全部产品
阿里云办公

采集-WebTracking

更新时间:2018-03-19 19:09:39

当发送重要邮件时为了确认对方已读,都会在邮件中设置读取回执标签,可以在对方已读时收到提醒信息。

读取回执这种模式用途很广,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,针对网站与站长的传统方案都无法胜任,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,让您不花钱也能处理业务。

功能特点

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

Snip20180116_56.png

采集端优势

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,例如:

  • 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。

Snip20180116_58.png

本文档中介绍的轻量级采集方案(Web Tracking)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、宣传资料和移动端数据采集。相比其他日志采集方案,特点如下:

Snip20180116_60.png

Web Tracking接入流程

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接入流程如下:

  1. 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。

  2. 通过埋点方式向Logstore写入数据。

    您可以通过以下三种方式写入数据。

    • 直接通过HTTP Get方式上报数据。

      1. curl --request GET 'http://${project}.${sls-host}/logstores/${logstore}/track?APIVersion=0.6.0&key1=val1&key2=val2'
    • 通过嵌入HTML 下Image标签,当页面方式时自动上报数据。

      1. <img src='http://${project}.${sls-host}/logstores/${logstore}/track.gif?APIVersion=0.6.0&key1=val1&key2=val2'/>
      2. or
      3. <img src=‘http://${project}.${sls-host}/logstores/${logstore}/track_ua.gif?APIVersion=0.6.0&key1=val1&key2=val2’/>
      4. track_ua.gif除了将自定义的参数上传外,在服务端还会将http头中的UserAgent、referer也作为日志中的字段。
    • 通过Java Script SDK 上报数据。

      1. <script type="text/javascript" src="loghub-tracking.js" async></script>
      2. var logger = new window.Tracker('${sls-host}','${project}','${logstore}');
      3. logger.push('customer', 'zhangsan');
      4. logger.push('product', 'iphone 6s');
      5. logger.push('price', 5500);
      6. logger.logger();

详细步骤参见WebTracking接入文档

内容多渠道推广实例

应用场景

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。

以游戏发行为例,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。

Snip20180116_62.png

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。

Snip20180116_61.png

操作步骤

步骤一 开启Web Tracking功能

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

步骤二 生成Web Tracking标签

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

    • 站内信渠道(mailDec)。

      1. <img src="http://example.cn-hangzhou.log.aliyuncs.com/logstores/myclick/track_ua.gif?APIVersion=0.6.0&from=mailDec&article=1001" alt="" title="">
    • 官网渠道(aliyunDoc)。

      1. <img src="http://example.cn-hangzhou.log.aliyuncs.com/logstores/myclick/track_ua.gif?APIVersion=0.6.0&from=aliyundoc&article=1001" alt="" title="">
    • 用户邮箱渠道(email)。

      1. <img src="http://example.cn-hangzhou.log.aliyuncs.com/logstores/myclick/track_ua.gif?APIVersion=0.6.0&from=email&article=1001" alt="" title="">

    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。

  2. 将img标签放置在宣传内容中,就可以发布了。

步骤三 分析日志

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DataVGrafana、Tableua等对接方式。

以下是截止目前采集日志数据,您可以在搜索框中输入关键词进行查询。

Snip20180117_64.png

也可以在查询后输入SQL进行秒级的实时分析并可视化:

Snip20180117_69.png

  1. 设计查询语句。

    以下是我们对用户点击/阅读日志的实时分析语句,更多字段和分析场景可以参见分析语法最佳实践

    • 当前投放总流量与阅读数。

      1. * | select count(1) as c
    • 每个小时阅读量的曲线。

      1. * | select count(1) as c, date_trunc('hour',from_unixtime(__time__)) as time group by time order by time desc limit 100000
    • 每种渠道阅读量的比例。

      1. * | select count(1) as c, f group by f desc
    • 阅读量来自哪些设备。

      1. * | select count_if(ua like '%Mac%') as mac, count_if(ua like '%Windows%') as win, count_if(ua like '%iPhone%') as ios, count_if(ua like '%Android%') as android
    • 阅读量来自哪些省市。

      1. * | select ip_to_province(__source__) as province, count(1) as c group by province order by c desc limit 100
  2. 将这些实时数据配置到一个实时刷新Dashboard中,效果如下:

    Snip20180117_71.png

当您看完本文时,会有一个不可见的Img标签记录本次访问,您可以在本页面源代码中查看该标签。