いわゆる埋め込みポイントは、アプリケーション内の特定のプロセスでいくつかの情報を収集し、アプリケーションの使用状況を追跡し、その後、訪問（Visits）、訪問者（Visitor）、滞在時間（Time On Site）、ページビュー（Page Views、ページビューとも呼ばれる）、および直帰率（Bounce Rate、失敗率とも呼ばれる）を含む、製品をさらに最適化したり、運用データサポートを提供するために使用されます。このような収集は，ページ（this virtual page view）と，操作の（this button by an event）の二つにできる.
1. 主要指標の一覧
我们先看看无论是 APP 还是 H5 都会关注的指标，了解这些指标的计算方法的细微差异以及复杂性，换个角度来思考埋点的意义。【源自：精通 Web Analytics 2.0】
1.1訪問者と訪問者
訪問者（Visits）と訪問者（Vistors）は，ほとんどすべてのアプリケーションで統計を必要とする指標であり，これは最も基本的な指標である.
对于应用的统计来说，希望统计的是访客（Vistors）。访问（Visits）是指会话层，用户打开应用花一段时间浏览又离开，从指标定义来说这杯称之为一个会话（Session）。一次会话（Session 或 Visit）是打开应用的第一个请求（打开应用）和最后一个请求决定的。如果用户打开应用然后放下手机或是离开电脑，并在接下来 30 分钟内没有任何动作，此次会话自动结束，算作一次访问或会话期。
在计算访客时，埋点上报的数据是尽可能接近真实访客的人数。对于独立访客这个指标，这里还是需要强调一下，独立访客数并不是真实独立的人，因此收集数据时必须知道独立访客虽然能够很好的反映使用应用的真实访问者的数量，但不等于使用应用的真实人数。
その理由は、アプリの繰り返しインストールや携帯電話のパラメータの変更がユニークビジターの指標に影響を与えるからです。独立訪問者の埋葬点はすべてクッキーに依存しており、ユーザーがアプリケーションを開くと、アプリケーションはこの人の端末で独立クッキーを作成し、クッキーが保持されますが、やはり避けられませんが、ユーザーの手動クリーンアップまたはクッキーが無効にされて同じユーザーがアプリケーションクッキーを使用しているので、独立訪問者はアプリケーションを使用している実際の人数に非常に近いことができます。
1.2滞在期間は？
滞留時間は、ユーザーがアプリケーションのページまたは訪問（セッション）に滞在した時間を測定します。
ページ滞留時間は、各ページに費やされた時間を表し、例えば、トップページはトップページに入る（10：00）からトップページを離れて次のページに入る（10：01）までの時間であり、トップページ滞留時間は1分と計算される。Aページは2分。ページBは時間（10：0 3）に入り、時間が記録されていない、この時点で計算は0であり、この特別な状況の処理は、埋められたポイントで特別な注意を払う必要がある、またはその文は、絶対的な正確なデータを収集しようとしないで、不完全なデータを使用することを学ぶために、生きた学習の活用。
アプリケーションの滞在時間は、訪問（セッション）に滞在した時間を表し、すべてのページの訪問時間として計算され、同じ前のプロセスで、アプリケーションの滞在時間は4分です。
1.3直帰率は
直帰率の計算方法は企業によって様々ですが、最も一般的に使用されるのは、単一のページへの訪問のセッションの割合です。このシナリオは、ユーザーが来てページを訪問して去っていくことを意味し、ユーザーが使用する心のイメージは次のとおりです。アプリを開き、何を考え、アプリを閉じてアンインストールします。このシナリオは恐ろしいものであり、直帰率指標が注目される理由でもあります。
直帰率は2つのレベルに分けることができます。1つはアプリ全体の直帰率、もう1つは主要なランディングページの直帰率、さらには検索キーワードの直帰率です。直帰率の指標は非常に操作性が高く、直帰率を統計的に使用することで、ページの問題を直接見つけることができます。
1.4撤退率は
終了率はページに固有であり、この指標の目標は非常に単純です。特定のページでこのページを離れたユーザーの数であり、メインユーザーはユーザーがアプリケーションから離れた状況を反映しています。改善が必要なページは、発見する最も迅速な方法です。（一部のプロセスでは、標準プロセスを完了するために設定されており、標準プロセスの最後のページで最も高い終了率が良いとは思わないでください。
