Как Bear использует CSS для аналитики: новый взгляд на сбор данных в 2023 году

Крипто-кошельки Интервью с лидерами отрасли

В современном мире веб-аналитика играет ключевую роль в понимании поведения пользователей и улучшении качества контента. Однако многие традиционные методы сбора данных сталкиваются с серьезными ограничениями и вызовами, особенно в условиях роста использования блокировщиков рекламы и растущих требований к защите личных данных. В этой ситуации необычный и творческий подход компании Bear предлагает свежие идеи и решения, которые позволяют собирать актуальную и точную аналитику, минимизируя при этом вмешательство в приватность пользователей. В 2023 году Bear продемонстрировал, как можно использовать каскадные таблицы стилей (CSS) для получения аналитических данных без применения клиентских скриптов, что открывает новые горизонты в области веб-аналитики. В основе этого подхода лежит отказ от традиционного использования JavaScript для отслеживания действий пользователей.

Не секрет, что популярные аналитические сервисы, такие как Google Analytics, Fathom или Plausible, полагаются на клиентские скрипты, которые, однако, всё чаще блокируются современными расширениями и браузерами с повышенным вниманием к безопасности и приватности. Многие адблокеры легко распознают такие скрипты и препятствуют их выполнению, что искажает данные, снижает точность метрик и усложняет анализ реальных посетителей. Bear же пошёл по иному пути: разработан уникальный способ триггера аналитического запроса через CSS, целью которого является выявление настоящих читателей сайта. Обработка данных происходит исключительно на сервере, и при этом не требуется никакого дополнительного кода на стороне клиента. В основе метода лежит простое, но эффективное CSS-правило, которое активируется при наведении курсора или при взаимодействии с телефоном, например, прокрутке страницы.

Используется селектор :hover к элементу body, к которому применяется свойство border-image со ссылкой на специальный URL, формируемый динамически под конкретный запрос. В момент активации этого CSS-эффекта браузер обращается к серверу именно по указанному адресу, тем самым посылая сигнал о присутствии реального пользователя. Примечательно, что этот запрос не является частью обычного запроса на загрузку страницы — он срабатывает только при взаимодействии пользователя с сайтом, что позволяет фильтровать автоматические боты, которые не выполняют подобных действий. Подобный подход значительно снижает вероятность учета искусственного трафика и повышает качество собранных данных. Кроме того, Bear отказался от хранения идентифицирующей информации в браузерах пользователей.

Для идентификации повторных посещений используется хеширование IP-адреса совместно с текущей датой. Это означает, что один IP-адрес считается уникальным «чтением» страницы за день, а затем все подобные повторы отбрасываются. Еще более важно, что исходный IP не сохраняется в чистом виде, что способствует повышению конфиденциальности и облегчает соблюдение нормативов, таких как GDPR. Для дополнительной фильтрации ботов применяется анализ user-agent — если определяется, что запрос пришёл от бота, такой визит игнорируется. Информация о браузере и платформе также извлекается из user-agent, что позволяет получить статистику по устройствам и программному обеспечению посетителей.

Реферер, передаваемый в запросе, подвергается обработке и нормализации до корневого домена. Это помогает отследить источник трафика без излишних деталей, которые могут раскрыть личные данные пользователей. Все полученные сведения сохраняются в базе данных через модель Hit, что формирует качественные и чистые метрики посещаемости. Такой подход сочетает в себе простоту реализации и глубокий контроль над собираемыми данными. Он показывает, что аналитика может быть эффективной без сложных скриптов и постоянного слежения за пользователями, делая акцент на уважении к их приватности.

Bear также предусмотрел систему удаления хешей IP с истечением срока действия, что предотвращает накопление потенциально чувствительных данных, и помогает сохранять серверную базу в соответствии с лучшими практиками безопасности. При этом он осознает ограниченную точность метода при наличии нескольких пользователей, имеющих одинаковый IP, например, в офисах или публичных сетях. По мнению автора, такой компромисс приемлем, поскольку подобные случаи составляют минимальную долю общей статистики. Подход Bear к аналитике на основе CSS — это пример творческого и этичного решения, способного вдохновить владельцев сайтов и разработчиков пересмотреть методы сбора данных в эпоху повышенного внимания к пользовательской безопасности. Он точно подходит тем, кто хочет вести точный учёт реальных посетителей без ущерба для производительности и без риска блокировок со стороны пользователей.

Такой способ способен стать альтернативой традиционным аналитическим системам, предлагая стабильность и простоту без излишних сторонних зависимостей. В мире, где данные становятся всё более ценным и одновременно уязвимым ресурсом, технологии, подобные этой, помогут создавать более прозрачные и полезные аналитические инструменты. Bear с достоинством демонстрирует, что веб-аналитика может быть умной, современной и уважительной к личным границам пользователей.