С наших Download-серверов каждый день скачивается несколько миллионов драйверов (статичных .exe и .zip файлов). Для анализа поведения пользователей перед нами встала задача посчитать следующие параметры: когда, сколько, как часто и даже кто именно скачивает драйверы.
Самым очевидным решением было бы использовать инструменты типа AWstat, GoAccess, ELK stack или Splunk, а в крайнем случае собирать логи Nginx.
Но у каждого варианта есть свои минусы: неудобный интерфейс, скудность данных, сложность настройки и, самое главное, отсутствие возможности строить сегменты в пользовательских отчётах.
И тогда мы решили заставить Nginx самостоятельно отправлять события в Google Analytics сразу же после скачивания файла. Мы также смогли передать в GA уникальный идентификатор пользователя ClientID.
В результате мы получили аналитику по статичным файлам, к которым раньше невозможно было привязать счетчик GA.
Под катом готовый конфиг и примеры работы нашей системы.
В прошлом посте мы рассказали о том, как отправляем события из приложения DriverPack Online, используя Analytics Measurement Protocol.
Ну а сегодня мы покажем, как трекаются загрузки статических файлов на наших Download-серверах.
Информация по загрузкам приходит в режиме «реального времени».
Работает «из коробки»
Теперь можно мониторить, сколько реальных скачиваний нашего продукта происходит с серверов. Причём подсчет уникальных загрузок производится в разы точнее, чем если делать это по IP-адресу, т.к. к каждому пользователю привязан уникальный идентификатор — ClientID.
Ошибки 404 и 500 отслеживаются через события (events).
Благодаря тому, что мы передаем в события реальный IP-адрес юзера, мы можем использовать при анализе его местоположение.
Отчётам «по поведениям» можно верить, так как пробрасывается реальный ClientID пользователя, что позволяет оценить:
- число новых и вернувшихся пользователей,
- периодичность посещений пользователем и время с его последнего посещения,
- вовлечение пользователей,
- по каким ключевым словам пользователь пришел к нам на сайт с самого начала.
Nginx сам передаёт правильный User-Agent, что дает возможность построить отчеты по браузерам и ОС. В отчете можно встретить wget, которым наш DriverPack Online выкачивает драйверы, реальные браузеры, а также роботов и всяких парсеров.
Для кого-то окажется очень ценной информация о загрузках с мобильных устройств.
К большому сожалению, referrer передать в GA мы пока не можем, т.к. Nginx не поддерживает urlencode().
Поэтому отчёты по каналам работать не будут (подробности в конце поста).
Как настроить так же? Инструкция
1. Создаем отдельно счётчик GA, с которым будут работать все Download-серверы. Или используем номер существующего счетчика.
2. В настройках счётчика “Пользовательские параметры” добавляем специальные параметры:
- dimension1. Название “ClientID”, уровень “Пользователь”;
- dimension2. Название “request_time”, уровень “Hit”;
- dimension3. Название “body_bytes_sent”, уровень “Hit”.
Это поможет нам рассчитать скорость закачки и даже процент оборванных скачиваний.
