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曝光埋點誕生之初的目的就是更加科學合理的計算相關指標，相比于點擊埋點和頁面埋點更加直觀的數據統計，曝光埋點的用處更多。

上一篇文章《一文讀懂產品埋點》介紹了產品埋點的一些基礎方法和注意事項，按照埋點采集數據類型不同，可以把埋點采集的事件類型分為點擊事件，頁面事件以及曝光事件。但是，與點擊事件，頁面事件不同的是，曝光事件的存在感通常很弱，而這個由來壓根是因為出生決定的。

顧名思義，點擊埋點就是采集用戶的點擊行為相關的數據，頁面埋點就是采集用戶瀏覽頁面相關的數據，但是曝光事件呢，好像沒法套用類似的定義。

到底什么是曝光埋點？

先看一個例子，比如：為了配合運營活動，需要在首頁的中部的位置放置一個活動入口的banner圖，給這次活動引流。

對于首頁的產品經理來說，需要衡量流量的分發效率，因為資源有限，同樣的樓層可以給到更好活動，這樣可以提升每一個流量的價值；對于運營來說，需要衡量活動的對用戶吸引力，有多少用戶會點擊進來，參與活動促成轉化。

這兩方都會涉及到一個點擊效果的量化：點擊率（CTR）。

一般點擊率的計算公式如下所示：CTR=點擊數/曝光數

分子為某個區域/物品的點擊次數，分母就比較困難了。如果采用整個首頁的瀏覽次數的話，明顯是不科學的，因為很可能這個活動的banner圖用戶壓根就沒看到，那怎么能衡量到底用戶是否感興趣呢。

由此，曝光埋點就應用而生了。曝光埋點誕生之初的目的就是更加科學合理的計算相關指標，相比于點擊埋點和頁面埋點更加直觀的數據統計，曝光埋點的用處更多。

曝光埋點一般是用來統計頁面某個模塊、區域被“看到”的次數。這里的“看到”是指被用戶有效瀏覽，所以曝光埋點的關鍵就在于怎么定義“有效”，因為埋點也是需要開發的，那么就需要一個可工程化的邏輯。

來看一例子：

上圖是一個電商首頁底部的推薦區域，為了衡量用戶對推薦結果的感興趣程度，需要計算推薦區域的點擊率，所以需要定義什么情況下推薦區域是一次有效曝光。

首先用戶需要滑動到推薦區域，但是滑動到并不代表用戶一定會看到推薦的物品，所以在此基礎上還需要加一個限定條件：至少露出一個卡片的高度。

其次，即使推薦結果確實露出給用戶了，但也有可能是用戶快速滑過，并沒有接受相關物品的信息從而再去做決策，這種也是一次無效的瀏覽。所以一般會在之前定義的基礎上，加一個時間的限制，比如：用戶至少需要在推薦區域停留時長不少于15s。

通過以上曝光條件的設置，基本上能保證推薦區域的推薦物品確實被用戶看到了，這個叫有效曝光的定義，它依賴于數據需求。但是，這種情況下能保證曝光數據就是準確無誤了么？

善于思考的同學又有問題了。

問1：如果用戶重復滑動，那么在滿足曝光條件的基礎上，曝光次數要一直增加么？

答1：一般這個情況下是不會重復上報的。因為我們需要曝光數據的目的是為了衡量用戶對推薦區域物品的感興趣程度，所以短時間內物品對用戶產生的影響，只要保證足夠的時間去接受物品信息，那么這個影響可以認為會持續一段時間。所以短時間內產生的轉化，可以認為是第一次看到物品的效果，重復上報會對指標計算產生影響。

問2：如果這種情況下不增加，那什么情況下需要重復上報？

答2：正如上個問題的回答一樣，其實我們主要衡量的是推薦物品對用戶的效果，所以每當推薦區域重新請求一次接口的時候，就認為推薦物品會變，那么在符合曝光條件的情況下，就需要重新上報。

問3：這個區域的曝光，這么統計可能不太準確，能不能統計曝光了多少個，然后看點擊了多少個，這樣似乎更準確。

答3：沒錯。正如在前一篇文章中說的埋點其實很簡單，就是你要什么數據，埋什么點就行，前提是需要考慮你方案的可行性，比如內嵌H5頁面如果這么設置曝光方案的話，可能會影響前臺性能，每一次埋點數據上報就是一次接口調用，當然服務器資源多的就當沒說。如果是RN或者原生頁面的話，那這么做是完全沒問題的。

問4：為了統計的更加準確，能不能在所有頁面的模塊加曝光埋點？

答4：就算是你司服務器資源再多，你也得考慮一下用戶的流量費啊，5G套餐很貴的。

關于曝光埋點的細節還有很多，這里不再一一列舉?？傊?，曝光埋點實施的過程中需要注意下面幾個事情：

第一，有效曝光的定義要科學，合理。

關于有效曝光的可以從空間和時間兩個維度去定義，基本上可以保證數據的可參考性。空間上，曝光的位置，曝光區域的大??；時間上，曝光的時機，曝光的時長，重復上報的時機。

第二，曝光埋點的計算意義更大于它的統計意義。

相比點擊埋點，頁面埋點能夠直接給出統計數據，曝光埋點的意義在于能夠更加科學合理的進行相關指標的計算。

第三，為了不影響頁面性能以及用戶體驗，不能在應用內的所有區域都加曝光埋點。

以上，希望能幫到你。

如果還有疑問，歡迎隨時交流。

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夏唬人，公眾號：夏唬人，人人都是產品經理專欄作家。某廠策略產品經理，關注推薦，搜索，AI策略方向，用數據來賦能業務。

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