GA google_analysis数据埋点使用学习记录（GTM）

最新推荐文章于 2025-03-07 13:22:19 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SaRAku/article/details/119114252
版权

目录，可以直接点到实践那里开始看的，前面都是我整理笔记的资料

半个多月之后。。。
现在完成了GTM的埋点需求回来把文章写完，对整个GA和GTM的机制好像更理解了一点。
GA和GTM有关又无关。

GA就好比一个简易版的帮助你分析网站数据的分析网站，你用GA提供的js工具包（analysis.js）提供的ga方法向GA网站发送数据。
而GTM又称 代码管理工具（x），我觉得它更像是 第三方代码管理工具。

打个比方，要是除了GA，你还想让一个其他的网站 W 想要记录网站信息，这时候你又得下载W提供的工具包，辛辛苦苦把同样的数据手动发给W。
（假设你的网站是电商网站，你想用GA记录客流量、购买量信息，这时候W可以是一个引流的广告网站，这个引流的广告网站说我也要你们网站的购买量数据，这样我就知道我这个广告产生了多大作用，所以你也得发一份给我>^<）

然后每次搬砖工都得含辛茹苦地把工具包代码搬到html里，再在页面上同样的位置放置发送代码，搬砖工也很累哒！orz
然后搬砖工打开了GTM，他眼前一亮。
金色传说！
GTM就可以帮你管理这部分 要发给其他网站的 代码。

目前我琢磨到的使用方式如下：

  • GTM工具js还是要放html里的，GTM的跟踪工具window.dataLayer 也是要的。
  • 比如说n个网站都要“购买”数据，那你就只需要建立一个购买的触发器。
  • 然后根据需要建立变量，（自定义变量->变量类型为数据层变量，这样就可以从datalayer发来的对象里自动找到这个变量了）
    在这里插入图片描述
  • 建立完变量之后就建立 事件 （也就是代码），我使用的方式主要是发送 像素事件。
    我根据购买的number，去发送像素，从图里可以看得出，可以在事件里获得发来的数据并处理的。
    这段代码会被插入到你现在页面的html里，所以直接只写一段< img />也是可以的。
    在这里插入图片描述

最后就这样可以使用GTM了。
这样的跟踪方式其实是转手了一道，比如我购买了一个东西，触发了触发器，然后触发器再触发事件去处理传来的数据，向我的网站发送像素，接下来收到像素的我的网站，再发送跟踪请求，到正确的网站W。
也因此GTM被称为第三方代码管理器。

但是好处是你不用把这些代码写在自己的项目里了，比如同一个购买行为要发到5个网站，以前你要写好多代码，黏贴好多东西进你的项目，现在，你只需要发送一段datalayer（“purchase”）去触发购买触发器，然后把代码都放在GTM里，触发器自行触发，发出请求。

理论部分

参考内容来自于官方文档：
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs
简易版：
https://support.google.com/analytics/answer/1008080
在这里插入图片描述

首先申请个id，然后再有一个公网ip地址作为媒体资源的申请地址。

接下来在代码里进行操作。

1、将ga的创建代码在项目开始的时候运行一下，如下图。

可以写一个analysis()函数，在项目启动的时候运行，以下代码会自动将全局函数ga 注册到window上，之后就可以打印一下window.ga看看。
在这里插入图片描述

<!-- Google Analytics -->
<script>
/**
 * Creates a temporary global ga object and loads analytics.js.
 * Parameters o, a, and m are all used internally. They could have been
 * declared using 'var', instead they are declared as parameters to save
 * 4 bytes ('var ').
 *
 * @param {Window}        i The global context object.
 * @param {HTMLDocument}  s The DOM document object.
 * @param {string}        o Must be 'script'.
 * @param {string}        g Protocol relative URL of the analytics.js script.
 * @param {string}        r Global name of analytics object. Defaults to 'ga'.
 * @param {HTMLElement}   a Async script tag.
 * @param {HTMLElement}   m First script tag in document.
 */
(function(i, s, o, g, r, a, m){
  i['GoogleAnalyticsObject'] = r; // Acts as a pointer to support renaming.

  // Creates an initial ga() function.
  // The queued commands will be executed once analytics.js loads.
  i[r] = i[r] || function() {
    (i[r].q = i[r].q || []).push(arguments)
  },

  // Sets the time (as an integer) this tag was executed.
  // Used for timing hits.
  i[r].l = 1 * new Date();

  // Insert the script tag asynchronously.
  // Inserts above current tag to prevent blocking in addition to using the
  // async attribute.
  a = s.createElement(o),
  m = s.getElementsByTagName(o)[0];
  a.async = 1;
  a.src = g;
  m.parentNode.insertBefore(a, m)
})(window, document, 'script', '//www.google-analytics.com/analytics.js', 'ga');

// Creates a default tracker with automatic cookie domain configuration.
ga('create', 'UA-XXXXX-Y', 'auto');

// Sends a pageview hit from the tracker just created.
ga('send', 'pageview');
</script>
<!-- End Google Analytics -->

2、ga函数是什么

emmm打印出来是这样的，8是很懂，总之好像是要使用analysis.js文件？
然后并不是一个简单的函数，使用它主要是先创建链接（create），然后再发送事件ga(‘send’, ‘pageview’);
在这里插入图片描述
啊。lucky。官网里详细说明了这个函数是什么。
命令队列的命令以及对应参数参考：https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/command-queue-reference
在这里插入图片描述
所以使用的时候先创建，创建完之后会根据下载下来的analysis.js文件重写window.ga函数。
window.ga函数对象拥有几个常用属性：
以及可以使用readyCallback，也就是回调函数，会在js文件下载完，所有ga命令队列中的历史命令执行完之后 执行，参数是跟踪器实例数组
1、函数：getAll()、getName
跟踪器实例的一些方法：
1、get(“name”) 获取数据。 之前看到的tracker.name这种方法打印不出跟踪器的name。默认跟踪器的name为t0。
2、set(“page”，“xxx”) 设置数据

3、发送数据

使用send命令。
可以参考这个博客使用GTM：https://blog.youkuaiyun.com/william_n/article/details/104001559
（Gtag官网参考地址：
https://developers.google.com/gtagjs
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gtagjs
）

如何在站点查看发送数据
在这里插入图片描述

1、网页浏览数据追踪：
ga(‘send’, ‘pageview’);一般一个页面一个，我也好奇为啥不写上第三个参数，把pathname写上去。
监听路由跳转函数，在每一次跳转的时候就发送一次

history.listen(data=>{
	window.ga && window.ga('send', 'pageview');
})

官网上这么写的，应该是会自动捕获路由。

// 尝试用这个代码打印出自己的追踪其内部属性数据看看
    window.ga && window.ga.getAll().forEach(trackers=>{
      console.log(trackers.get("name"),trackers.get("page"),trackers.get("location"),trackers.get("title"))
    })

在这里插入图片描述

原因2是。好像说单页面应用不用。
因为我们在发送之前，需要更新跟踪器，也就是使用(“set”，“page”，xxx）这样去更新当前的浏览网页，对于单页面应用来说有一些交互行为是可能会引起错误（？）
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/83747967
来源2（官网）：https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/single-page-applications?hl=zh-cn

在这里插入图片描述

实践

申请账号和媒体资源：

首先（大受震撼.jpg）现在我们创建的GA资源一般都是GA4媒体资源，有两个特点：
1、媒体资源ID前面没有了UA开头的号码。
2、GA4项目没有数据视图。（应该是全部合并成使用标签创建？没有太看得懂）

在这里插入图片描述

目前这篇文章还是针对Universal Analytics版本（GA4之前的版本）做学习。因为大部分网站现在其实还是用的GA3，而且GA4太新了我找不到学习资料哈哈哈，（4版本的控制页面也和3完全不同），反正Universal Analytics版本后面也可以升级GA4，而GA4无法降级回来，所以就创建3版本的啦。

如果你发现你创建的媒体资源号前面没有UA开头，可以考虑重新创建账号。
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/317729827

我买了个9块一年的域名，用这个申请了账号。

设置跟踪代码，衡量网页浏览

看这里看这里，官网的教程

首先尝试配置网页浏览事件。
我图方便，直接用umi建网页，因此编译html也隐藏起来了（弊端哈哈哈），嗯，所以我没有像教程里说的放在< script>里面，我直接放在一个运行时启动的函数里，像这样
在这里插入图片描述
接下来再加上一个路由监听，每一次监听都发送一次网页浏览事件。
在这里插入图片描述
然后你再转回到analysis的页面，就会看到这样监听出来了。
呜哇！啪啪啪鼓掌。
在这里插入图片描述
点开侧边 实时->内容，可能会看到这样的页面，出于各种考虑，可能会需要记录用户进入网站的方式等等。

在这里插入图片描述
你可能会疑惑，什么是来源、媒介 怎么设置它们？
来源/媒介 是google已经设置好的相匹配的一对数据，比如 google / organic、facebook.com / referral、pixnet.net / referral、(direct) / (none)
更详细的可以看看这篇文章(真的很详细)： https://www.webguide.nat.gov.tw/News_Content.aspx?n=531&s=2935
（里面的管道分组在简体里好像是被翻译成 渠道分组）

既然是 “网页浏览量”，那可能就会有一个问题：

怎么定义一次浏览、一个用户多次浏览的话如何保证数据精准

GA的会话设定，必看
这三篇都读一下，感觉有帮助。
在这里插入图片描述

ga把一次会话理解为一个容器，其中包含了用户在网站上执行的操作。默认来说一次会话是30分钟时限，其中还有广告跳转、午夜重新更新的规则。

关于userID的官方解读1
userID与cookie解读2
如何保证精确性，其实GA会在浏览器cookie里留下一个针对浏览器的唯一id，它的默认时长有2年，但是换浏览器会失效、比如手机和网页同时看会记为两个用户，因此我们网站可以使用自己设置的userID，之后发送给ga网站分析时，它会认为我们设置同一个userID就是同一个用户。

window.ga && window.ga('set', 'userId', userId);
其他参考

防止浏览量虚高，对第三方referral做调整，比如对于电商，用户下单后跳转到第三方支付网站支付，如果支付不成功，有跳转回来，这种情况会造成新的会话开启，导致会话虚高，因此需要对GA做设置，使得GA遇到上述情况的时候不会开启新的会话，（也就是过滤）设置的地方在Property下的Referral Exclusion List。
https://www.ichdata.com/install-ga-tracking-code.html

设置跟踪事件

网页浏览只能看到路由的维度，而要细分到页面上的某个操作，必须以“事件”（event）为维度跟踪。
ga使用send方式发送跟踪时间，gtag使用另一种方式。

但是共通都是有几个衡量量词：

名称使用值（ga / gtag)说明
< action>eventAction / event_category将在 Google Analytics（分析）事件报告中显示为事件操作的值。(互动名称）
< category>eventCategory / event_category事件类别，通常是用户与之互动的对象（例如 ‘Video’）
< label>eventLabel / event_label事件标签，事件的描述等

在这里插入图片描述

设置完后可以在这里看到
在这里插入图片描述

插件使用

基本使用网页浏览+事件记录就可以满足大部分需求了，如果产品有更精细的维度需求，再慢慢看新的教程吧。
插件的话使用一个ecommerce 电子商务插件。
也就是电子商务跟踪。
1、先在报告里打开跟踪。（管理，数据视图，电子商务设置，打开即可。）
可以设置事件标签漏斗。
在这里插入图片描述

2、在代码中加入插件 ga(‘require’, ‘ecommerce’);
3、如何使用。

  • https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/ecommerce

添加完交易数据和商品数据后别忘了send。

在这里插入图片描述

转化指标

比如设置一个目标，接下来给某个事件设置价值。
在这里插入图片描述

GTM和GA

学着学着看到一个新概念，叫做：GTM
全称google tag manage。
但是我不清楚明明已经有了send event方式，为什么还要引入一个新概念去操作页面上的事件呢？
然后我找了一些资料：
https://www.jianshu.com/p/e66457eff06b

在这里插入图片描述
GTM是跟踪代码管理器，和我们用的GA不一样。。
虽然最后它们的事件点击数据追踪都是会汇集到我们的GA报告里的，不过资料里都说使用GTM去跟踪埋点更易于后期维护，和不妨碍现有的代码逻辑。

创建一个跟踪代码管理器。
使用指南： https://developers.google.com/tag-manager/quickstart

GA埋点，统计网站流量
panying0903的专栏
11-27 1万+
官方网站：https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gajs/ 异步引用Google的Google Analytics代码 (function(i, s, o, g, r, a, m) { i['GoogleAnalyticsObject'] = r; i[r] = i[r] || functi
Google Analytics埋点分析调试器
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04-03 712
如果您想衡量网站或应用中的销售情况，我们建议您实现以下事件。如需详细了解这些事件，请参阅网站适用的。如需了解应用项目中的事件，请参阅。
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关于Google Analytics埋点及API获取数据
GTM 和 GA 在 Storefront 里的集成
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
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这一机制实现了与后端无关的前端行为跟踪，且具有高度灵活性——日后如果需要增加新的跟踪（比如关注特定按钮点击），只需在前端push新的事件，并在GTM中增加配置，而不必改动GA埋点代码。登录 GA 后选择“开始收集数据”，按照向导创建新的帐户和属性，填写网站名称、网址、行业类别等信息，并获取 Tracking ID（GA4中称为“测量ID”，格式类似于“G-XXXX”） (推送此事件后，同样在GTM中配置“add_to_cart”的自定义事件触发器，以及GA4事件标签（事件名称设为add_to_cart）。
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前提：在使用google统计的时候，需要使用到自定义事件（埋点）上传，让运营进行分析，所以由此做个记录，希望可以帮助到其他人。 总体分析：你先要将sdk放入代码中，再去平台设置相关事件，然后在代码中使用gtag()上传埋点数据，平台就可以直接获取到相应的数据了。 1、需要去google上面获取gtag.js的sdk代码，放入到前端页面中； <!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics --> <script async src="ht
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包含一个jar包和一个例子。经过本人测试的。不懂得请详细阅读里面的ReadMe.txt
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华为GTM900是一款专为GPRS（通用分组无线服务）和SMS（短消息服务）通信设计的模块，广泛应用于移动数据传输和短信通信。在这个压缩包中，我们有三个关键文件：CGtm900.cpp、GTM900.h以及www.pudn.com.txt。这些文件...
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学名叫时间追踪(Event Tracking), 主要针对用户行为或者业务过程进行捕获，处理和发送相关技术及实施过程.埋点是数据领域的一个专业术语，也是互联网领域的俗称，是互联网领域的俗称埋点是产品数据分析的基础，一般用于推荐系统的反馈、用户行为的监控和分析、新功能或者运营活动效果的统计分析等。埋点包含两个重要概念：事件（event），属性（param）事件（event）：应用中发生了什么，例如用户操作、系统事件或系统错误。
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zpei2012的博客
02-27 536
Google analysis test
浏览器控制台定位页面内存泄漏总结/GTM 埋点导致内存泄漏
汤一飞
07-26 940
发现展开层级中有个 ‘gtm’ 相关的 js 对象占内存最大, 点击定位源码, 发现它里面有个属性直接指向了一个大 element , 导致此 element 未销毁, 网络标签页中屏蔽掉 gtm 相关 js , 问题解决一部分, 确定定位到原因了, 之后搜到了一篇文章。本系统(vue2)有个功能是点击目录刷新右侧 router-view (先切换到空白页, 再 $router.replace 切回原页面), 所以页面操作就是点下目录刷新下, 这样刷新前后页面没变, 如果内存还飙升不降, 铁定有问题。
1432 - 走出迷宫的最少步数 代码实现（c++）
最新发布
03-18
<think>好的，用户需要C++实现迷宫最少步数的问题。首先，我应该回忆一下这类问题的常见解法。通常，这类问题可以用广度优先搜索（BFS）算法来解决，因为BFS适合寻找无权图中的最短路径。迷宫中的每个格子可以看作是图中的一个节点，相邻的空地格子之间有一条边。BFS会逐层扩展，一旦找到终点，就能保证路径是最短的。 接下来，我需要考虑输入格式。根据用户提供的引用内容，输入第一行是R和C，代表迷宫的行数和列数。接下来的R行每行有C个字符，'.'表示空地，'#'表示障碍物。起点是左上角(0,0)，终点是右下角(R-1, C-1)，且这两个位置都是空地。 然后是具体实现步骤。首先需要读取输入，将迷宫存储为一个二维数组。然后使用队列来进行BFS。还需要一个二维数组来记录到达每个位置所需的步数，或者标记是否已访问。每一步需要检查上下左右四个方向，如果相邻格子是空地且未被访问过，则将其加入队列，并更新步数。 需要注意边界条件，比如当R或C为1时的情况。同时，队列的初始状态是起点，步数为1（因为包括起点和终点）。每次从队列中取出一个位置，检查是否是终点，如果是则返回步数。否则，遍历四个方向，符合条件的加入队列，并标记已访问。 可能还需要处理队列为空的情况，即无法到达终点，但根据题目描述，题目可能保证有解，但用户的问题中没有说明是否需要处理无解的情况，所以可能返回-1或者0表示无法到达。但根据引用中的描述，可能题目保证了起点和终点都是空地，但中间是否有路径不确定，所以代码中可能需要处理这种情况。 然后，代码结构大致如下：定义方向数组，处理输入，初始化队列和访问数组，进行BFS循环。每一步处理当前节点的四个邻居，判断是否合法（在迷宫范围内，未被访问，且是空地）。 测试样例方面，用户可能没有提供，但需要确保代码正确处理示例输入，例如引用中的情况。例如，一个3x3的迷宫，中间有障碍物，路径可能需要绕行，此时步数是否正确。 另外，关于步数的计算，起点和终点都要算进去，所以初始步数是1，每次移动到新位置时步数是当前步数加1。例如，起点是0,0，步数为1，下一个位置步数就是2，直到终点。 现在考虑代码的正确性。比如，访问数组要防止重复访问，否则可能导致无限循环。同时，队列中存储的位置需要携带步数信息，或者在进入队列时更新步数数组。常见的做法是用一个二维数组dist来记录每个位置的步数，初始化为-1或0，起点设置为1，之后每次扩展时设置对应位置的步数。 可能的错误点包括方向数组的定义是否正确，边界条件是否正确处理，访问数组的初始化和更新是否正确，以及队列的FIFO顺序是否正确维护。 最后，编写代码时要符合C++的语法，使用STL的队列结构，可能使用pair表示坐标，或者结构体。例如，使用queue<pair<int, int>>来存储坐标，同时有一个二维数组dist来记录步数。方向数组可以定义为四个方向的dx和dy数组。 总结步骤： 1. 读取R和C，然后读取迷宫地图。 2. 初始化队列，将起点(0,0)加入队列，并标记dist[0][0] = 1。 3. BFS循环，直到队列为空或找到终点。 4. 每次取出队首元素，检查是否是终点，是则返回步数。 5. 否则，遍历四个方向，检查是否合法，若合法则设置步数并加入队列。 6. 如果队列空且未找到终点，返回-1（如果题目允许的话）。 现在需要将这些逻辑转化为C++代码。同时，确保正确处理输入，比如迷宫的行输入可能有换行符需要注意，或者使用cin读取时自动跳过空格，但需要确保每个字符都被正确读取。 可能的代码实现如下： #include <iostream> #include <queue> using namespace std; int main() { int R, C; cin >> R >> C; vector<vector<char>> maze(R, vector<char>(C)); for (int i = 0; i < R; ++i) { for (int j = 0; j < C; ++j) { cin >> maze[i][j]; } } queue<pair<int, int>> q; vector<vector<int>> dist(R, vector<int>(C, -1)); q.push({0, 0}); dist[0][0] = 1; int dx[] = {-1, 1, 0, 0}; int dy[] = {0, 0, -1, 1}; while (!q.empty()) { auto [x, y] = q.front(); q.pop(); if (x == R-1 && y == C-1) { cout << dist[x][y] << endl; return 0; } for (int i = 0; i < 4; ++i) { int nx = x + dx[i]; int ny = y + dy[i]; if (nx >= 0 && nx < R && ny >=0 && ny < C && maze[nx][ny] == '.' && dist[nx][ny] == -1) { dist[nx][ny] = dist[x][y] + 1; q.push({nx, ny}); } } } // 如果无法到达 cout << -1 << endl; return 0; } 这样应该可以处理大部分情况。需要确保在C++11及以上编译，因为使用了结构化绑定（auto [x,y]）。如果编译器不支持，可以改用传统的.first和.second访问。 另外，测试一个例子： 比如输入： 3 5 ..... .###. ..... 应该输出步数，比如从(0,0)到(2,4)的最短路径可能需要绕行，步数可能为 3+5+...需要具体看路径。或者另一个例子： 输入： 3 3 ... .## ... 输出步数可能为5： (0,0)→(0,1)→(0,2)→(1,2)→(2,2)，步数为5？ 不过需要实际验证。但代码逻辑正确的话，BFS会找到最短路径。 最后，用户可能需要这样的代码，所以给出上述实现，并解释关键点。</think>以下是用C++实现迷宫最短路径的BFS算法代码及解析： ```cpp #include <iostream> #include <queue> #include <vector> using namespace std; int main() { int R, C; cin >> R >> C; vector<vector<char>> maze(R, vector<char>(C)); // 读取迷宫数据 for (int i = 0; i < R; ++i) for (int j = 0; j < C; ++j) cin >> maze[i][j]; // BFS队列和距离记录数组 queue<pair<int, int>> q; vector<vector<int>> dist(R, vector<int>(C, -1)); const int dx[] = {-1, 1, 0, 0}; // 上下左右方向 const int dy[] = {0, 0, -1, 1}; // 初始化起点 q.push({0, 0}); dist[0][0] = 1; // 包含起点和终点[^2] while (!q.empty()) { auto [x, y] = q.front(); q.pop(); // 到达终点立即返回结果 if (x == R-1 && y == C-1) { cout << dist[x][y] << endl; return 0; } // 遍历四个方向 for (int i = 0; i < 4; ++i) { int nx = x + dx[i]; int ny = y + dy[i]; // 有效性检查：边界、可通行、未访问 if (nx >= 0 && nx < R && ny >= 0 && ny < C && maze[nx][ny] == '.' && dist[nx][ny] == -1) { dist[nx][ny] = dist[x][y] + 1; q.push({nx, ny}); } } } // 无法到达终点的情况 cout << -1 << endl; return 0; } ``` ### 关键点说明 1. **BFS算法**：采用广度优先搜索逐层扩展，确保找到的路径是最短路径 2. **队列结构**：使用`queue<pair<int, int>>`存储待处理的坐标 3. **距离记录**：通过二维数组`dist`同时实现访问标记和步数记录 4. **方向控制**：通过预定义的dx/dy数组实现四个方向的遍历 5. **边界处理**：检查坐标是否在合法范围内（0 ≤ x < R，0 ≤ y < C） 6. **复杂度**：时间复杂度$O(R×C)$，空间复杂度$O(R×C)$
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