Не кормите Яндекс: зачем мы сделали собственную метрику

Статья на «» рассказывает о мотивации и опыте разработки собственной аналитической платформы как альтернативы Метрике и PostHog. Авторы подчеркивают, что передача пользовательских данных сторонним сервисам (особенно крупным игрокам рынка, как Яндекс) создает риски: данные используются конкурентом для повышения цен на рекламу и улучшения собственных продуктов.

  • PostHog в self-hosted-версии оказался сложен в интеграции (CORS, CSRF), неустойчив к нагрузкам, а запись сессий приводила к багам.
  • Яндекс Метрика удобна, но лишает контроля над пользовательскими данными и часто подвергается блокировкам браузеров, из-за чего теряется часть аудитории.
  • Авторы сделали собственную метрику с приоритетом приватности, лёгкости внедрения и гибкости:
    • Все данные хранятся у владельца сайта;
    • Высокая устойчивость к блокировкам трекеров;
    • Возможности: сбор метаданных, запись сессий (аналог Вебвизора), продвинутый профайлинг (до и после авторизации), feature-flags, A/B-тесты, CJM, прогнозные профили;
    • Архитектура: Go, микросервисы, Docker Compose/Helm Chart, интеграция с Postgres, Redis, Kafka, ClickHouse, LGTM-стек.
  • Разработка ускорена за счет нейросетей и «вайб-кодинга»: MVP собрали за неделю усилиями одного разработчика.
  • Главные выводы: собственная аналитика дает стратегическое преимущество, контроль и стабильность, особенно на фоне тренда блокировки сторонних трекеров и роста требований к privacy.
← Назад в лентуЧитать оригинал →
✈️ Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!