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揭秘!一个高准确率的Flutter埋点框架如何设计
 
作者:闲鱼技术-兰昊
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2020-6-3 
 
编辑推荐:
本文重点介绍了用户行为埋点定义以及实现方案相关流程,希望对大家有帮助。
本文来自于阿里云,由火龙果软件Anna编辑、推荐。

背景

用户行为埋点是用来记录用户在操作时的一系列行为,也是业务做判断的核心数据依据,如果缺失或者不准确将会给业务带来不可恢复的损失。闲鱼将业务代码从Native迁移到Flutter上过程中,发现原先Native体系上的埋点方案无法应用在Flutter体系之上。而如果我们只把业务功能迁移过来就上线,对业务是极其不负责任的。因此,经过不断探索,我们沉淀了一套Flutter上的高准确率的用户行为埋点方案。

用户行为埋点定义

先来讲讲在我们这里是如何定义用户行为埋点的。在如下用户时间轴上,用户进入A页面后,看到了按钮X,然后点击了这个按钮,随即打开了新的页面B。

这个时间轴上有如下5个埋点事件发生:

进入A页面。A页面首帧渲染完毕,并获得了焦点。

曝光坑位X。按钮X处于手机屏幕内,且停留一段时间,让用户可见可触摸。

点击坑位X。用户对按钮X的内容很感兴趣,于是点击了它。按钮X响应点击,然后需要打开一个新页面。

离开A页面。A页面失去焦点。

进入B页面。B页面首帧渲染完毕,并获得焦点。

在这里,打埋点最重要的是时机,即在什么时机下的事件中触发什么埋点,下面来看看闲鱼在Flutter上的实现方案。

实现方案

进入/离开页面

在Native原生开发中,Android端是监听Activity的onResume和onPause事件来做为页面的进入和离开事件,同理iOS端是监听UIViewController的viewWillAppear和viewDidDisappear事件来做为页面的进入和离开事件。同时整个页面栈是由Android和iOS操作系统来维护。

在Flutter中,Android和iOS端分别是用FlutterActivity和FlutterViewController来做为容器承载Flutter的页面,通过这个容器可以在一个Native的页面内(FlutterActivity/FlutterViewController)来进行Flutter原生页面的切换。即在Flutter自己维护了一个Flutter页面的页面栈。这样,原来我们最熟悉的那套在Native原生上方案在Flutter上无法直接运作起来。

针对这个问题,可能很多人会想到去注册监听Flutter的NavigatorObserver,这样就知道Flutter页面的进栈(push)和出栈(pop)事件。但是这会有两个问题:

假设A、B两个页面先后进栈(A enter -> A leave -> B enter)。然后B页面返回退出(B leave),此时A页面重新可见,但是此时是收不到A页面push(A enter)的事件。

假设在A页面弹出一个Dialog或者BottomSheet,而这两类也会走push操作,但实际上A页面并未离开。

好在Flutter的页面栈不像Android Native的页面栈那么复杂,所以针对第一个问题,我们可以来维护一个和页面栈匹配的索引列表。当收到A页面的push事件时,往队列里塞一个A的索引。当收到B页面的push事件时,检测列表内是否有页面,如有,则对列表最后一个页面执行离开页面事件记录,然后再对B页面执行进入页面事件记录,接着往队列里塞一个B的索引。当收到B页面的pop事件时,先对B页面执行离开页面事件记录,然后对队列里存在的最后一个索引对应的页面(假设为A)进行判断是否在栈顶(ModalRoute.of(context).isCurrent

),如果是,则对A页面执行进入页面事件记录。

针对第二个问题,Route类内有个成员变量overlayEntries,可以获取当前Route对应的所有图层OverlayEntry,在OverlayEntry对象中有个成员变量opaque可以判断当前这个图层是否全屏覆盖,从而可以排除Dialog和BottomSheet这种类型。再结合问题1,还需要在上述方案中加上对push进来的新页面来做判断是否为一个有效页面。如果是有效页面,才对索引列表中前一个页面做离开页面事件,且将有效页面加到索引列表中。如果不是有效页面,则不操作索引列表。

以上并不是闲鱼的方案,只是笔者给出的一个建议。因为闲鱼APP在一开始落地Flutter框架时,就没有使用Flutter原生的页面栈管理方案,而是采用了Native+Flutter混合开发的方案。因此接下来也是基于此来阐述闲鱼的方案。

