为何需要本地化分析

选择下一种翻译目标语言是一项押注：它会耗费时间和资金，而回报取决于通常不可见的需求。本地化分析可以让这些需求变得清晰可见。

关注决策，而非仪表板

此处收集分析数据的目的明确且范围有限：回答“我们是否应该本地化为语言 X？”所选信号均用于支持这一决策，而不是构建通用分析套件。

这项决策由三个输入因素驱动：

1. 需求。 有多少访客需要这种语言？浏览器语言和国家或地区可以显示需求来自哪里。
2. 缺口。 这些需求是否已得到满足？将访客的首选语言与项目的目标语言进行比较，可以揭示受语言障碍影响的流量占比。
3. 价值。 本地化能否获得回报？存在语言区域缺口时的互动情况、未得到充分服务的流量所到达的页面，以及这些流量的来源，可以表明新增语言区域能否带来转化。

为什么在数据摄取时计算缺口

served_locale 和 has_locale_gap 按事件存储，并依据访问发生时的目标语言计算。这意味着历史数据反映的是当时面临的机会，而不是根据当前目标语言重新计算的结果。如果您在下个月添加葡萄牙语，上个月的缺口不会追溯缩小，因此可以如实保留当时有多少需求未得到满足的记录。

为什么明确采用无 Cookie 方式

当您需要统计“独立访客”时，通常会考虑设置 Cookie 或采集浏览器指纹。两种方式都会创建长期标识符，而且在大多数隐私法规体系下，浏览器指纹比 Cookie 更难清除。此处并不需要采用任何一种方式。

计算一天内的独立访客只需要一个在当天内保持稳定的标识符。对 IP 地址和 User-Agent 进行哈希处理，并每日轮换且限定在单个项目内使用，可以准确计算每日和每周独立访客，同时确保无法跨天或跨站点关联同一访客。由此会放弃长期追踪回访访客的能力，而正是这种能力会带来隐私风险，否则您需要使用用户同意横幅才能合法运行。

这是有意为之的取舍：本地化分析应当能够部署在任何地方并面向每一位访客，而不会引发法律合规障碍。