1.5コンバージョン率は
アウトプットを測るために製品に多くを投資しています。Eコマースアプリケーションでは、コンバージョン率よりも注目すべき指標はありますか？コンバージョン率は、特定のアウトプットをユニークビジターまたは訪問者数で割って計算されます。Eコマース製品の場合は、注文を送信したユーザー数をユニークビジター数で割って計算されます。
コンバージョン率の計算は簡単に見えるかもしれませんが、現場で最もビジネスに近いデータ収集です。これは埋設スキルを最も反映した指標でもあり、業務特性に合わせて計算方法を開発する必要があります。発注数/訪問者数は最も基本的なコンバージョン率であり、コンバージョン率は階層化してユーザーのパスを指定することができます。例えば、特定のパスを完了した発注数/訪問者数です。
** パスを見つけてみてください。コンバージョン率のデータはどのように得られたのか、埋設ポイントでどのようなデータが収集されたのかを考えてみてください。
1.6エンゲージメントの度合い
エンゲージメントは1つの指標ではなく、一連の指標、訪問の深さ、訪問頻度、これらはすべてエンゲージメントの指標です。参加度を指標にしたのは、指標を組み合わせて化学反応を起こし、実物の本質を発見することを理解してほしいからです。
2. データを埋める方法
現在の埋葬方法は2つあります。
1つ目は、自社の開発と製品にコード統計を注入し、対応するバックグラウンドクエリを構築することです。
第二のタイプ：友盟、百度モバイル、ルービックキューブ、App Annie、Talking Dataなどのサードパーティの統計ツール。
データが2番目のタイプから来ている場合は、使用するツールもサードパーティの統計ツールである必要があります。データ製品はありません。ここでは、最初の埋葬方法について話します。どのようにデータを埋めるかは、製品のタスクフローと製品目標に応じて設計する必要があります。
2.1前方に埋葬される。
代码埋点出现的时间很早了，在 Google Analytics 年代，就已经出现了类似的方案了。目前，国内的主要第三方数据分析服务商，如百度统计、友盟、TalkingData 等都提供 iOS、Android、Web 等主流平台的代码埋点方案。原理就是在 APP 或者界面初始化的时候，初始化数据分析的 SDK，然后在某个事件发生时就调用 SDK 里面相应的数据发送接口发送数据。现在业界有吹嘘无埋点的其实并不是没有埋点，而是不需要手动埋点，其实是从接入 SDK，数据就一直都在收集。有兴趣读一读提供的 SDK，会更了解前端的埋点，收集的信息。包括现在也有了不断的演化统计埋点的那些事。
2.2後ろに埋められた
バックエンド埋め込みポイントはサーバー側の埋め込みポイントであり、インターフェイスのログを記録することに加えて、インターフェイスにいくつかのパラメータを追加して情報を直列に転送します。インターフェイスの変換に依存する必要があるため、通常、フロントエンド埋め込みポイントの統計を補完するために使用され、自社のデータ統計のほとんどはバックエンド埋め込みポイントの共存です。
3. 埋葬された内容
看完关键的这些指标后，有没有发现埋点的来源也大致分为两部分，一部分是统计应用页面访问情况，即页面统计；另外一部分是统计应用内的操作行为，及自定义事件统计。
数据产生就是在每次页面浏览或是点击，滑动等事件发生时都上报一条数据，包括页面信息，控件信息，设备信息，用户信息等，为了将用户行为串联，需要确保有一个全局唯一的ID串联访问的顺序。
後続の統計は、ユーザの行動フローを所望の結果に連結して統計する。
4. 埋込点のデータに関する注意事項
- 完璧さを求めすぎない
埋設データについては重要です埋設ポイントはデータをより良く利用することです高品質の埋設ポイントデータを得るために正確なデータを取得しようとしないでください直帰率の議論はこの例ですが利用可能なデータを取得し次のアクションを達成するために不完全なデータを使用して高品質を追求します精度ではなく高品質ですこれは多くのデータ製品がピットインしやすい場所であり、頻繁に思い出してください。