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雷雷_20240415_抖音电商埋点与归因分析实践思考_1.pdf

上传人: 张** 编号:169094 2024-07-06 20页 3.50MB

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本文主要介绍了抖音集团在电商埋点和归因分析方面的实践和思考。抖音早期依赖外部工具进行流量统计,2013年开始自主采集数据,支撑推荐场景分析。2015-2016年尝试引入页面标识进行链路追踪,但因成本和复杂度问题未上线。2017年至今,采用事件+参数的日志解决方案,发展了BTM(位置信息)和BCM(内容信息)两点位系统,优化了关键事件和参数管理。 面临的问题包括:参数复杂化、长链路传参需求、质量问题和归因未知场景增多。解决方案包括:制定埋点管理框架,优化关键事件和参数上报,实现链路串联和归因分析。通过SDK治理,统一处理事件和参数,提高归因的准确性和效率。 总结规划方面,提升埋点质量,降低无法归类数据,保障开发效率和归因能力。后续规划包括需求管理、埋点管理和权限管控等。
"抖音电商埋点如何保障数据质量?" "抖音如何通过SDK提升用户路径分析效率?" "抖音电商归因分析实践有哪些创新策略?"
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