Документация данных Salesfocus
Серверные признакиОбзор

Серверные события и признаки

Документация server-derived описывает, что backend вычисляет из принятых frontend source-событий, session snapshots, mapping config и безопасных импортов. Это не source-события SDK, и браузерный код не должен их отправлять.

Сессионные признаки

Сессионные признаки поддерживают одну обновляемую аналитическую строку на сессию и не полагаются на финальное browser event.

Страницы

Page-признаки восстанавливают последовательность маршрутов и intent страницы из безопасных page codes, а не из сырых URL.

Вовлеченность

Признаки вовлеченности суммируют интенсивность и сохраняют контекст, чтобы отличать человеческий интерес от автоматизации.

Временной контекст

Временные признаки нормализуют timestamp событий в грубые model inputs без дополнительных browser collectors.

Трафик

Traffic-признаки классифицируют очищенную атрибуцию в стабильные buckets для обучения модели и фильтров дашборда.

Повторные визиты

Признаки повторных визитов доступны только когда настроены privacy-safe хэши посетителя.

Скролл

Скролл-признаки используют checkpoints, потому что unload summaries страницы ненадежны.

Указатель

Pointer-признаки строятся из агрегатов движения/hover buckets, а не из сырых traces движения.

Объекты

Object-признаки превращают mapping codes и visibility checkpoints в сигналы просмотра блоков, продуктов и контента.

Группы

Group-признаки суммируют поведение в повторяющихся списках/карточках по mapped group codes.

  • group_features - P1, contract, окно Группы / повторяющиеся элементы

Клики

Click-признаки агрегируют intent кликов по mapped codes.

Формы

Form-признаки отслеживают прогресс и abandon без чтения значений.

Контент

Content-признаки используют безопасные сигналы выделения/копирования без хранения скопированного текста.

Семантический слой

Semantic-признаки переводят настроенные mapping rules в бизнес-действия и этапы воронки.

Цели

Goal-признаки нормализуют conversion-like сигналы из client track API, page rules и импортов.

Конверсии

Conversion-признаки формируют стабильные labels и values для оптимизации и обучения модели.

Детекция ботов

Bot-признаки объединяют timing, activity, mapping, scroll, pointer и form patterns без fingerprinting.

QA mapping

Mapping QA-признаки показывают unknown/suspect mapping, чтобы оператор мог исправить config даже после сбора событий.

Обучение модели

Training-признаки отмечают сессии, готовые для model datasets после появления labels и snapshots.

Семейства признаков

These anchors stay available for broad dashboard and registry links.

bot-human-score

Признак family for bot/human scoring.

semantic-action

Признак family for semantic actions.

funnel-step

Признак family for funnel stages.

goal-signal

Признак family for goals.

unknown-mapping

Признак family for mapping QA.

session-snapshot

Признак family for session snapshots.

Обновлено