Mise à jour des statistiques de l'histoire de HackerNoon : lectures optimisées par Cloudflare

Écrivains, les statistiques de votre histoire viennent d'être améliorées ! Si vous avez publié une histoire le 20 avril ou depuis, vous verrez probablement un plus grand nombre de lectures sur vos histoires. La raison en est que nous avons commencé à collecter des données à partir de Cloudflare Analytics . Pourquoi avons-nous fait cela ? Pour des rapports de lectorat plus précis !

58 % des audiences averties en matière de technologie bloquent Google Analytics . Par conséquent, l'utilisation de l'API Google Analytics (comme nous l'étions auparavant) pour mesurer le lectorat par article est problématique. Cloudflare a l'avantage d'être tellement intégré à la manière dont le contenu de notre site est diffusé que leurs serveurs ont la possibilité d'enregistrer le trafic avant qu'un client ne puisse le bloquer. L'approche de Cloudflare compte une requête réussie vers une URL fournissant un contenu de type HTML. De cette façon, nous obtenons une vue directe sur le trafic de l'histoire.

« Cela ne signifie pas que vous pouvez vous adresser à vos annonceurs et commencer à exiger davantage de revenus publicitaires. Cela devrait cependant signifier que vous avez maintenant une image plus précise des besoins réels en ressources nécessaires pour faire fonctionner votre site.

- Matthew Prince de Cloudflare

Pourquoi pas? Eh bien, l'une des raisons est que Cloudflare inclut plus de trafic de robots et de robots d'exploration dans ses analyses. Heureusement, nous pouvons filtrer les pages vues par ce que Cloudflare appelle un botManagementDecision

de sorte que le trafic a été jugé d'origine « probablement humaine ». Êtes-vous un "humain probable" en train de lire cette histoire ? Ensuite, vous compterez pour les lectures en haut de cette page d'histoire et les écrivains verront cela dans leurs statistiques d'histoire . Voici le filtre utilisé dans la requête GraphQL :

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

C'était la première fois que j'utilisais GraphQL et bien qu'il semble qu'une sorte de documentation vivante soit prise en charge, j'ai eu du mal à comprendre comment obtenir les données que je voulais. La plupart de leur documentation était axée sur les pare-feu et la détection des menaces. J'ai fini par ouvrir l'onglet réseau de mon navigateur pour voir quelles demandes étaient envoyées lorsque je changeais de filtres tout en affichant leurs graphiques sur leur propre site. Heureusement, j'ai pu les coller dans GraphiQL , un client open source pour vous aider à écrire des requêtes, et vérifier que j'obtenais les mêmes lectures de page que celles vues dans les graphiques.

J'aime vraiment l'idée d'utiliser ces journaux de serveur plutôt que de télécharger et d'exécuter du javascript sur le client. C'est plus efficace et moins intrusif. Ce serait bien de supprimer le code Google Analytics de notre site, mais nous comptons toujours sur lui pour suivre le temps passé sur les pages et certains événements de clic. Et le garder sur le site peut simplement aider avec le trafic de recherche ;-) Peut-être que nous déploierons notre propre système là-bas à l'avenir.

Actuellement, nous ne récupérons toujours les statistiques qu'une fois par jour, mais je vais chercher à récupérer ces statistiques plus souvent, alors restez à l'écoute pour cela. Bon, c'est la mise à jour, profitez-en ! Vous devriez voir beaucoup moins ces gars-là sur votre histoire maintenant 🙂

Rendez-vous sur https://app.hackernoon.com/stats aujourd'hui et voyez par vous-même !