游戏平台开发中的分享统计功能

前两天有个朋友问我，他们在做一个游戏平台，里面有个分享功能挺重要的，但不知道该统计哪些数据、怎么去实现。我想了想，这确实是个挺实际的问题，值得好好聊聊。

分享统计听起来好像挺简单的，不就是看看有多少人分享了嘛。但真正做起来的时候，你会发现需要考虑的事情远比想象中多。今天我就把分享统计这个话题拆开来讲，尽量用大白话说清楚，不整那些虚的。

一、为什么分享统计这么重要

首先得搞明白，分享统计到底有什么用。我见过不少团队，上线了分享功能之后就撒手不管了，反正功能能用就行，数据什么的以后再说。这种想法其实挺危险的，因为分享这个功能，你不好好分析分析，根本不知道它实际效果怎么样。

举个简单的例子，假设你设计了一个邀请好友的分享链接，结果分享的人很多，但点进来注册的人很少。这时候你就得想想是文案没写好，还是链接放的位置不对，或者是分享出去的时机不对。如果没有统计数据，这些问题你根本发现不了。

从产品角度来看，分享统计能帮你搞清楚几个关键问题：用户愿不愿意帮你传播？通过什么渠道分享的？分享之后别人会不会点进来？这一连串的问题，都需要数据来回答。你要是稀里糊涂的，根本没法优化产品。

另外，从商业角度来说，分享带来的用户获取成本往往比投广告低很多。如果你知道每次有效分享的成本是多少，就能更精准地评估这个渠道的价值。比如同样是带来一个新用户，通过A渠道分享进来的成本是两毛钱，通过B渠道分享进来的成本是五毛钱，那下次做活动的时候，你肯定更愿意在A渠道上投入资源。这些决策都离不开准确的分享统计数据。

二、分享统计到底该统计哪些东西

这个问题问得好，很多团队就是在这里犯迷糊。分享统计不是简单的一个数字，而是一整套指标体系。我列了个表，可能更清楚一些：

td>帮助优化分享渠道策略

这里我想特别说一下转化效果这个维度。很多团队只看分享次数，觉得分享次数高就是好事。但实际上，分享次数高不代表转化好。你想想，如果一万个人分享了这个链接，但只有十个人点击，那这个分享功能设计肯定有问题。所以一定要把分享数据和后续的转化数据连起来看。

还有一点经常被忽略，就是时间维度。同一个分享链接，在不同时间段的效果可能差别很大。比如上午分享的链接点击率是百分之五，晚上分享的链接点击率是百分之十五，那你是不是应该调整推送策略？这些洞察都需要时间序列的数据分析才能得到。

三、技术实现上要注意什么

说完了统计什么，再聊聊技术实现。这一块可能稍微硬核一点，但我尽量说得通俗些。

3.1 数据采集怎么做

数据采集是整个分享统计的根基。如果这一步没做好，后面的分析都是在沙子上盖房子。

首先要解决的是埋点问题。你需要在分享这个动作触发的时候，准确记录下来。什么时候记录？是用户点击分享按钮的时候，还是用户真正完成分享的时候？这里有个小坑，很多团队喜欢在用户点击分享按钮的时候就上报数据，但实际上用户有可能在中途取消操作，所以建议在分享真正成功之后再去记录。

然后要解决的是参数传递的问题。分享链接通常会带一些参数，比如分享者的标识、分享来源的标识、时间的标识等等。这些参数要设计得合理，既不能太少，否则无法追溯来源，也不能太多，否则链接太长影响美观。这里有个小技巧，可以用短链服务来压缩链接长度，同时在短链后台配置参数解析。

对了，还有一个点是数据采集中容易被忽视的，那就是回流数据的采集。别人点击你分享出去的链接，这个点击行为也是要统计的。这时候你需要一个中间页来做中转，记录点击信息之后再跳转到目标页面。这个中间页的设计要尽可能轻量，减少用户的等待时间。

3.2 数据怎么存储和查询

采集上来的数据需要存起来，这时候要考虑几个问题。

第一个是数据量的问题。假设你的平台每天有十万次分享操作，那一年就是三千多万条记录。这个数据量说大不大说小不小，用普通的数据库也能扛得住，但如果你的平台做得更大，比如每天一百万次分享，那就要考虑分库分表或者用大数据方案了。