3. Создаём конфиг с названием «google-analytics» в директории "/etc/nginx/"
# Номер нашего счетчика и основного домена
set $gaID 'UA-XXXXXX-1';
set $mainDomain 'example.com';
# Пробрасываем ClientID через cookie "_ga_cid"
# Важно, чтобы cookie была установлена для всех субдоменов
set $cid $cookie__ga_cid;
if ($cid = '') {
set $cid "$request_time$request_length.$msec$connection";
}
add_header Set-Cookie "_ga_cid=$cid; path=/; domain=.$mainDomain" always;
set $postURI $uri;
set $postRequestURI $request_uri;
set $postIP $remote_addr;
set $postHOST $host;
# Отправка события pageview
location @GAlog {
resolver 8.8.8.8 ipv6=off
internal;
proxy_ignore_client_abort on;
proxy_next_upstream timeout;
proxy_pass http://google-analytics.com/collect?v=1&dh=$postHOST&dt=$postHOST&tid=$gaID&cid=$cid&cd1=$cid&uip=$postIP&cd2=$request_time&cd3=$body_bytes_sent&t=pageview&dp=$postURI;
}
# Отправка события 404
location @GAlog404 {
resolver 8.8.8.8 ipv6=off;
internal;
proxy_ignore_client_abort on;
proxy_next_upstream timeout;
proxy_pass http://google-analytics.com/collect?v=1&tid=$gaID&cid=$cid&cd1=$cid&uip=$postIP&t=event&el=nginx&ec=404&ea=$postHOST$postRequestURI;
}
# Отправка события 500
location @GAlog500 {
resolver 8.8.8.8 ipv6=off;
internal;
proxy_ignore_client_abort on;
proxy_next_upstream timeout;
proxy_pass http://google-analytics.com/collect?v=1&tid=$gaID&cid=$cid&cd1=$cid&uip=$postIP&t=event&el=nginx&ec=500&ea=$postHOST$postRequestURI;
}
4. Получаем конфигурационный файл “/etc/nginx/conf.d/default.config” (на примере нашего)
server {
include google-analytics;
listen 80;
server_name localhost;
autoindex on;
autoindex_exact_size off;
access_log off;
location / {
root /usr/share/nginx/html;
index index.html index.htm;
post_action @GAlog;
}
error_page 404 /404.html;
location = /404.html {
root /usr/share/nginx/html;
post_action @GAlog404;
}
error_page 500 502 503 504 /50x.html;
location = /50x.html {
root /usr/share/nginx/html;
post_action @GAlog500;
}
}
5. Перезапускаем nginx
$ sudo service nginx reload
6. Настраиваем счетчик на сайте таким образом, чтобы ClientID сохранялся в Cookie (не забудьте подставить номер своего счетчика и имя главного домена).
<script>
(function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){
(i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),
m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)
})(window,document,'script','//www.google-analytics.com/analytics.js','ga');
ga('create', 'UA-XXXXXX-1', 'auto');
ga(function(tracker) {
var clientId = tracker.get('clientId'); // Get clientId from Google Analytics
document.cookie = "_ga_cid=" + clientId + "; path=/; domain=.<ИМЯ ОСНОВНОГО ДОМЕНА>"; // Write cookie for web-server
ga('set', 'dimension1', clientId); // Write clientId in custom dimension
});
ga('require', 'displayfeatures')
ga('send', 'pageview');
</script>
Напоследок о точности
Точность статистики до 99%! Мы проанализировали несколько файлов и сравнили данные GA с данными из логов.
Сравнение показывает, что GA подсчитывает уникальные загрузки еще точнее, чем мы можем сделать это руками.
Недостатки
Скрипт работает отлично и на 100% соответствует нашим требованиям, но в него можно добавить несколько улучшений:
- Скрипт немного грузит сервер, но для нас это совсем не критично.
- Nginx не поддерживает urlencode(), поэтому ссылки вида example.com/?SomeOptions будут биться. Одним из способов решения данной проблемы является использование lua-скрипта.
- Не передаётся referrer в параметр GA (также необходимо использование urlencode()).
- В Nginx 1.8 не работает переменная $content_length, поэтому мы не можем передать в GA размер файла. Этот параметр позволил бы делать отчёты, содержащие информацию о проценте недокачанных файлов.
- Отправлять служебную информацию из Nginx. Например, количество коннектов и т.п.
- Можно было бы отправлять время закачки напрямую в Google Analytics, используя параметр &plt, но Nginx возвращает время в секундах, а GA такой формат не устраивает (ожидаются миллисекунды). Поэтому приходится отправлять эти данные в dimension2.
- Скрипт использует недокументированную функцию post_action. Существует риск, что в новых версиях эта функция будет устранена.
Друзья, пожалуйста, напишите в комментариях, какие проблемы поможет вам решить описанный способ?
Реальные примеры использования будут очень полезны для дальнейшего улучшения нашего продукта.
Ну и заранее – спасибо!
Only registered users can participate in poll. Log in, please.
Веб-аналитика на Nginx+GA? Это:
47.77% Замечательно161
11.28% Ужасно38
40.95% Полезно138
337 users voted. 124 users abstained.