怎么进行前端埋点?下面本篇文章给大家介绍一下怎么通过Vue自定义指令实现前端埋点,希望对大家有所帮助!
(学习视频分享:vue视频教程)
在营销活动中,通过埋点可以获取用户的喜好及交互习惯,从而优化流程,进一步提升用户体验,提高转化率。
在之前的埋点方案实现中,都是在具体的按钮或者图片被点击或者被曝光时主动通过事件去上报埋点。这种方法在项目中埋点比较少时还行,一旦项目中需要大量埋点时,不可避免的要添加很多业务代码。也很大程度上造成了埋点逻辑与业务逻辑的高耦合。
为了改造这种情况,我们对于原有的埋点方式做了一些小改进,使得埋点效率得到了极大提升。
在阐述我们的埋点改造之前,有必要对埋点的一些常识做下简单的了解。
埋点上报方式都有哪些?
要知道埋点的类型有很多,上报的方式也是五花八门。前端常见的埋点方法有三种:
- 手动埋点
- 可视化埋点
- 无痕埋点
手动埋点,顾名思义就是纯手动写代码,调用埋点 SDK 提供的函数,在需要埋点的业务逻辑中添加对应方法,上报埋点数据。这种也是之前一直在使用的方法。
可视化埋点是指通过可视化系统配置埋点,这种方式接触的不是很多,就不展开说了。
无痕埋点,也叫自动埋点、全埋点。即对全局所有事件和页面加载周期进行拦截埋点。
一般对哪些数据做埋点?
为了达到数据分析,便于后续的运营及产品策略调整的目的,一般需要对以下几点做埋点统计:
- 页面埋点:统计用户进入或者离开页面的信息,如页面浏览次数(pv)、浏览页面人数(uv)、页面停留时长、设备信息等
- 点击埋点:统计用户在页面浏览过程中触发的点击事件,如按钮、导航或者图片的点击次数
- 曝光埋点:统计具体元素是否得到有效曝光
需求分析
本文是基于最近项目中添加埋点的需求,我们需要的一种理想化方案是:
- 埋点与业务尽量分离,埋点逻辑更应该是独立于业务的
- 尽量不对业务代码有侵入
- 约定规范,通过统一收口来处理埋点逻辑
由于项目是Vue
开发的,所以考虑使用自定义指令的方式来完成埋点上报。选择自定义指令的原因也是因为他能一定程度上能让业务和埋点解耦。
页面埋点在框架层面已经帮我们做掉了,这里主要关心的是点击埋点和曝光埋点。
实现思路其实也很清晰:在需要埋点的DOM
节点挂载特殊属性,通过埋点SDK
监听挂载了相应属性对应的事件,在事件触发时进行埋点数据上报。
那么问题来了,怎么监听呢?
对于点击事件,我们可以采用addEventListener
来监听click
事件。这很简单。
对于元素的曝光就稍微有点麻烦了。
首先我们来看一下为什么需要监测曝光:
为了衡量用户对产品的兴趣程度,需要计算区域的点击率(点击次数/曝光次数)。为了保证点击率的准确性,我们必须保证用户真正的浏览到了这些产品(就比如上图中最下方的机酒产品区域,由于需要滚动页面,用户才有可能看到这一区域)。
那么怎么判断元素出现在页面的可视区域呢?
按照以往的做法:监听滚动事件,通过getBoundingClientRect()
方法计算监测区域与视窗的位置,然后判断元素是否出现在页面的可视区域内。但是由于scroll
事件的频繁触发,性能问题很大。
基于此,浏览器特意为我们打造了一个Intersection Observer
API,把性能相关的细节都处理掉,让开发者只关心业务逻辑即可:
由于用户浏览页面的不确定性,还必须要避免重复的曝光行为。这个在曝光之后,移除观察即可。
代码实现
上面的需求分析还是比较抽象,下面让我们结合代码来看一下最终的实现。
Click 类封装
点击事件的处理相对比较简单,每次点击触发数据上报即可:
// src/directives/track/click.js import { sendUBT } from "../../utils/ctrip" export default class Click { add(entry) { // console.log("entry", entry); const traceVal = entry.el.attributes["track-params"].value const traceKey = entry.el.attributes["trace-key"].value const { clickAction, detail } = JSON.parse(traceVal) const data = { action: clickAction, detail, } entry.el.addEventListener("click", function() { console.log("上报点击埋点", JSON.parse(traceVal)) console.log("埋点key", traceKey) sendUBT(traceKey, data) }) } }
Exposure 类封装
曝光的相对复杂一些。
首先通过new IntersectionObserver()
实例化一个全局_observer
,如果得到有效曝光的(这里当元素出现一半以上则进行曝光),就去获取 DOM 节点上的trace-key
(埋点 key)和track-params
(埋点 value)。
// src/directives/track/exposure.js import "intersection-observer" import { sendUBT } from "../../utils/ctrip" // 节流时间调整,默认100ms IntersectionObserver.prototype["THROTTLE_TIMEOUT"] = 300 export default class Exposure { constructor() { this._observer = null this.init() } init() { const self = this // 实例化监听 this._observer = new IntersectionObserver( function(entries, observer) { entries.forEach((entry) => { // 出现在视窗内 if (entry.isIntersecting) { // 获取参数 // console.log("埋点节点", entry.target.attributes); const traceKey = entry.target.attributes["trace-key"].value const traceVal = entry.target.attributes["track-params"].value console.log("traceKey", traceKey) console.log("traceVal", traceVal) const { exposureAction, detail } = JSON.parse(traceVal) const data = { action: exposureAction, detail, } // 曝光之后取消观察 self._observer.unobserve(entry.target) self.track(traceKey, data) } }) }, { root: null, rootMargin: "0px", threshold: 0.5, // 元素出现面积,0 - 1,这里当元素出现一半以上则进行曝光 } ) } /** * 元素添加监听 * * @param {*} entry * @memberof Exposure */ add(entry) { this._observer && this._observer.observe(entry.el) } /** * 埋点上报 * * @memberof Exposure */ track(traceKey, traceVal) { // console.log("曝光埋点", traceKey, JSON.parse(traceVal)); sendUBT(traceKey, traceVal) } }
指令封装
有了点击和曝光类,下一步就是 Vue 指令的封装了,也是之所以能实现半自动埋点的核心。
这里存在一个场景就是对于同一个按钮或者图片,同时存在既需要点击埋点又需要曝光埋点的场景。所以在指令的设计时支持了单独传入和同时传入的场景:
v-track:click|exposure
v-track:exposure
// src/directives/track/index.js import Vue from "vue" import Click from "./click" import Exposure from "./exposure" // 实例化曝光和点击 const exp = new Exposure() const cli = new Click() Vue.directive("track", { bind(el, binding) { // 获取指令参数 const { arg } = binding arg.split("|").forEach((item) => { // 点击 if (item === "click") { cli.add({ el }) } else if (item === "exposure") { exp.add({ el }) } }) }, })
同时需要在src/index.js
引入即可:
import "./directives/track"
使用
在需要埋点的地方使用也是很简单的:
<img ref="imageDom" trace-key="o_img" v-track:click|exposure :track-params=" JSON.stringify({ exposureAction: 's_pictures', clickAction: 'c_pictures', detail: { value: '测试', }, }) " />
不足
通过Vue
自定义指令的一个简单封装,业务代码和埋点代码就达到了一定的解耦,相较之前,无论是埋点的开发成本还是维护成本都降低了很多。
但是这也只是一个最简单的实现,还有很多情况需要考虑:
- 曝光时频次很高,是否可以考虑批量上报?
- 用户访问一半页面,突然切出,之后又重新进入,这种情况埋点又该如何上报?
- 用户设备不支持
Intersection Observer
API 情况,是否要考虑向下兼容?
鉴于这套埋点方案还在不断完善中,等后续完善并在业务中落地平稳运行后。我再分享其中的细节给到大家。
以上是前端怎么埋点?浅析vue自定义指令进行前端埋点的方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Vue.js是由尤雨溪在2014年发布的渐进式JavaScript框架,用于构建用户界面。它的核心优势包括:1.响应式数据绑定,数据变化自动更新视图;2.组件化开发,UI可拆分为独立、可复用的组件。

