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Google Analytics与百度统计的原理
网络 2015/12/26 15:55:12Google Analytics与百度统计的统计数据都是有差异的,而且差异非常大,其根本原因在于数据统计的原理和机制是不同的。下面分享一下两位博友李鑫和赵高欣对Google Analytics与百度统计做出的原理分析。
百度统计的工作原理分析
百度统计提供的JS,实质上是往页面中引入hm.baidu.com/h.js的这段代码,该代码的内容会根据后面的参数有所不同,h.js?后面的参数就是你在百度统计里的id。
获取该h.js代码的同时,百度统计会往你的浏览器写入一个名字为“HMACCOUNT”的cookie,该cookie的过期时间为2038年,所以只要你没有清空浏览器cookie,基本就永不过期。
h.js被下载后,便执行其脚本获取一些浏览器相关信息和访问来源,获取的信息包括屏幕尺寸、颜色深度、flash版本、用户语言等。
从js代码中可以得到,所有参数包括这些:”cc,cf,ci,ck,cl,cm,cp,cw,ds,ep,et,fl,ja,ln,lo,lt,nv,rnd,sb,se,si,st,su,sw,sse,v”。这些参数的意义大致如下:
1234567891011121314151617181920212223242526cc: 不知道,一般为1
cf:url参数hmsr的值
ci:url参数hmci的值
ck:是否支持cookie 1:0
cl:颜色深度 如 “32-bit”
cm:url参数hmmd的值
cp:url参数hmpl的值
cw:url参数hmkw的值
ds:屏幕尺寸,如 ’1024×768′
ep:初始值为’0′,时间变量,反映页面停留时间,格式大概是:现在时间-载入时间+“,”+另一个很小的时间值
et:初始值为’0′,如果ep时间变量不是0的话,它会变成其他
fl:flash版本
ja:java支持 1:0
ln:语言 zh-cn
lo: 不知道,一般为0
lt:日期 time.time(),如“1327847756”,在首次请求没有
nv: 不知道,一般为1或者0
rnd:十位随机数字
sb:如果是360se浏览器该值等于‘17’
se: 和搜索引擎相关
si:统计代码id
st:
su:上一页document.referrer
sw: 不知道,估计和搜索引擎有关,一般为空
sse:不知道,估计和搜索引擎有关,一般为空
v:统计代码的版本 ,目前该值为“1.0.17”
当这些参数都设置完毕了(有些参数并没有赋值),筛选出已经赋值了的参数,并作为hm.baidu.com/hm.gif的参数拼凑出一个url,如:http://hm.baidu.com/hm.gif?cc=1&ck=1&cl=32-bit&ds=1366×768&ep=0&et=0&fl=11.0&ja=1&ln=zh-cn 。然后请求该图片。
百度统计服务端,通过接收到这个请求,并从这个图片的网址附带的参数获取相关信息,记录访客访问记录;当页面被用户关闭的时候,同样会触发一次请求hm.gif的过程,但这个过程不是所有浏览器和所有关闭动作都支持。
使用使用Wireshark(一款网络抓包工具)测试可以发现,浏览器总共向服务器端发送了4次请求:
1234http://hm.baidu.com/h.js?3266e9d3684e7a1307dc7c4b4a64b0ae
http://hm.baidu.com/hm.gif?cc=1&ck=1&cl=32-bit&ds=1366×768&ep=0&et=0&fl=11.0&ja=1&ln=zh-cn&lo=0<=1328171561&nv=1&rnd=2889921&si=3266e9d3684e7a1307dc7c4b4a64b0ae&st=3&su=http%3A%2F%2Fwww.zhanghangbo.com%2F&v=1.0.17
http://hm.baidu.com/hm.gif?cc=1&ck=1&cl=32-bit&ds=1366×768&ep=7289%2C115&et=3&fl=11.0&ja=1&ln=zh-cn&lo=0<=1328171561&nv=1&rnd=1444115283&si=3266e9d3684e7a1307dc7c4b4a64b0ae&st=3&su=http%3A%2F%2Fwww.zhanghangbo.com%2F&v=1.0.17
http://hm.baidu.com/hm.gif?cc=1&ck=1&cl=32-bit&ds=1366×768&ep=212486%2C4614&et=3&fl=11.0&ja=1&ln=zh-cn&lo=0<=1328171541&nv=1&rnd=1067394506&si=0f9e2caa14d6d0a51371b168d182314a&st=1&v=1.0.17
可以发现,浏览器总共向服务器端发送了4次请求:
1、请求一段js脚本。
2、加载完毕时候出发一次请求,并传递参数
3、退出页面时候,发出一次请求,并传递参数,与上面对比,发现ep参数有变化。
百度统计是基于cookie的,当请求js脚本的时候,会在你电脑里保存一个永久cookie,该cookie作为你的用户标识。同时发现,但退出时候参 数ep从最开始的0变为了“7289%2C115”,转义后是“7289,115”这是两个毫秒单位,即7.2秒和0.1秒的意思。同时前两次请求 hm.gif的时候lt参数(时间,javascript:(new Date).getTime())是不变的。rnd随机数每次都变。
下面使用Python模拟请求代码:
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455import
urllib2
import
urllib
import
random
import
math
import
urlparse
import
time
import
cookielib
########################################################################
class
Baidu:
""""""
Referer
=
'http://www.shalisoft.com'
TargetPage
=
'/www.shalisoft.com'
BaiduID
=
''
Hjs
=
"http://hm.baidu.com/h.js?"
