曝光埋点诞生之初的目的就是更加科学合理的计算相关指标，相比于点击埋点和页面埋点更加直观的数据统计，曝光埋点的用处更多。

上一篇文章《一文读懂产品埋点》介绍了产品埋点的一些基础方法和注意事项，按照埋点采集数据类型不同，可以把埋点采集的事件类型分为点击事件，页面事件以及曝光事件。但是，与点击事件，页面事件不同的是，曝光事件的存在感通常很弱，而这个由来压根是因为出生决定的。

顾名思义，点击埋点就是采集用户的点击行为相关的数据，页面埋点就是采集用户浏览页面相关的数据，但是曝光事件呢，好像没法套用类似的定义。

到底什么是曝光埋点？

先看一个例子，比如：为了配合运营活动，需要在首页的中部的位置放置一个活动入口的banner图，给这次活动引流。

对于首页的产品经理来说，需要衡量流量的分发效率，因为资源有限，同样的楼层可以给到更好活动，这样可以提升每一个流量的价值；对于运营来说，需要衡量活动的对用户吸引力，有多少用户会点击进来，参与活动促成转化。

这两方都会涉及到一个点击效果的量化：点击率（CTR）。

一般点击率的计算公式如下所示：CTR=点击数/曝光数

分子为某个区域/物品的点击次数，分母就比较困难了。如果采用整个首页的浏览次数的话，明显是不科学的，因为很可能这个活动的banner图用户压根就没看到，那怎么能衡量到底用户是否感兴趣呢。

由此，曝光埋点就应用而生了。曝光埋点诞生之初的目的就是更加科学合理的计算相关指标，相比于点击埋点和页面埋点更加直观的数据统计，曝光埋点的用处更多。

曝光埋点一般是用来统计页面某个模块、区域被“看到”的次数。这里的“看到”是指被用户有效浏览，所以曝光埋点的关键就在于怎么定义“有效”，因为埋点也是需要开发的，那么就需要一个可工程化的逻辑。

来看一例子：

上图是一个电商首页底部的推荐区域，为了衡量用户对推荐结果的感兴趣程度，需要计算推荐区域的点击率，所以需要定义什么情况下推荐区域是一次有效曝光。

首先用户需要滑动到推荐区域，但是滑动到并不代表用户一定会看到推荐的物品，所以在此基础上还需要加一个限定条件：至少露出一个卡片的高度。

其次，即使推荐结果确实露出给用户了，但也有可能是用户快速滑过，并没有接受相关物品的信息从而再去做决策，这种也是一次无效的浏览。所以一般会在之前定义的基础上，加一个时间的限制，比如：用户至少需要在推荐区域停留时长不少于15s。

通过以上曝光条件的设置，基本上能保证推荐区域的推荐物品确实被用户看到了，这个叫有效曝光的定义，它依赖于数据需求。但是，这种情况下能保证曝光数据就是准确无误了么？

善于思考的同学又有问题了。

问1：如果用户重复滑动，那么在满足曝光条件的基础上，曝光次数要一直增加么？

答1：一般这个情况下是不会重复上报的。因为我们需要曝光数据的目的是为了衡量用户对推荐区域物品的感兴趣程度，所以短时间内物品对用户产生的影响，只要保证足够的时间去接受物品信息，那么这个影响可以认为会持续一段时间。所以短时间内产生的转化，可以认为是第一次看到物品的效果，重复上报会对指标计算产生影响。

问2：如果这种情况下不增加，那什么情况下需要重复上报？

答2：正如上个问题的回答一样，其实我们主要衡量的是推荐物品对用户的效果，所以每当推荐区域重新请求一次接口的时候，就认为推荐物品会变，那么在符合曝光条件的情况下，就需要重新上报。

问3：这个区域的曝光，这么统计可能不太准确，能不能统计曝光了多少个，然后看点击了多少个，这样似乎更准确。

答3：没错。正如在前一篇文章中说的埋点其实很简单，就是你要什么数据，埋什么点就行，前提是需要考虑你方案的可行性，比如内嵌H5页面如果这么设置曝光方案的话，可能会影响前台性能，每一次埋点数据上报就是一次接口调用，当然服务器资源多的就当没说。如果是RN或者原生页面的话，那这么做是完全没问题的。

问4：为了统计的更加准确，能不能在所有页面的模块加曝光埋点？

答4：就算是你司服务器资源再多，你也得考虑一下用户的流量费啊，5G套餐很贵的。

关于曝光埋点的细节还有很多，这里不再一一列举。总之，曝光埋点实施的过程中需要注意下面几个事情：

第一，有效曝光的定义要科学，合理。

关于有效曝光的可以从空间和时间两个维度去定义，基本上可以保证数据的可参考性。空间上，曝光的位置，曝光区域的大小；时间上，曝光的时机，曝光的时长，重复上报的时机。

第二，曝光埋点的计算意义更大于它的统计意义。

相比点击埋点，页面埋点能够直接给出统计数据，曝光埋点的意义在于能够更加科学合理的进行相关指标的计算。

第三，为了不影响页面性能以及用户体验，不能在应用内的所有区域都加曝光埋点。

以上，希望能帮到你。

如果还有疑问，欢迎随时交流。

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