Ⅰ 什麼是埋點
埋點，是網站分析的一種常用的數據採集方法。數據埋點分為初級、中級、高級三種方式。數據埋點是一種良好的私有化部署數據採集方式。
埋點技術如何採集數據，有何優缺點？
數據埋點分為初級、中級、高級三種方式，分別為：
初級：在產品、服務轉化關鍵點植入統計代碼，據其獨立ID確保數據採集不重復（如購買按鈕點擊率）；
中級：植入多段代碼，追蹤用戶在平台每個界面上的系列行為，事件之間相互獨立（如打開商品詳情頁——選擇商品型號——加入購物車——下訂單——購買完成）；
高級：聯合公司工程、ETL採集分析用戶全量行為，建立用戶畫像，還原用戶行為模型，作為產品分析、優化的基礎。
無疑，數據埋點是一種良好的私有化部署數據採集方式。數據採集准確，滿足了企業去粗取精，實現產品、服務快速優化迭代的需求。
但，因手動埋點工程量極大，且一不小心容易出錯，成為很多工程師的痛。且其開發周期長，耗時費力，很多規模較小的公司並不具備自己埋點的能力。無埋點成為市場新寵。最後埋點、無埋點兩種技術誰能成為最後贏家，我們拭目以待。
Ⅱ 廣告變現產品常見的數據埋點
廣告變現產品在實際數據分析中，光依賴廣告後台的填充率、展示率、點擊率，是完全不足夠的。所以，這篇文章主要來分享一下廣告變現產品常見的數據埋點。
01 非激勵型廣告常見埋點
一般非激勵型廣告（橫幅廣告、原生廣告、插屏廣告）的埋點主要分為以下幾個埋點：
廣告開始載入——>廣告載入成功——>廣告觸發——>廣告展示成功——>廣告點擊
廣告開始載入：客戶端向某廣告聚合發起請求
廣告載入成功：成功收到回調，從廣告聚合中拉取到某廣告平台的緩存
廣告觸發：用戶進入到某廣告場景中
廣告展示成功：廣告成功展示
廣告點擊：用戶點擊廣告
02 非激勵型廣告常見數據指標
1. 廣告載入成功率=廣告載入成功/廣告開始載入
相比廣告平台中的填充率，廣告平台的填充率通常指瀑布流中某層、bidding中某個廣告平台的填充率，而這里的廣告載入率指的是某個廣告位置的整體填充率。通常情況下，在不進行任何限制且用戶網路情況良好的情況下，廣告載入成功率是可以達到90%以上的。
如果廣告平台的展示率較低，通常是由於人均廣告觸發次數較低或者廣告場景展示率較低。
2. 人均廣告觸發次數=通關插屏廣告觸發次數/DAU
如果人均廣告觸發次數較低，那麼需要考慮是否要更換廣告觸發時機，選擇更容易被用戶觸發的廣告場景；或者調整用戶使用流程，盡量引導用戶到達該廣告場景。
3. 廣告場景展示率=廣告展示成功/廣告觸發
如果廣告場景展示率比較低（<50%），需要考慮廣告緩存是否過晚，需要優化緩存機制。
4. 廣告點擊率=廣告點擊/廣告展示成功
對比自家打點廣告點擊率與廣告後台點擊率的差距，如果打點廣告點擊率明顯高於廣告後台，可能存在無效點擊，被廣告平台過濾，需要引起警惕。
解決辦法：插屏廣告增加一個Ad break，提醒用戶接下來會有插屏廣告；橫幅廣告與主要操作界面保持一定的間隔；原生廣告修改廣告樣式，這些都是非常有效的降低誤點擊的方法。
03 激勵型廣告常見埋點
激勵型廣告主要分為以下幾個埋點：
激勵廣告開始載入——>激勵廣告載入成功——>激勵廣告彈窗觸發——>用戶點擊觀看激勵廣告——>激勵廣告展示成功——>用戶看完激勵廣告——>激勵廣告點擊
激勵廣告開始載入：客戶端向某廣告聚合發起請求
激勵廣告載入成功：成功收到回調，從廣告聚合中拉取到某廣告平台的緩存
激勵廣告彈窗觸發：激勵廣告彈窗出現
用戶點擊觀看激勵廣告：用戶點擊激勵廣告彈窗上的觀看按鈕
激勵廣告展示成功：激勵廣告展示成功
用戶看完激勵廣告：用戶完整看完激勵視頻廣告，客戶端收到相關回調，准備給用戶發放相關獎勵
激勵廣告點擊：用戶點擊激勵視頻廣告
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激勵型廣告常見數據指標
激勵型廣告數據指標除了需要分析非激勵型廣告常見數據指標，還需要分析以下2個數據指標：
彈窗點擊率=用戶點擊觀看激勵廣告/激勵廣告彈窗觸發
如果用戶彈窗點擊率較低（<50%），那就需要優化獎勵內容（包括獎勵的商品或數量）；同時彈窗的UI上進行優化，也是一個可以考慮的方向。
完播率=用戶看完激勵廣告/激勵廣告展示成功
如果完播率較低，則更多需要考慮優化獎勵內容（包括獎勵的商品或數量）。