【SEO数据】利用数据依赖关系,多维锁定SEO-BUG

SEO优化评论93

事件背景:我工作的一部分是负责看准网seo流量转化,流量转化的考察指标是:app下载激活,我负责的就是如何把更多的流量转化为app新增。当年发生过一个事故,而且发生了2周后,被其他同事发现,事情比较:严重,事情是:app下载包被删除,导流链接出现404。事业部leader问罪是肯定的,但本文主要讲一下如何处理此事并锁定bug。

先认错:对,这是必须的。事情从职责划分来看背锅顺序:首先,我是负责人,责无旁贷,第一背锅人,且负有追查此事的责任;其次,导流数据部分异常,却没有被数据组发现,数据同学这个锅也甩不掉;最后,也是关键的,好端端在用的app包,怎么会丢了呢?恶意被删?技术失误?运营失误?其他?这肯定是这件事的追查的要点。如果从事件发展顺序来算锅,这件事是这样的:第一,谁把包搞丢了;第二:数据组没发现异常;第三:和第二一起,项目负责人。但是,我作为负责人还有个补过的机会:查清事情原委,找到问题的原因所在,算清楚损失,建立防范避免机制。

开始查:是的,必须要积极(搞好了可以甩锅)。先算清楚,损失多少吧,这可能是罪过大小的指标了。根据包被删除前后的流量数据和相似渠道数据,发现当时基本稳定,且这本身是个小包。以前两周数据相加为准算作本次损失,没有问题。当然,如果赶在流量变化期,应该是采用原转化率与相似渠道增长趋势,来共同计算损失量。这里不再多讲。算清了,是xxx,不大。

再查bug事件过程:目前已知的是,xx月xx日发生了这件事,如果能从管理后台日志查到谁删除了包不就好了?或者从服务器操作日志中查?但是,这种事还是发挥自己的优良传统吧:穷尽自己能查到的所有进度,提出所有可能发现问题的关键点,再去找协同部门。

认真看了下app渠道新增数据,发现,事故当天的数据是前一天数据的70-80%左右。如果能够锁定事件发生的具体时间,那就好查日志了。从前文也能知道了,我的app新增是和流量有最强的依赖关系,有流量才有转化。于是把SEO流量按照小时细拆,同时把app新增数据按小时细拆,不就可以对比出事故的时间么?好像这个事有个前提,不同时间点导流转化效果要一致,也就是夜里1点钟的流量和中午11点流量质量一致。额...以前没搞过这个数啊,这...不管了,先出数上图。

第一张,流量系数图,用小时流量除以当天总流量就代表了该小时的系数:

【SEO数据】利用数据依赖关系,多维锁定SEO-BUG-图片1

第二张,app新增预估图,用事故昨天的新增量作为预估总量,按照上图系数,出每小时理想预计值。

【SEO数据】利用数据依赖关系,多维锁定SEO-BUG-图片2

第三张,时间锁定,把app小时新增连续相加,直到当天的实际新增值,即可基本锁定事故发生的时间。当日实际新增52个,根据数据显示,事件发生的时间应该在下午17:30到18:00

【SEO数据】利用数据依赖关系,多维锁定SEO-BUG-图片3

至此,事件发生时间已确定。

找技术协同:先找运维协助,查当天17:30-18:00的日志,找到一条含delete的json接口有执行;找研发,找到程序日志有点击删除确认操作。到这里基本确认,这事不是研发搞的,和运维也无关,是某人在后台删除了。结合该UA的其他操作,以及当天工作业务还原。基本确认为后台运营小伙伴误删了,他自己也不知道这事。还好还好,只是一个工作失误,上报leader。

建立防范机制:1.后台的删除按钮,建立两级确认操作,意思是,要删除,必须确认两次。2.建立单独的渠道包监控程序,当渠道流量环比上周同期有低于20%的波动,则邮件报警。

好了,以上重点介绍了如何处理这个工作失误,如何利用流量依赖数据锁定具体时间,以及利用运维日志、程序日志、后台操作流程等多维定位问题,对事不对人。

 
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