友盟如何使用友盟统计

友盟  时间:2021-10-27  阅读:()

友盟分享怎样才能分享一个可以跳到自己app的链接

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友盟统计怎么统计在线人数?

友盟统计是如何识别用户的? 友盟UMID 方案解析! 香布拉啦2014-12-16 11:40 1. 基本概念 根据能否追踪到单个独立的设备, 可以将一个统计系统分为可区分统计(Discriminative Statistics)和不可区分统计(Non-Discriminative Statistics)。

友盟提供的是可区分统计,也就是会利用一个身份标识符(Unique ID,以后简称 ID)长期追踪单个设备的数据。

作为对比,早期的网站统计都是不可区分统计,例如页面访问次数,独立 IP 数等;现代的网站统计都是基于 Cookie 或硬件指纹的可区分统计。

由于智能设备提供了足够多的硬件指纹和计算能力,友盟从第一天开始就专注于可区分统计。

大多数移动统计的 ID 都是通过系统 ID 生成的,包括但不限于 IMEI、MAC、Android ID。

最著名的 ID 莫过于 UDID, 迫于隐私的压力,苹果最终废弃了 UDID 和 MAC 地址。

大多数网站统计都是基于 Cookie的,因此是暂态ID(Temporal ID)。

OpenUDID 就是一个典型的暂态ID。

苹果的 IDFA 和 IDFV 都是系统ID,但是他们同时也是暂态ID。

由于可区分统计涉及到用户隐私,因此友盟在计算中使用的都不是系统 ID ,而是自己的 UMID。

友盟不会向第三方[1]提供包含原始 ID 或 UMID 的数据,而是提供聚合后的结果。

UMID 既不是系统ID也不是暂态ID,它是一个在不断演化的ID解决方案。

本文将会解释友盟为什么要设计 UMID,又为何要不断地改进这个方案。

2. ID质量 进行可区分统计的基础是确立一个可靠的身份标识符,这看上去是一个很简单的事情,只需要选择一个ID,或者人为构造一个类Cookie ID,就可以完成独立用户量、留存等分析。

但遗憾的是,除了苹果已经废除的UDID,几乎没有一个接近完美的ID。

为了方便讨论,首先忽略假数据的存在,假设每个设备都有一个真实的身份标识X。

可区分统计的目标是选择一个合适的身份标识I,使得基于I的统计结果尽可能地和 X 一致。

首先,我们引入两个概念ID冲突(Collision)和ID漂移(Jitter)。

ID冲突 对于某个设备集合(Device Cohort),在某个时间段内,总是可以测量 X 和 I 的数量,用 Count(X) 和 Count (I) 来表示。

如果在足够短的时间内 Count(X) > Count(I) 我们称 I 是一个存在冲突的 ID。

ID漂移 对于某个设备集合(Device Cohort),在某个时间段内,总是可以测量 X 和 I 的数量,用 Count(X) 和 Count (I) 来表示。

如果在足够长的时间内 Count(X) < Count(I) 则我们称 I 是一个存在漂移的 ID。

Android 设备的IMEI 就是一个存在严重冲突的 ID,根据我们的估算,其冲突率大于 3%。

这是因为很多山寨机的IMEI 是相同的。

Android 设备的 MAC 也是一个存在冲突的ID,因为很多山寨机的MAC也是相同的。

此外,MAC还是一个典型的存在严重漂移的 ID,这是因为 Android 的源代码中有一段随机生成MAC 地址后24位的代码被滥用了(参考阅读: MAC地址漂移的问题)。

定性分析 接下来,我们可以定性分析一下ID冲突和漂移对统计数据的影响: 当一个ID仅存在冲突的时候,利用这个ID统计的DAU和安装都会被低估,但是有可能会高估留存。

但是这些影响都是温和的,例如5% 的ID冲突仅仅会导致DAU至多被低估 5%,而对留存的影响几乎可以忽略。

当一个ID仅存在漂移的时候,利用这个ID统计的DAU和安装都会被高估,同时会影响留存。

当漂移较大的时候,对统计指标的影响是剧烈的。

例如,一个每日漂移为5%的ID,可能会造成DAU被高估2%,但是会每天造成5%的虚假安装(这是因为漂移会影响所有用户,包括不活跃用户),同时这些虚假安装的留存在短期内偏高,但是长期留存则偏低(短期内没有漂移的时候就会偏高,时间长了,漂移了就会偏低)。

任何类Cookie的ID都会有类似的性质,因此传统的网站统计正在全面转向更为可靠的设备指纹。

当一个ID既存在冲突又存在漂移的时候,利用这个ID统计出来的DAU和安装是完全不可靠的。

以MAC地址为例,存在漂移的这部分设备的MAC地址会频繁变化,因此会制造大量的虚假安装,同时留存率非常低。

对于用户量不大的应用而言,选择存在这类ID的后果是灾难性的。

综上所述,当ID的漂移和冲突足够小的时候,他们对可区分统计的影响都是可以忽略的。

当这些误差不可忽略的时候,ID的冲突造成的影响是温和的,而ID的漂移则会严重

百度统计和友盟统计哪一个更好?

手机APP的话,现在还是用Talkingdata的多一点。

现在开发APP或者手游的基本没有用百度统计的,都用更专业的APP分析工具Talkingdata了。

友盟现在被阿里收购了,团队散了,产品、服务都跟不上了。

友盟和mob到底哪个是中国最大的移动开发者服务平台

现在umeng用的也比较多。

mob是最早出现的。

但是作为咱们开发者,最好两者都使用,让两家公司都生存,这样有竞争才会提供更好的服务。

如何使用友盟统计

加入XCode工程,实现基本使用 导入SDK 下载Analytics_iPhone_SDK_1.6.4.zip并解压缩 解压缩之后可以看到如下2个文件: MobClick.h libMobClickLibrary.a 我们在编辑SDK时,使用的设置为 Base SDK:iOS 4.2,iOS Depolyment Target: iOS 3.0,因此该版本的SDK支持从iOS 3.0 ~ 4.2的设备使用,在工程中引入友盟统计SDK时,推荐设置Base SDK为最新的iOS SDK最新版(当前最新版为iOS 4.2) 导入插件 请在你的工程目录结构中,右键点击Classes文件夹,选择Add->Existing Files...选择这两个文件。

或者将这两个文件拖入XCode工程目录结构中,在弹出的界面中选择Copy item

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