Hgif
=
"http://hm.baidu.com/hm.gif?"
UserAgent
=
'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)'
#IE9
MyData
=
{
'cc'
:
'1'
,
'ck'
:
'1'
,
'cl'
:
'32-bit'
,
'ds'
:
'1024x768'
,
'et'
:
'0'
,
'ep'
:
'0'
,
'fl'
:
'11.0'
,
'ja'
:
'1'
,
'ln'
:
'zh-cn'
,
'lo'
:
'0'
,
'nv'
:
'1'
,
'st'
:
'3'
,
'v'
:
'1.0.17'
}
#----------------------------------------------------------------------
def
__init__(
self
,baiduID,targetPage
=
None
,refererPage
=
None
):
"""Constructor"""
self
.TargetPage
=
targetPage
or
self
.TargetPage
self
.Referer
=
refererPage
or
self
.Referer
self
.BaiduID
=
baiduID
self
.MyData[
'si'
]
=
self
.BaiduID
self
.MyData[
'su'
]
=
urllib.quote(
self
.Referer)
pass
def
run(
self
,timeout
=
5
):
cj
=
cookielib.CookieJar()
opener
=
urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))
opener.addheaders
=
[(
"Referer"
,
self
.TargetPage),(
"User-Agent"
,
self
.UserAgent)]
try
:
response
=
opener.
open
(
self
.Hjs
+
self
.BaiduID).info()
self
.MyData[
'rnd'
]
=
int
(random.random()
*
2147483647
)
self
.MyData[
'lt'
]
=
int
(time.time())
fullurl
=
self
.Hgif
+
urllib.urlencode(
self
.MyData)
response2
=
opener.
open
(fullurl,timeout
=
timeout).info()
self
.MyData[
'rnd'
]
=
int
(random.random()
*
2147483647
)
self
.MyData[
'et'
]
=
'3'
self
.MyData[
'ep'
]
=
'2000,100'
response3
=
opener.
open
(
self
.Hgif
+
urllib.urlencode(
self
.MyData),timeout
=
timeout).info()
pass
except
urllib2.HTTPError ,ex:
print
ex.code
pass
except
urllib2.URLError,ex:
print
ex.reason
pass
pass
if
__name__
=
=
"__main__"
:
a
=
Baidu(
'百度统计id'
,
'http://www.shalisoft.com/'
,
'www.shalisoft.com'
)
a.run()
代码中,实际我没有模拟4次请求,发出3次就可以在百度统计的最新访客里看到记录,发出前两次的话,在百度统计里可以看到有访问记录,但是不显示来源和访问页面。用法很简单,只要实例化Baidu这个类,并给他传递3个参数,第一个为百度统计给你的统计id,第二个是被访问页面的url,这个url可以是不存在的,因为实际百度统计并没有验证页面的存在,第3个就是访问该页面的来源页面,这样就可以在百度统计的后台看到来自‘www.lixin.com.cn’的用户访问了test4这个页面。
Google Analytics的工作原理
当用户访问了一个包含Google Analytics统计代码的页面,这段代码会被用户的浏览器执行,而这段代码的作用就是用来收集这位访客的信息,比如浏览页面的URL、浏览器类型、操作系统、系统语言、屏幕分辨率等。
GA统计代码随后将这些访客信息存储到Cookie中,Cookie是一段短小的文本,存放于本地,与访问的网站相关联,它被用来判断一个用户是初次访问还是多次访问,页面的推荐来源和随后的页面浏览信息等。
最后,所有的被收集到的信息会被发送到Google Analytics的数据服务器上。这个过程比较巧妙,我们知道服务器的日志文件会记录每一次的文件请求信息,而Google Analytics收集数据的方式便是通过向服务器请求一个透明的1×1的GIF图片文件,这个文件请求以及请求时间会在服务器日志中被记录,而文件请求 信息包含了GA统计代码收集的数据和Cookie信息,这样,每当这个GIF图片收到请求申请时,访客的访问信息就会被Google Analytics数据服务器收集。
不过Google Analytics只是发送一张gif请求,很多时候会发送多张gif请求。假如有一个gif图片无法统计,那么GA会发送其他gif请求,
总结:
网站分析大师Avinash曾经说过只要有数据有90%的准确度,那么就可以及时采取行动了。重要的是能够看出趋势,进而采取行动,然后进行测试,不断地优化。
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