闲鱼的方案如下(以Android为例,iOS同理):

注:首次打开指的是基于混合栈新打开一个页面,非首次打开指的是通过回退页面的方式,在后台的页面再次到前台可见。

看似我们将何时去触发进入/离开页面事件的判断交给Flutter侧,实际上依然跟Native侧的页面栈管理保持了一致,将原先在Native侧做打埋点的时机告知Flutter侧,然后Flutter侧再立刻通过channel来调用Native侧的打埋点方法。那么可能会有人问,为什么这么绕,不全部交给Native侧去直接管理呢?交给Native侧去直接管理这样做针对非首次打开这个场景是合适的,但是对首次打开这个场景却是不合适的。因为在首次打开这个场景下,onResume时Flutter页面尚未初始化,此时还不知道页面信息,因此也就不知道进入了什么页面,所以需要在Flutter页面初始化(init)时再回过来调Native侧的进入页面埋点接口。为了避免开发人员去关注是否为首次打开Flutter页面,因此我们统一在Flutter侧来直接触发进入/离开页面事件。

曝光坑位

先讲下曝光坑位在我们这里的定义,我们认为图片和文本是有曝光意义的,其他用户看不见的是没有曝光意义的,在此之上,当一个坑位同时满足以下两点时才会被认为是一次有效曝光:

坑位在屏幕可见区域中的面积大于等于坑位整体面积的一半。

坑位在屏幕可见区域中停留超过500ms。

基于此定义,我们可以很快得出如下图所示的场景,在一个可以滚动的页面上有A、B、C、D共4个坑位。其中:

坑位A已经滑出了屏幕可见区域,即invisible;

坑位B即将向上从屏幕中可见区域滑出,即visible->invisible;

坑位C还在屏幕中央可视区域内,即visible;

坑位D即将滑入屏幕中可见区域,invisible->visible;

那么我们的问题就是如何算出坑位在屏幕内曝光面积的比例。要算出这个值,需要知道以下几个数值:

容器相对屏幕的偏移量

坑位相对容器的偏移量

坑位的位置和宽高

容器的位置和宽高

其中坑位和容器的宽和高很容易获取和计算,这里就不再累述。

获取容器相对屏幕的偏移量

//监听容器滚动,得到容器的偏移量
double _scrollContainerOffset = scrollNotification.metrics.pixels;

获取坑位相对容器的偏移量

//曝光坑位Widget的context
final RenderObject childRenderObject = context.findRenderObject();
final RenderAbstractViewport viewport = RenderAbstractViewport.of (childRenderObject);
if (viewport == null) {
return;
}
if (!childRenderObject.attached) {
return;
}
//曝光坑位在容器内的偏移量
final RevealedOffset offsetToRevealTop = viewport.getOffsetToReveal (childRenderObject, 0.0);

逻辑判断

//曝光坑位Widget的context
final RenderObject childRenderObject = context.findRenderObject();
final RenderAbstractViewport viewport = RenderAbstractViewport.of (childRenderObject);
if (viewport == null) {
return;
}
if (!childRenderObject.attached) {
return;
}
//曝光坑位在容器内的偏移量
final RevealedOffset offsetToRevealTop = viewport.getOffsetToReveal (childRenderObject, 0.0);

点击坑位

点击坑位埋点没什么难点,很容易就可以想到下面的方案:

效果

经过多轮迭代和优化,目前线上Flutter页面的埋点准确率已经达到100%,有力地支持了业务的分析和判断。同时这套方案让业务同学在做开发时,对于页面进入/离开、曝光坑位可以做到无感知,即不用关心何时去触发,做到了简单易用和无侵入性。

展望

此外,针对页面进入/离开这个场景,由于闲鱼是基于Flutter Boost混合栈的方案,因此我们的解决方案还不够通用。不过未来随着闲鱼上的Flutter页面越来越多,我们后续也会去实现基于Flutter原生的方案。

在闲鱼做数据驱动业务是一件非常重要且有意义事,而埋点直接影响着数据采集,埋点的丢失和错误将会让我们在大海上航行时失去灯塔的指引。在这里大家都习惯着用数据来指导工作方向,试验->取数据分析->调整实验->再取数据分析->再调整实验。如此循环着,只为找到最适合用户的那一个设计。

 

 
   
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