一文搞懂 埋点

埋点是一种基于业务或产品需求，在应用内植入代码以采集用户行为数据，从而支持产品优化和运营决策的技术手段。以下从定义、采集手段、分类、意义、流程和注意事项六个方面详细介绍：

数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分析师，基于业务需求或产品需求，对用户在应用内产生行为的每一个事件对应的页面和位置植入相关代码，并通过采集工具上报统计数据，以便相关人员追踪用户行为，推动产品优化或指导运营的一项工程。它如同城市的摄像头，监控并记录区域发生的一切，满足管理需求。

不同平台有不同的埋点手段，常见平台及手段如下：

• 移动产品（M端）：包括手机APP、内嵌H5页面、小程序、WQ页面等。
• 网页产品（PC端）：通常包括WEB页面、PC客户端等。
• 移动设备：比如智能手环、POS机等各种智能设备、掌上电脑。
• 服务器：一般指服务端服务器资源。

按照获取数据的类型以及用户触发行为的不同，埋点一般可分为以下几种：

• 点击事件：用户在应用内的每一次点击行为，如按钮、区域、商品、新闻的点击等。通过点击事件，可以获取点击PV（页面浏览量）和点击UV（独立访客数）。
• 曝光事件：统计应用内的某些局部区域是否被用户有效浏览，如推荐区域、某个按钮、首焦等。做曝光埋点时需注意：第一，有效曝光的定义要科学、合理；第二，不能在应用内的所有区域都加曝光埋点，以免影响页面性能和用户体验。
• 页面事件：指页面的各种维度信息的统计，常见信息包括：

  浏览器信息：浏览器版本、语言、编码、屏幕分辨率等。

  访问信息：用户账号、当前页面url、上次访问时间、访问时长、页面停留时间等。

  来源信息：广告来源、上一页面url等。

  物品信息：不同业务区别很大。页面事件通常通过页面参数来传递。

埋点具有多方面实用意义：

• 了解用户行为：如用户的使用习惯、决策路径、注意力分布等。
• 掌握产品动向：如产品用户量、产品所处的生命周期、目前的数据表现等。
• 支持产品决策：如新功能的上线、旧功能的迭代优化等。
• 作为科学的依据：在讨论产品相关问题时提供数据支持。

埋点的基本流程包括整理埋点方案、埋点代码植入、埋点测试、线上数据跟踪四步：

• 整理埋点方案：不同平台和渠道的埋点方案不同，但通常至少需包括以下内容：

  埋点位置：需要添加埋点相关信息的位置，如页面上的按钮、搜索结果的卡片、推荐位的卡片、曝光区域等。

  埋点标识：每个位置需设置一个全站唯一的埋点标识，类似代码中的变量名，不能重复。

  埋点参数：用户到达位置或页面，或点击位置时，除正常流量数据（pv，uv）外，还想获取的其他数据。

  页面名称：当前埋点所属的页面，用于定位数据所属页面。

  应用标识：当前应用的唯一标识，用于数据归属划分。产品的埋点方案通常由产品经理梳理，梳理后需与数据同事确认核对，保证方案可行性。

• 采集工具植入：埋点代码是数据采集工具，不同产品形态采取不同的埋点代码植入方式，通常有js文件、SDK、http请求三种，具体对应不同平台。埋点代码控制着埋点数据的采集上报，是产品埋点的引擎。这块通常由研发完成，产品经理参与。
• 埋点测试：完成埋点工作后，需对埋点的有效性进行测试，这是保证埋点质量和产品上线数据可用的第一个环节。通常关注以下内容：

  埋点代码是否引入。

  点击位以及相关事件参数是否正常加入埋点。

  数据能否正常上报。

  一般在大型公司会有专业工具，也有简单方案。这块通常由测试完成，产品经理参与。

• 线上数据跟踪：埋点上线后，公司一般会提供数据可视化产品用于展示产品数据，也有公司与第三方数据采集平台合作提供可视化平台，若没有这些资源则可通过sql提数。数据必须每天查看，以避免数据无故失踪而不自知。

在做埋点过程中，需注意以下事项：

• 埋点方案的梳理要尽早进行，并与开发同步，防止相关埋点参数接口取不到。
• 埋点一定要测试，否则会有很大的白埋率，即加了埋点但没有数据。
• 埋点标识需要唯一，否则数据会出现重复，导致一个为0，一个double的情况。
• 埋点方案发生变动要及时同步到各方，这是基本职业素养。
• 把握设计稿、提测和上线几个关键时间点。

此外，总结了埋点12字诀：引没引，埋没埋，报没报，落没落。

• 引：指埋点代码是否引入，引入的代码是否与当前产品形态吻合。
• 埋：指是否产品的所有模块都添加了埋点。
• 报：指埋点之后数据是否能够正常上报。
• 落：指上报的数据最后是否落到了对应的表里面。

埋点是为数据服务的，做埋点时把握“想看什么数据，就埋什么点”这一原则即可。具体埋点流程每个公司有所差别，但总体思路一致，否则会出现线上数据问题。