你有没有发现，刷短视频时总能刷到自己感兴趣的内容？购物网站推荐的商品好像知道你在想什么？这些背后其实都离不开网络行为分析和用户画像技术。
什么是用户画像
用户画像不是真的画一张脸，而是用数据“描绘”一个用户。比如你是学生还是上班族，喜欢看科技资讯还是追剧，常在晚上九点上网还是早上通勤时刷手机。这些信息组合起来，就是一个用户的数字形象。
电商平台会记录你搜索了什么、看了多久、有没有加购；新闻App会统计你点击了哪些标题、读到第几段就退出。这些行为被收集后，经过处理变成标签：‘数码爱好者’、‘晚间活跃用户’、‘价格敏感型消费者’。
网络行为怎么被分析
当你打开一个网页，浏览器就在上报行为日志。每一次点击、滑动、停留时间都会被打包发送到服务器。比如你在一个手机详情页停留超过30秒，系统可能判定你对该机型有兴趣。
这些原始数据要经过清洗和建模。比如把IP地址转换成大致地理位置，将访问时间归类为‘工作日午休’或‘周末夜晚’。再通过算法识别模式，像频繁比较不同品牌手机参数的用户，大概率处于购买决策阶段。
<script>
// 模拟页面停留时间上报
var startTime = new Date();
window.addEventListener('beforeunload', function() {
var duration = (new Date() - startTime) / 1000;
navigator.sendBeacon('/log', JSON.stringify({
page: 'product_detail',
duration: duration,
url: window.location.href
}));
});
</script>画像的实际应用场景
广告投放最依赖这套系统。你刚搜完机票，转头就在视频里看到旅行社推广，这就是跨平台行为追踪的结果。内容平台则靠它做个性化推荐，减少用户翻找成本。
企业还能用它优化产品设计。比如发现大多数用户在注册第三步流失，可能是表单太复杂。通过行为路径回溯，能定位体验卡点。
用户画像不是静态快照，而是动态更新的过程。上周爱看健身教程的人，这周可能开始搜索减脂餐。系统需要持续捕捉变化，避免推荐过期内容。
现在有些浏览器开始屏蔽第三方Cookie，这让传统追踪方式遇到挑战。新的方案转向设备指纹、登录态关联等技术，在合规前提下维持分析能力。