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Atualização das estatísticas da história do HackerNoon: leituras alimentadas pela Cloudflare por@richardjohnn
1,176 leituras
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Atualização das estatísticas da história do HackerNoon: leituras alimentadas pela Cloudflare

por Richard1m2022/04/29
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Muito longo; Para ler

58% do público experiente em tecnologia bloqueia o Google Analytics e, portanto, usar o Google Analytics (como fazíamos anteriormente) para avaliar o interesse nos tópicos da história é problemático. A Cloudflare tem a vantagem de ser tão essencial para a forma como o conteúdo do nosso site é entregue, que seus servidores têm a chance de registrar o tráfego antes que um cliente possa bloqueá-lo. Os números de leitores das estatísticas de histórias do HackerNoon agora são alimentados pelo Cloudflare Analytics.

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Escritores, as estatísticas de sua história acabaram de melhorar! Se você publicou uma história em 20 de abril ou desde então, provavelmente verá um número maior de leituras em suas histórias. A razão para isso é que começamos a coletar dados do . Por que fizemos isso? Para relatórios de leitores mais precisos!


e, portanto, usar a API do Google Analytics (como fazíamos anteriormente) para medir o número de leitores por história é problemático. A Cloudflare tem a vantagem de ser tão essencial para a forma como o conteúdo do nosso site é entregue, que seus servidores têm a chance de registrar o tráfego antes que um cliente possa bloqueá-lo. conta uma solicitação bem-sucedida para um URL que fornece conteúdo do tipo HTML. Dessa forma, obtemos uma visão direta do tráfego da história.


“Isso não significa que você pode procurar seus anunciantes e começar a exigir mais receita publicitária. Deve, no entanto, significar que agora você tem uma imagem mais precisa das demandas reais de recursos necessários para executar seu site.” - Matthew Prince de Cloudflare


Por que não? Bem, um motivo é que o Cloudflare inclui mais tráfego de bots e rastreadores em suas análises. Felizmente, podemos filtrar as visualizações de página pelo que a Cloudflare chama de botManagementDecision

de tal forma que o tráfego foi considerado de origem “provavelmente humana”. Você é um 'provável humano' lendo esta história? Então você contará para as leituras no topo desta página da história e os escritores verão isso em suas estatísticas da história . Aqui está o filtro usado na consulta GraphQL:


 "pageviewsFilter": { "AND": [ { "botManagementDecision": "likely_human" }, { "datetime_geq": startDate, "datetime_leq": endDate }, { "requestSource": "eyeball" }, { "AND": [ { "edgeResponseStatus": 200, "edgeResponseContentTypeName": "html" } ] } ]


Esta foi a primeira vez que usei o GraphQL e, embora pareça haver uma espécie de documentação viva suportada, tive dificuldade em descobrir como obter os dados que queria. A maior parte de sua documentação era focada em firewalls e detecção de ameaças. Acabei abrindo para ver quais solicitações estavam sendo enviadas enquanto mudava os filtros enquanto visualizava seus gráficos em seu próprio site. Felizmente, consegui colá-los no , um cliente de código aberto para ajudá-lo a escrever consultas e verificar se estava obtendo as mesmas leituras de página vistas nos gráficos.


Eu realmente gosto da ideia de usar esses logs de servidor para baixar e executar o javascript no cliente. É mais eficiente e menos intrusivo. Seria bom remover o código do Google Analytics do nosso site, mas ainda dependemos dele para rastrear o tempo gasto nas páginas e alguns eventos de clique. E mantê-lo no site pode ajudar com o tráfego de pesquisa ;-) Talvez possamos lançar nosso próprio sistema lá no futuro.


Atualmente, ainda buscamos estatísticas apenas uma vez por dia, mas tentarei buscar essas estatísticas com mais frequência, portanto, fique atento a isso. Ok, então essa é a atualização, divirta-se! Você deveria estar vendo muito menos desses caras em sua história agora 🙂

Acesse //app.gzht888.com/stats hoje e veja por si mesmo!


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