Netflix使用React作为其前端框架。1)React的组件化开发模式和强大生态系统是Netflix选择它的主要原因。2)通过组件化,Netflix将复杂界面拆分成可管理的小块,如视频播放器、推荐列表和用户评论。3)React的虚拟DOM和组件生命周期优化了渲染效率和用户交互管理。

Netflix在前端技术上的选择主要集中在性能优化、可扩展性和用户体验三个方面。1.性能优化:Netflix选择React作为主要框架,并开发了SpeedCurve和Boomerang等工具来监控和优化用户体验。2.可扩展性:他们采用微前端架构,将应用拆分为独立模块,提高开发效率和系统扩展性。3.用户体验:Netflix使用Material-UI组件库,通过A/B测试和用户反馈不断优化界面,确保一致性和美观性。

NetflixusesAcustomFrameworkcalled“ Gibbon” BuiltonReact,notReactorVueDirectly.1)TeamExperience:selectBasedAsedonFamiliarity.2)ProjectComplexity:vueforsimplerprojects,vueforsimplerprojects,reactforforforecomplexones.3)cocatizationNeedsneeds:reactofficatizationneedneeds:reactofferizationneedneedneedneeds:reactoffersizatization needeffersefersmoreflexiblesimore.4)ecosyaka

Netflix在框架选择上主要考虑性能、可扩展性、开发效率、生态系统、技术债务和维护成本。1.性能与可扩展性:选择Java和SpringBoot以高效处理海量数据和高并发请求。2.开发效率与生态系统:使用React提升前端开发效率,利用其丰富的生态系统。3.技术债务与维护成本:选择Node.js构建微服务,降低维护成本和技术债务。

Netflix主要使用React作为前端框架,辅以Vue用于特定功能。1)React的组件化和虚拟DOM提升了Netflix应用的性能和开发效率。2)Vue在Netflix的内部工具和小型项目中应用,其灵活性和易用性是关键。

Vue.js是一种渐进式JavaScript框架,适用于构建复杂的用户界面。1)其核心概念包括响应式数据、组件化和虚拟DOM。2)实际应用中,可以通过构建Todo应用和集成VueRouter来展示其功能。3)调试时,建议使用VueDevtools和console.log。4)性能优化可通过v-if/v-show、列表渲染优化和异步加载组件等实现。

Vue.js适合小型到中型项目,而React更适用于大型、复杂应用。1.Vue.js的响应式系统通过依赖追踪自动更新DOM,易于管理数据变化。2.React采用单向数据流,数据从父组件流向子组件,提供明确的数据流向和易于调试的结构。


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