正如在宏观介绍的博客中写到的,做用户行为分析的方式有“前端埋点”和“后端埋点”的区分,真好今天敲了一个坤哥整理的“前端埋点”的程序,理解了之后结合demo来简单讲解“前端埋点”如何做。
前端埋点原理图:
如上所示,从broswer到page,再到javascript以及后端backend,浏览器返回正常程序运行结果,本地文件中返回最终的log,这很像是在用户程序中埋下了一段“暗代码”,无形之中“窃取”了用户的行为信息,淘宝、网易等都有这样的功能。
(可以参考google做的Google Analysis这块产品)
步骤:
(一)埋点阶段
(二)数据收集阶段
(三)后端处理阶段
如上,针对“前端埋点”,主要分为这么三部,对应到上面的原理图,步骤一即(create script element),步骤二即collect client data,步骤三即backend和log.
下面,分别按照上述三步来展示代码:
1.埋点
<script type="text/javascript">
var _maq = _maq || [];
_maq.push(['_setAccount', 'uuid']);
(function () {
var ma = document.createElement('script');
ma.type = 'text/javascript';
ma.async = true;
ma.src = "http://localhost:8091/data/js/ma.js";
var s = document.getElementsByTagName('script')[0];
s.parentNode.insertBefore(ma, s);
})();
</script>
这里是正常的jsp、html页面,在页面的下端,往往插入一小段js代码,即我们的“埋点”,如上所示,“埋点”中的全局数组,用于收集该页面中需要被回传的用户行为,比如:域名、ip、url、搜索的内容、常按的按钮名称……,(这里暂时通过‘_setAccount’来传递了一个值为‘vincent’的用户名)
之后匿名的js函数,是埋点代码的重中之重,如上代码所示,在Dom节点添加名为‘script’的元素,设置"ma.async = true",表示让其异步执行,并将其src属性指定为一个单独的js文件(将ma.js引入进来),最终将该element插到当前Dom树上。而这个过程最终的目的即请求并执行上述的ma.js文件。
2.数据收集
(function () {
var params = {};
//Document对象数据
if (document) {
params.domain = document.domain || ''; //获取域名
params.url = document.URL || ''; //当前Url地址
params.title = document.title || '';
params.referrer = document.referrer || ''; //上一跳路径
}
//Window对象数据
if (window && window.screen) {
= window.screen.height || 0; //获取显示屏信息
params.sw = window.screen.width || 0;
= window.screen.colorDepth || 0;
}
//navigator对象数据
if (navigator) {
params.lang = navigator.language || ''; //获取所用语言种类
}
//解析_maq配置
if (_maq) {
for (var i in _maq) { //获取埋点阶段,传递过来的用户行为
switch (_maq[i][0]) {
case '_setAccount':
params.account = _maq[i][1];
break;
default:
break;
}
}
}
//拼接参数串
var args = '';
for (var i in params) {
// alert(i);
if (args != '') {
args += '&';
}
args += i + '=' + params[i]; //将所有获取到的信息进行拼接
}
//通过伪装成Image对象,请求后端脚本
var img = new Image(1, 1);
var src = 'http://localhost:8091/data/dataCollection/log.gif?args=' + encodeURIComponent(args);
alert("请求到的后端脚本为" + src);
img.src = src;
})();
如上代码所示,是ma.js文件中的代码,如上我做的注释,可以将这个过程分为3步骤;
(1)解析、获取用户各种信息,如上:1.通过dom树,获取到的url,域名,上一跳信息;2.通过windows,获取到的显视屏的分辨率、长宽(前两类通过内置的js对象获取);3.通过_maq全局数组,获取埋点时埋下的用户行为数据。
(2)将上步的用户信息按特定格式拼接,装到args这个参数中。
(3)伪装成图片,请求到后端controller中,并将args作为http request参数传入,做后端分析。
之所以使用图片请求后端controller而不是ajax直接访问,原因在于ajax不能跨域请求,ma.js和后端分析的代码可能不在相同的域内,ajax做不到,而将image对象的src属性指向后端脚本并携带参数,就轻松实现了跨域请求。
3.后端分析
@Controller
@RequestMapping("/dataCollection")
public class DataCollection {
@RequestMapping(value = "log.gif")
public void analysis(String args, HttpServletResponse response) throws IOException {
System.out.println(args);
//日志收集
response.setHeader("Pragma", "No-cache");
response.setHeader("Cache-Control", "no-cache");
response.setDateHeader("Expires", 0);
response.setContentType("image/gif");
OutputStream out = response.getOutputStream();
BufferedImage image = new BufferedImage(1, 1, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
ImageIO.write(image, "gif", out);
out.flush();
}
}
如上所示, 通过解析http request中的参数,即将在前端获取到的用户信息拿到了后端,这个为了验证,将其打印到控制台,接下来就是做日志收集工作了,到此前端获取用户信息已经完成。之后,生成一副1×1的空gif图片作为响应内容并将响应头的Content-type设为image/gif,返回到前端代码中。
如图,是在控制台我拿到的用户信息:
至此,前端埋点的实现以及原理就ok了,包括Google Analytics也是这么个原理来做的。目前我跑的程序已经收集到了用户的行为信息,但是存在一个问题就是用户删除cookie信息,比如清楚浏览器缓存,会造成收集到的数据比实际访问的行为数据要多得多,这个问题接下来会继续深入研究。
这个程序已经上传到我的GitHub上,感兴趣的朋友可以去下载,另外感谢网络上的关于这块的资料贡献者,能让我对行为分析有深入的认识,多谢。
github地址:git@:zhangzhenhua92/datacollection.git
That's all.