第二个是查询效率的问题。产品经理可能会问你，昨天晚上八点到九点之间，通过微信分享进来的链接中，那些分享了三次以上的用户有多少人提出了这种需求。如果你没有做好数据索引和预聚合，查询起来会非常慢。我的建议是在数据入库之前就做好清洗和聚合，把常用的统计维度提前算好存起来。

3.3 实时性要求

分享统计的实时性要求要看具体场景。有些场景需要实时数据，比如活动期间监控分享效果，以便及时调整策略。有些场景则可以接受小时级甚至天级的延迟，比如做周报的时候看整体趋势。

如果实时性要求高，可以考虑用流式处理的方案。比如声网的实时数据通道技术，就能帮你快速地把分享事件传输到后端进行统计。这种方案的优势是延迟低，能做到秒级甚至毫秒级的数据更新。当然成本也会高一些，要根据实际需求来选择。

如果实时性要求不高，用批处理的方式会更经济实惠。每天晚上跑一个定时任务，把当天的分享数据汇总一下，第二天早上看报表就行。这种方案简单稳定，适合大多数团队。

四、实际开发中踩过的坑

这里我想分享几个实际开发中容易踩的坑，都是血泪经验。

4.1 数据重复统计

这个坑我见过无数团队踩过。用户在分享的时候，可能手抖点多了几下，或者网络不好重试了几下，结果同一次分享被统计了好几次。看起来分享数据涨了很多，但其实是虚高。

解决这个问题的方法是在前端做防抖，或者在后端做去重。最简单的做法是给每次分享生成一个唯一的标识符，后端收到之后先查一下这个标识符是否已经存在，存在就忽略，不存在就入库。

4.2 参数被篡改

有些用户可能会比较调皮，手动修改分享链接里的参数。比如把分享者的标识改成别人的，蹭别人的奖励。这种行为如果不加防范，会让你的统计数据完全失真，甚至造成经济损失。

应对这个问题需要对关键参数做签名验证。比如你可以在链接里带上分享者的ID，再加上一个用密钥计算出来的签名。后端收到请求之后，用同样的密钥重新计算签名，如果和链接里带的一致，说明参数没有被篡改。

4.3 隐私合规问题

现在隐私法规越来越严格，分享统计也不能随便搞了。你需要明确告知用户你在收集什么数据，用途是什么，并且给用户提供拒绝的选项。特别是涉及到用户行为追踪的时候，最好咨询一下法务，避免踩到红线。

另外，有些数据是不能永久保存的。比如用户的位置信息，可能只能保存一段时间就要删除。这些合规要求在设计数据存储方案的时候就要考虑进去，不要等出了问题再补救。

五、怎么让分享数据发挥最大价值

数据收集上来只是第一步，更重要的是怎么用好这些数据。

首先是做用户分群。你可以把用户按照分享行为分成不同的群体，比如高频分享用户、偶尔分享用户、从不分享用户。然后分析一下这些群体有什么特征差异。高频分享用户通常是什么样的用户？是什么促使他们愿意分享？搞清楚这些，你就能更有针对性地去激励更多用户参与分享。

其次是做A/B测试。比如你有两种分享文案的风格，不知道哪种效果好，那就让一半用户看到A版本，一半用户看到B版本，然后对比两个版本的分享率和转化率。数据会告诉你哪种风格更有效。这种方法比拍脑袋做决策靠谱多了。

还有就是做异常监控。假设某天早上分享数据突然跌了一半，这时候要能及时发现并报警。可能的原因有很多，比如分享功能出了bug，比如某个分享渠道的接口变了，比如竞争对手做了一个活动分流了你的用户。不管是哪种原因，及时发现才能及时应对。

六、写在最后

唠了这么多，其实分享统计这个话题还可以展开很多，但我觉得最重要的几个点都说到了。

做分享统计这件事，技术门槛其实不高，真正难的是想清楚要统计什么、为什么统计、统计出来怎么用。很多团队一上来就问该用什么技术方案，却忽略了最根本的问题。如果目的不清晰，技术方案再好也是白搭。

我的建议是，先想清楚你到底想通过分享统计解决什么问题，然后带着问题去设计指标和技术方案。这样做出来的东西才是有用的，而不是为了统计而统计。

好了，今天就聊到这里。如果有什么问题，欢迎大家一起讨论。