选择下一个要翻译的语言如同下注：它耗费时间和金钱，回报取决于你通常看不到的需求。本地化分析让这一需求变得可见。

## 决策，而非仪表盘

在此收集分析数据的目的明确且审慎：为了回答"我们是否应针对 X 语言进行本地化？"所选信号旨在服务于该问题，而非作为一套通用分析套件。

三个输入驱动这一决定：

1. **需求。** 有多少访客想要这种语言？浏览器语言和国家信息告诉你兴趣所在。
2. **差距。** 该需求是否已得到满足？将用户首选语言与项目目标语言对比，可见有多少流量遇到了语言障碍。
3. **价值。** 本地化会有回报吗？按地域划分的参与度差距、承载未满足流量的页面以及流量来源，这些数据表明新增语种是否能带来转化。

## 为何在数据采集时计算差距

`served_locale` 和 `has_locale_gap` 它们按事件存储，针对您访问时的目标语言进行计算。这意味着历史数据反映的是您当时面临的机会，而非针对今日目标的重新计算。如果您下个月添加了葡萄牙语，上个月的差距不会追溯缩小；您保留了一份诚实的记录，表明当时有多少需求处于未被满足状态。

## 为何特指无 Cookie

当您想要统计"独立访客"时，本能做法是设置 Cookie 或识别浏览器指纹。两者都会创建长期有效的标识符，而在大多数隐私监管下，清除指纹比清除 Cookie 更难。这里两者都不必要。

日独立访客仅需一个稳定的标识符 *当天内*. 对 IP 和用户代理进行哈希，每日轮换并按项目限定范围，可提供准确的每日和每周唯一访客数，同时确保无法跨天或跨站关联访客。你放弃了长期追踪回访访客，而这正是原本需要一个同意横幅才能合法运营的隐私暴露来源。

这种取舍是有意为之：本地化分析应能部署到每一位访客，且不产生任何法律障碍。