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如何在网站上收集 100% 的 Google Analytics 事件

了解如何通过边缘计算,充分发挥您的 Google Analytics 集成效用。
· 15分钟 阅读

使用 AI 探索

您是否知道,超过 50% 的网站都在使用 Google Analytics?这意味着有数以千万计的网站!

因此,您的网站很可能也在使用 Google Analytics,您希望借助其数据与报告能力,为网站、内容路线图、产品以及业务未来做出更加明智的决策。

如果是这样,欢迎继续阅读这篇实操教程,了解为何以及如何在您的网站上收集 100% 的网页交互。

但我以为我已经在收集 100% 的网页交互了?

遗憾的是,由于若干限制,大多数网站并非如此。这些是核心技术层面的限制,并且在过去 10 年间影响愈发显著。

我指的是三个主要原因:

#1 隐私意识与新法规

越来越多的国家出台了专门法律来保护消费者隐私,要求在收集数据前获得用户同意——这对消费者隐私而言是巨大进步。

一个不那么显而易见的结果是,少于一半的访客会给予完全同意。根据 最新研究,平均Cookie 同意率为 31%。换句话说,超过三分之二的访客不接受第三方 Cookie;因此,他们的页面浏览和事件实际上并未进入 Google Analytics。

#2 广告拦截器

虽然广告拦截器是为拦截广告而生,但它们也会通过自动拦截与 Google Analytics 等常见分析 API 的 HTTP 连接,从而阻止网站进行数据收集。

过去十年,其全球采用率已从 3% 升至 11% 以上。并且在欧洲与北美,约有 50% 的访客在使用广告拦截器。

也就是说,广告拦截器可能会阻断您网站 50% 以上的交互,尤其当您的目标受众是技术背景强、受教育程度高的用户时。

#3 网页性能与移动端普及

缓慢或不稳定的互联网连接(常见于移动设备)会干扰从设备到追踪服务器的数据传输,导致额外约 10% 的数据丢失。截止 2024 年,全球近 60% 的网页流量由移动设备产生,而 10 年前这一比例不足 30%。

此外,现代 Web 框架为提高效率,通常不会完全支持旧版浏览器——这对绝大多数访客是利好。另一方面,热门网站出现约 90% 兼容性评分的情况并不罕见,从而产生更多数据丢失。在 Edgee,我们曾见过极端案例:10% 的兼容性缺口导致超过 40% 的数据丢失。

好吧,那我能做些什么?

作为网站所有者或开发者,意识到自己对上述三大数据丢失原因几乎无能为力,确实令人沮丧。您必须遵守数据法规并尊重用户隐私。您也不可能强迫访客升级浏览器或避免使用移动端浏览,同时还要提供出色的用户体验。

好消息是,借助边缘计算,您可以在合规、尊重用户隐私的同时,规避客户端的限制。

边缘计算来解围

边缘计算是一组技术与架构,相较于集中式数据中心,它让计算与数据存储更贴近用户以降低延迟。类似地,使用边缘计算可以将计算从浏览器中转移出去,在客户端与服务器之间执行,从而有效绕过广告拦截器、Cookie、移动网络连接以及 JavaScript 兼容性带来的限制。

幸运的是,像 Edgee 这样的工具可帮助组织将 Google Analytics 等客户端 SDK 转换为在边缘运行的 WebAssembly 组件。这意味着您可以将 Google Analytics SDK 从网站中移除,而 Edgee 会负责将页面浏览与自定义事件发送至 GA,甚至在页面被传送至浏览器之前就完成。

从技术上讲,这涉及一组技术手段,以确保自动排除机器人流量,并避免广告拦截器拦截由客户端生成的事件。

来看一下 Edgee 的实际表现

目前为止都很不错!但它究竟如何工作?更重要的是,如何在不耗费大量时间、也不需要修改您的 Google Analytics 报表的情况下,高效将 Edgee 集成到您的网站?让我来展示一下!

以下步骤无需提供信用卡,也不会产生意外费用,因为 Edgee 提供免费套餐。

您可以通过 5 个步骤开始使用 Edgee:

  1. 创建一个新的 免费 Edgee 账户
  2. 创建一个新的 Edgee 项目,并设置后端 URL,例如 https://youwebsite.com
  3. 在您的项目中添加一个 Google Analytics 组件,从现成组件列表中选择
  4. 在 HTML 代码中集成 Edgee SDK,并更新事件映射
  5. 将 Edgee 集成至您的架构中(类似 CDN)

等等,为什么我需要一个新的客户端 SDK?

好问题!Edgee SDK 充当桥梁,替代您为项目启用的所有组件的 JavaScript SDK。换句话说,Edgee SDK 让我们的边缘处理能力得以生效。当 Edgee 拦截到此脚本时,会在边缘透明且直接地触发分析事件与其他服务。

结果如何?实时分析且不牺牲应用性能。边缘计算逻辑在99% 的情况下(第 99 百分位)耗时不足 4 毫秒。此外,SDK 可直接与 Edgee 通信,在无需重新加载页面的情况下追踪按钮点击或自定义操作等客户端事件,因此无法被拦截。

如何在您的网站中集成 Edgee SDK

您需要在网站中添加如下内容:

<script id="__EDGEE_SDK__" src="<YOUR_SDK_URL>" async></script>

如果您的前端是 React 应用,您可以使用 react-edgee 包,如下所示:

import EdgeeSdk from "react-edgee";
<EdgeeSdk src={"<YOUR_SDK_URL>"} />

接下来,您需要更新 JavaScript 代码,使用 Edgee SDK 替代 Google Analytics:

// from this:
gtag('event', 'button-click', {
    color: ‘blue
});

