asmac, count_if(ualike’%Windows%’)aswin, count_if(ualike’%iPhone%’)asios, count_if(ualike’%Android%’)asandroid

阅读量来自哪些省市

  • |selectip_to_province(source)asprovince,count(1)ascgroupbyprovinceorderbycdesclimit100

更多字段和分析场景可以参见分析语法与最佳实践

最终可以将这些实时数据配置到一个实时刷新Dashboard中,效果如下:

文章来源于互联网,如有雷同请联系站长删除:巧用 Img / JavaScript 采集页面数据

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