题

获取推荐人详细信息（例如Google 20％，MSN 10％，内部70％）的最佳方法是什么。它是为了找出如何查看，访问或推荐网站上发布的每篇文章。不在Google Analytics（分析）中。但是，它是为博客作者发布技术文章后检查的。该应用在PHP中，还使用ZEN框架。

解决方案

结果必须如何实时？

方法1-修改您的应用程序，以便在为帖子提供帖子时，它会存储推荐人信息。（可用于您的PHP应用程序，检查CGI库）。优势：可以提供实时统计数据，但会减慢您的应用程序并增加额外的复杂性。

方法2-保存日志文件并脱机分析。可能会更好。请注意，Apache可以将其日志直接存储到数据库中（而不是日志文件）。这将使您更容易查询并分析向作者的报告。

添加 - 将日志信息存储在数据库中的另一个优点（即时或批量计算）是“一个报告导致另一个报告” - 今天，作者想知道Referer Info。明天他们将想要浏览器类型和国家 /地区的交叉选项。

其他提示

用参考器制作表：

id |推荐人| atraty_id |数数

和：

id | atraty_id |总数

每当有人访问您的文章时，本文的总计数量和适当的计数。

当您显示它时，只需将这两个计数器分开即可。

对不起我的英语不好 ;）

我不确定如何设置您的应用程序，但假设每个帖子都以唯一的ID存储在数据库中。您的脚本看起来像这样：

然后，当您要显示统计数据时，请运行这样的查询：

SELECT `domain`, COUNT(*) as `total` FROM post_referrers WHERE `post_id` = 5 GROUP BY `domain`

然后，您可以根据返回的总数计算百分比。

这 post_referrers 桌子看起来像这样：

id, domain, post_id, full_url

如果引用URL是 http://google.com/?q=whatever 您要存储：

domain: google.com
post_id: 5
full_url: http://google.com/?q=whatever

你为什么不想使用谷歌分析?

许可以下： CC-BY-SA 和归因

获取推荐人百分比