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Para equipas focadas em análise

Dados de cliques que pode realmente consultar.

Medes atribuição, quebras no funil e lift incremental. O Elido armazena todos os cliques num armazenamento de análise colunar com acesso raw - sem amostragem, sem lag de agregação.

Começar grátis Falar com vendas

Sem amostragem de cliques em qualquer nível - cada evento armazenado
DSN de análise por espaço de trabalho, só de leitura, rotativo
Exportação agendada para S3 + BigQuery (Parquet por defeito)
Eventos de clique brutos via firehose de webhooks / consumidor Kafka

Clicks · last 7 days

elido.me/launch

24h granularity · 38,620 total+18.4% wk/wk

Amostragem de cliques

<5s

Latência de ingestão de eventos

24 meses

Retenção no Business

DSN de análise

Acesso SQL direto

Como os dados de cliques chegam

Clique → fluxo de eventos → armazenamento de análise, sem agregação no meio.

A maioria dos encurtadores dá-lhe um contador. Nós damos-lhe uma linha por clique, ingerida em menos de cinco segundos, consultável a partir do seu próprio cliente SQL. O pipeline é um único tópico compatível com Kafka que um único consumidor drena para o armazenamento de análise - sem serviço de agregação, sem resumos diários, sem nota de rodapé 'amostrado após 10K'.

Step 1
Click
elido.me/x → 302
Edge POP returns the destination + emits an event to our event stream.
Step 2
Event stream
topic: clicks.<workspace>
12 partitions, at-least-once delivery, 7-day topic retention.
Step 3
Analytics store
<5s p99 ingest lag
Our ingestion service drains the topic into the per-workspace events table.
Step 4
Your tools
DSN · BigQuery · Kafka
Read-only DSN, scheduled Parquet export, or direct firehose consumer.

DSN de análise por espaço de trabalho

Um DSN só de leitura que pode colar directamente no Metabase.

Os espaços de trabalho Business obtêm um DSN de análise só de leitura por espaço de trabalho com âmbito para a sua tabela de eventos através de segurança ao nível da linha. Ligue-o ao Metabase, Hex, Apache Superset, Grafana ou qualquer cliente SQL/BI compatível. O DSN é rotativo a partir das definições do espaço de trabalho sem alterar a tabela subjacente.

Esquema estável
Versionado em /docs/api-reference; guias de migração em /changelog
Segurança ao nível da linha
DSN com âmbito apenas para as linhas de eventos do seu espaço de trabalho
Compatível com ferramentas de BI
Metabase, Hex, Superset, Grafana, Looker - qualquer coisa que fale SQL
Consultas abaixo de um segundo
Tabelas com 1B de linhas abaixo de 1s para agregações típicas por país / hora

Saber mais sobre análise →

SQL · query editor

read-only DSN

analytics://ws_8a2f:****@dsn.elido.app:9440/events

SELECT country, COUNT(*) AS clicks
FROM events
WHERE link_id = 'lnk_8a2fc1...'
  AND occurred_at >= now() - INTERVAL 7 DAY
GROUP BY country
ORDER BY clicks DESC
LIMIT 5;

Result · 5 rowsscanned 1.2M rows · 0.18s

country	clicks	distribution
DE	18,429
FR	12,184
ES	9,847
IT	8,213
PL	7,062

Connected · analytics storeEU region

Geografia que sobrevive à exportação

Densidade ao nível do país em cada clique - não um bucket com hash.

Cada evento de clique inclui país ISO 3166-1 alpha-2, região e cidade, resolvidos a partir de um conjunto de dados de geo-IP offline no momento do edge. O próprio IP é truncado para /24 (IPv4) ou /48 (IPv6) antes do armazenamento, pelo que a geo persiste mas os dados pessoais não. Abaixo estão os mesmos dados na UI que chegam ao seu armazém - sem camada de agregação entre eles.

Clicks by country · last 7 days

24 countries · ISO 3166-1 alpha-2

18.4k

12.2k

9.8k

8.2k

7.1k

6.5k

5.9k

4.9k

4.0k

3.7k

3.2k

2.8k

2.5k

2.2k

1.9k

1.7k

1.5k

1.3k

1.1k

982

794

612

481

348

Cooler Hotter5-bucket log scale · max 18,429

Ver análise por link →Esquema de eventos → docs

Analytics store

events table · per workspace

Source of truth. 0% sampling, 24-month retention on Business.