// to this:
edgee.track({
    'name': 'button-click',
    'properties': {
        color: ‘blue
    }
});

类似地,如果您需要设置用户特定属性:

// from this:
gtag('config', '<tag_id>', {
  'user_id': '<user_id>'
});
// or this:
gtag('set', 'user_properties', {
  'user_id': '<user_id>',
  '<property_name>': '<property_value>',
});

// to this:
edgee.user({
    'user_id': '<user_id>',
    'anonymous_id': '<anonymous_user_id>',
    'properties': {
      '<property_name>': '<property_value>'
    }
});

对于更复杂的集成,请查看如何在服务器端 配置您的 Edgee 数据层,以及如何通过 SDK 或针对 Axceptio、Didomi、OneTrust 等工具的内置集成,自动映射 Cookie 同意。

迁移策略

从零开始构建全新网站固然令人兴奋,也便于在不受限制的情况下做实验。然而,在多数情况下,您已经有了一个成熟的网站,积累了历史 GA 报表、各类优化与宝贵数据。您无法承受分析中的缺口或重复条目。

因此,我建议采用以下迁移策略之一。尽管会增加一些复杂度,但它们支持循序渐进的测试、确保可靠性,并在过程中提供有价值的洞见。

#1 集成并对比

如果您不确定数据丢失的程度,这一策略尤其有用。到底是 5%、20% 还是 50%?根据答案,您可能决定尽快优先使用诸如 Edgee 之类的工具。

一个很好的衡量方式是在现有 Google Analytics 设置旁集成 Edgee,并在同一账户内使用一个新的 GA 属性。这样您可以运行几周的概念验证(通常一个月足够),对比两个属性以量化数据缺口。

实施相对简单,您无需修改现有 GA 代码。只需集成 Edgee SDK,并为页面与自定义事件添加追踪片段。

一旦实验完成,且您准备全面转向边缘分析,便可进入下一策略,逐步淘汰旧实现。

#2 集成并替换

此策略聚焦于通过四个步骤全面替换旧的 JavaScript 实现。

首先,集成 Edgee SDK,并在项目中创建一个新的 Google Analytics 组件,但先保持其禁用状态。

如何将 Google Analytics 组件添加到您的 Edgee 项目

其次,如下所示禁用自动页面浏览分析:

gtag('config', '<tag_id>, {
  send_page_view: false,
});

第三,准备部署此代码变更,并立即激活 (未激活的)组件,即第一步中配置的组件。这样可以确保既不重复数据,也不丢失数据。

最后,将所有客户端追踪转换为 Edgee SDK。尽管可以逐步进行,但我建议一次性切换所有事件。这样可确保迁移干净利落,并可移除任何冗余 SDK,从而提升网站性能。

在 Edgee 文档中,您还可以找到更详细的迁移指南,涵盖架构与代码层面的变更。

总结与要点

本文探讨了阻碍您捕获 100% 网站交互的客户端挑战。

随后我们介绍了 Edgee,这是一款由边缘计算驱动的平台,能够克服这些挑战,在不牺牲隐私或性能的前提下,为您提供准确数据。

最后,如果您是开发者并希望进一步了解 Edgee 的底层原理,或想集成自定义组件,欢迎在这个实用的社区平台联系以获取调试帮助。

该领域正快速发展,2025 年将会有诸多令人兴奋的更新与新组件。在此期间,我们也非常期待了解您的使用场景与反馈!

如果您希望进一步加深对数据驱动决策的理解,不妨看看《Marketing Analytics for Business》——一门帮助您利用分析打造更聪明商业策略的课程。

常见问题解答

为什么收集 100% 的网站交互与事件如此具有挑战?

网站分析数据可能不完整的原因有多种。隐私法规要求获得用户同意,许多访客选择拒绝跟踪。广告拦截器也会阻止分析脚本运行;而移动端不佳的网络连接会导致数据传输失败。此外,现代 Web 框架可能无法完全支持旧版浏览器,这也会加剧数据丢失。

隐私法规如何影响数据收集与网站分析?

GDPR 与 CCPA 等隐私法律要求网站在通过 Cookie 与跟踪脚本收集数据前获得用户同意。研究显示,平均仅约 30% 的访客给予完全同意。这意味着相当一部分用户交互未被跟踪。

广告拦截器在分析数据丢失中扮演什么角色?

广告拦截器旨在阻止广告加载,但往往也会拦截分析脚本。像 Google Analytics 这样的常用工具经常成为拦截目标,导致数据收集出现缺口。在广告拦截器使用率高的地区(如北美与欧洲),其影响尤为显著。

边缘计算如何提升网站分析的准确性?

边缘计算在网络边缘处理数据,减少对可能被拦截或中断的客户端脚本的依赖。通过在数据到达浏览器之前、在网络层面处理分析事件,边缘计算有助于绕过广告拦截器、Cookie 限制和不稳定网络连接等常见障碍。

过渡到新的分析实现的最佳策略是什么?

分阶段的方法最佳。首先,通过在现有分析方案旁并行实施新方案来进行对照测试。这让您能够衡量所捕获数据的差异,并了解数据丢失的程度。一旦对新实现有信心,再逐步全面迁移,以避免报告中的重复或缺口。

Alex Casalboni

作者

Alex Casalboni

Alex 是一名对网页技术和音乐充满热情的软件工程师。自 2011 年起,他便开始从事网页项目并分享实践经验。他热爱编程,涉猎 Python、JavaScript 等多种语言,以及开源生态与初创企业。在帮助开发者与公司采用云技术的 6 年之后,Alex 重返初创领域,致力于帮助企业采纳边缘计算技术与服务。

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