Не кормите Яндекс: зачем мы сделали собственную метрику
Статья на «
Хабре» рассказывает о мотивации и опыте разработки собственной аналитической платформы как альтернативы Яндекс 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.
Читайте также
Как Stripe использует r.stripe.com/b: глубинный разбор поведенческой антибот-защиты
Мониторинг приложений: первый взгляд на систему bitDive
Telegram Web загрузил 30% процессора: расследование багов, воркеров и подозрительных скриптов
Запрет мессенджеров и маркировка звонков: как новый антифрод-закон изменит работу бизнеса и сервисов
Отпечаток браузера: как работает идентификация без куки, угрозы и защита
Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!