什么是埋点？埋点的框架与设计

名词：埋点

名词解释：

埋点，是事件追踪（Event Tracking）的起点，是数据分析领域中的一项关键技术。涉及对网站、APP、小程序等数字产品内部特定用户行为或事件的捕获、处理以及发送。

事件追踪的过程既依赖于先进的技术手段，也需要周密的实施策略。

埋点的核心目标是为数据分析师、数据产品经理和数据运营人员提供深入的用户行为洞察，从而基于业务需求或产品需求，在用户行为的每一个关键节点进行精准的数据收集。

通过软件开发工具包（SDK）上报这些数据，再经过汇总和分析，最终推动产品的优化和运营策略的调整。

在构建埋点框架和设计时，有几个关键方面需要考虑：

埋点采集的顶层设计。

这是一个全局性的规划过程，需要明确埋点的方式、上传机制、定义方式以及具体实施方案等。

确保数据的唯一、可扩展及一致。

在确保数据的唯一性、可扩展性和一致性的基础上，设计通用字段及其生成机制，如客户ID（cid）、广告主标识符（idfa）、设备标识符（idfv）等，以支持跨平台的数据整合和分析。

用户识别机制的严谨性也是至关重要的。

混乱的用户识别会导致数据不准确，进而影响用户行为分析（UV数据）和漏斗分析的有效性。因此，必须严格规范用户ID的识别机制，并实现跨平台用户的一致性识别。

同类抽象是提升埋点效率的关键手段，包括事件抽象和属性抽象。

事件抽象指的是将相似的用户行为（如浏览、点击）进行聚合；属性抽象则是将多个复用场景中的共同属性进行合并，同时增加来源区分，以确保数据的准确性和可追溯性。

采集一致性是确保数据质量的基础。

这包括跨平台页面命名的一致性和按钮命名的一致性。埋点制定过程本身就是对底层数据的规范化过程，因此一致性至关重要，只有这样才能确保数据的准确性和可用性。

渠道配置的规范化也是埋点设计中的重要环节。

渠道主要指的是推广渠道、落地页、网页推广页面、APP推广页面等。这些落地页的配置需要遵循统一的规范和标准，以确保数据的一致性和可比性。

在埋点采集事件及属性设计时，需要明确哪些因素经常变化，哪些保持不变；哪些是业务行为，哪些是基本属性。

基于这些分析，可以将埋点采集分为协议层和业务层埋点。

业务分解是梳理和确认业务流程、操作路径以及不同细分场景的过程；分析指标则是对特定事件进行定义，并确定核心业务指标所需的数据；事件设计涵盖APP的启动、退出、页面浏览以及事件曝光点击等；属性设计则包括用户属性、事件属性、对象属性和环境属性等。

数据采集事件及属性的设计也需要遵循一定的命名规则和格式规范。

例如，事件（ev）的命名应清晰反映其功能或位置；事件的格式应包括事件标识和事件参数，并用特定的连接符进行区分。这些规则旨在确保数据的结构化和可读性。

在基于埋点的数据统计阶段，需要明确查询埋点事件的方法。

包括确定埋点类型（如点击、曝光、浏览）、所属页面或功能、事件名称以及具体的埋点标识（ev）。通过筛选关键信息，准确地定位和查询特定的埋点事件，进行数据的统计和分析。

在埋点文档的管理中，通常会包含多个工作表（sheet），用于记录不同类型的埋点信息，如曝光埋点汇总、点击和浏览埋点汇总、失效埋点汇总等。

此外，还会记录页面埋点所对应的页面ID、各版本上线时间等信息。这些文档为数据分析人员提供了参考依据。