摘要： 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。
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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DataV，Grafana，Zipkin，Tableua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）
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（article=1001) 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)：
用户邮箱渠道(email)：
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
* |selectcount(1)asc
每个小时阅读量的曲线
* |selectcount(1)asc, date_trunc('hour',from_unixtime(__time__))astimegroupbytimeorderbytimedesclimit100000
每种渠道阅读量的比例
* |selectcount(1)asc, fgroupbyfdesc
阅读量来自哪些设备
* |selectcount_if(ualike'%Mac%')asmac, count_if(ualike'%Windows%')aswin, count_if(ualike'%iPhone%')asios, count_if(ualike'%Android%')asandroid
阅读量来自哪些省市
* |selectip_to_province(__source__)asprovince,count(1)ascgroupbyprovinceorderbycdesclimit100
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:
