.net 网站开发教程,台州黄岩做网站,弹窗广告最多的网站,wordpress给图片加logo摘要#xff1a; 当我们有一个新内容时#xff08;例如新功能、新活动、新游戏、新文章#xff09;#xff0c;作为运营人员总是迫不及待地希望能尽快传达到用户#xff0c;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DataVGrafanaZipkinTableua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 通过埋点方式向Logstore写入数据有三种选择
直接通过HTTP Get方式上报数据
curl --request GET http://${project}.${sls-host}/logstores/${logstore}/track?APIVersion0.6.0key1val1key2val2
通过嵌入HTML 下Image标签当页面方式时自动上报数据
img srchttp://${project}.${sls-host}/logstores/${logstore}/track.gif?APIVersion0.6.0key1val1key2val2/
or
img src‘http://${project}.${sls-host}/logstores/${logstore}/track_ua.gif?APIVersion0.6.0key1val1key2val2’/track_ua.gif除了将自定义的参数上传外在服务端还会将http头中的UserAgent、referer也作为日志中的字段。
通过Java Script SDK 上报数据
script typetext/javascript srcloghub-tracking.js async/scriptvar logger new window.Tracker(${sls-host},${project},${logstore});
logger.push(customer, zhangsan);
logger.push(product, iphone 6s);
logger.push(price, 5500);
logger.logger();
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article1001) 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)
img srchttp://example.cn-hangzhou.log.aliyuncs.com/logstores/myclick/track_ua.gif?APIVersion0.6.0fromaliyundocarticle1001 alt title
用户邮箱渠道(email)
img srchttp://example.cn-hangzhou.log.aliyuncs.com/logstores/myclick/track_ua.gif?APIVersion0.6.0fromemailarticle1001 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 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
* | select count(1) as c
每个小时阅读量的曲线
* | 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
* | select count(1) as c, f group by f desc
阅读量来自哪些设备
* | 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
* | select ip_to_province(__source__) as province, count(1) as c group by province order by c desc limit 100
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:
