大厂经验：多端可视化埋点解决方案

2020-06-28 本文已影响0人阿里云技术

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（作者：qingliang_hu）

团队经过一年探索，已经实现了多终端可视化埋点方案，包含 Web / App / 小程序等终端，基本操作流程就是将原运行在终端的应用，映射到PC浏览器上，通过浏览器做配置埋点，相较于H5，App终端因技术栈及访问环境等条件不同，在界面投屏及元素识别上有一定的难度，下面分享我们实现的像素识别方案。

埋点，简单说就是对指定位置埋上指定的值，以便监控到该位置是否做了点击、曝光、跳转等操作，从而得到数据以做分析使用。

该数据通常被PD、运营等同学使用，但埋点却由编码的开发同学完成，且埋点的值还会不定时的更新，增加开发人员工作。

以此为诉求，团队着手实现可视化埋点方案，可视化埋点核心在于如何以平台的形式不经开发人员来对页面埋点，比如由制定埋点规划、使用埋点数据的PD人员来操作。

可视化埋点从使用终端及技术栈上可划分为两类，native和web，而weex、小程序则两端都覆盖

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开发完全不参与，当然是非常理想，实际上难以操作。简单来说做埋点管理的平台通常是在web端，而PD很难通过web平台来操作native app的页面元素。相比之下web端的埋点可视化因终端及技术的一致性，我们已经实现。

退而求其次，由开发人员在代码中标明需要埋点的位置，由PD来配置、更新需埋点的值，也可以很大程度上减少开发人员工作，提升工作效率，我们就以这种思路来实际App可视化埋点。

下面主要分享下，如何在PC平台对App实现可视化埋点解析，实际的实现行为更复杂，这里精要讲下思路、流程。

方案

web端的可视化埋点，用户可以通过js实现对html操作，从而直接在PC上对web页面做元素的圈选、分析。

而web不具备操作native的能力，通过埋点规范、Native截屏、解析约定等，共同实现了一套完整的方案。

首先Native开发人员做硬编码向需要埋点的元素定义id，native接入sdk，以识别此类元素，截应用图，并将图元素绘制在对应位置，保存为RGB色值的png图像，如下图。

image.png

上图中带黑色边框的蓝色正方形的区块，标明了需要埋点的元素及ID都隐藏这个区块里。

我们放大该区块

image.png

可以看到黑框内的左上角，有一些彩色像素，这些像素就是用来标识埋点元素的位置及id。

web端的工作重点就是解析这张图片的Data。

web端下载该图并得到其像素数据

const canvas = document.canvas;
const ctx = canvas.getContext('2d');

const img = new Image();
img.setAttribute("crossOrigin", "anonymous");
img.crossOrigin = "Anonymous"
img.src = src;
img.onload = function() {
ctx.drawImage(img, 0, 0);
let imageData = ctx.getImageData(0, 0, this.width, this.height); // imageData即该图片的所有像素点
}

得到所有像素点，如

[255, 144, 0, 255, 255, 144, 0, 255, 255, 144, 0, 255, 255,...]

我们知道，一个像素点，由四个值组成，分别为RGBA，如第一个像素点

255 - R
144 - G
0 - B
255 - A

通过这套数据，四个一组来筛选找到 web与native 约定好的起始点（即 [97, 117, 116, 255, 111, 116, 114, 255, 97, 99, 107, 255]) ，找到后，再取56_56px的区块，且该区块外有 2_2px的黑色边框，符合这个条件的，即是双方约定标识的有效区域，如下图示意

image.png

比如我们在第10000个像素找到了符合条件的区块，经过简单计算我们可以得到每个像素在图片上的位置

const pi = 10000; //如对第10000个像素点

const width = 1000; //该图片的宽度为1000
const pos = {
height: pi*width,
width: parseInt(i / width, 10)
}

得到有效区域后，再分析该区域像素数据，可以得出，如下像素值

[

97, 117, 116, 255, #起始标识 a,u,t
111, 116, 114, 255, #起始标识 o,t,r
97, 99, 107, 255, #起始标识 a,c,k
0, 0, 27, 255, #id 长度 27
97, 50, 49, 255, #id值 a,2,1
52, 49, 46, 255, #id值 4,1,.
49, 46, 115, 255, #id值 1,.,s
101, 97, 114, 255, #id值 e,a,r
99, 104, 98, 255, #id值 c,h,b
97, 114, 46, 255, #id值 a,r,.
115, 101, 97, 255, #id值 s,e,a
114, 99, 104, 255, #id值 r,c,h
98, 111, 120, 255, #id值 b,o,x 0, 0,
255, 255, 0, 0,
255, 255, 0, 0,
255, 255, 0, 0,
255, 255, 0, 0,
255, 255, 0, 0,
255 ...
]

前三个像素表起始标识，

第四个像素表id的长度值，即27个字符，

据这个长度读取后面的字符

并将每个像素点除第四位外的其它值解析成asc码

String.fromCharCode(97)//=> aString.fromCharCode(117)//=> u

image.png

我们即可得出其表示的数据含义

前三个像素的表起始标识，解析为 autotrack，

据第四像素指定长度（27）字符，解析后面的code为 a2141.1.searchbar.searchbox。

再显示到图像上，效果如下

image.png

为显示友好对 "a2141.1.searchbar.searchbox"，只显示了最后一段。

这样我们即得到了该元素的位置，又得到了其id。

监听用户在该图上的点击操作，即可轻松选中埋点区域并得到其id，为该id绑定配置需要的参数值。生成配置文档并打包到该App中，通过sdk解析该份配置，通过id将配置与页面元素对应上，就大功告成！！

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