Step 1

S3 · Parquet

s3://your-bucket/elido/clicks/

Hourly buckets, snappy-compressed Parquet (or JSON if you prefer).

Step 2

BigQuery / Snowflake / Redshift

native transfer · external table

Native BigQuery Transfer service or Snowflake external table loads from S3.

Step 3

Exportação para armazém

Parquet horário para S3 e depois transferência nativa para o seu armazém.

A exportação agendada envia eventos de clique como Parquet para o seu bucket S3 numa cadência horária ou diária; o BigQuery Transfer nativo ou a tabela externa do Snowflake carrega-o a partir daí. A primeira execução é um preenchimento completo até à sua janela de retenção; as execuções seguintes acrescentam apenas novos eventos com chave no timestamp do evento. As falhas são reexperimentadas; uma notificação de dead-letter é enviada se um lote não chegar dentro de 2 horas.

Parquet (por defeito) ou JSON; um objecto por bucket horário
Filtre a exportação por domínio, campanha ou etiqueta de link
BigQuery Transfer nativo + tabela externa do Snowflake
Alerta de dead-letter em falha de lote >2h
Firehose Kafka para entrega abaixo de um segundo (Business)

O que você pode fazer

Sem amostragem de cliques em qualquer nível - cada evento armazenado
DSN de análise por espaço de trabalho, só de leitura, rotativo
Exportação agendada para S3 + BigQuery (Parquet por defeito)
Eventos de clique brutos via firehose de webhooks / consumidor Kafka
Latência de consulta abaixo de um segundo em tabelas com mais de 1B de linhas
Atribuição de cliques server-side com deduplicação de click-ID

O que 'analytics em primeiro lugar' significa no modelo de dados do Elido

A maioria dos analytics de encurtadores são totais agregados. As funcionalidades abaixo explicam o que muda quando o fluxo bruto de cliques é o artefato primário, não um resumo.

Sem amostragem

Cada clique armazenado - sem asterisco de 'após N eventos fazemos amostragem'

Os eventos de clique são ingeridos via um tópico compatível com Kafka e escritos no armazenamento de análise pelo nosso serviço de ingestão. Não há camada de amostragem. Um link com 10 cliques e um link com 10 milhões de cliques têm todos os eventos na mesma tabela - o schema não muda, nenhuma agregação é aplicada no momento da ingestão. A retenção é de 90 dias no Free, 12 meses no Pro e 24 meses no Business. Após a janela de retenção, os eventos são excluídos definitivamente; a contagem de eventos excluídos é registrada. O schema de eventos é público - você pode ver exatamente quais campos são armazenados, o que significa que pode planejar seu modelo de dados no seu data warehouse antes de começar a exportar. A latência de eventos do clique até a disponibilidade na análise é tipicamente inferior a 5 segundos; o consumidor roda com auto-commit e registra métricas de lag para que você possa ver se o pipeline está atrasando.

Atribuição server-side

GA4 MP, Meta CAPI e Mixpanel server-side - deduplicados contra o clique

Pixels client-side perdem uma fração significativa das conversões dependendo da penetração de bloqueadores de anúncios e ITP do iOS Safari. O encaminhamento server-side envia a conversão para GA4 Measurement Protocol, Meta Conversions API ou Mixpanel diretamente do backend do Elido - sem JS client-side necessário. A chave de deduplicação é o click ID: quando um evento de conversão chega via webhook do Stripe ou Shopify, o Elido o vincula ao clique de origem e o distribui para todos os endpoints server-side configurados. O click ID é passado como parâmetro de query para a URL de destino no momento do clique; seu fluxo de checkout deve preservá-lo até o evento de conversão. Cada evento encaminhado carrega os parâmetros UTM originais do clique para que a atribuição sobreviva ao funil completo. Isso é útil para recuperar conversões que pixels client-side perdem - não substitui um CDP completo, mas fecha a lacuna de atribuição por último clique mais comum.

BYO BI

DSN de análise somente leitura por workspace - conecte diretamente ao Metabase, Hex ou Grafana

Workspaces Business recebem um DSN de análise somente leitura por workspace com escopo para sua tabela de eventos. Aponte o Metabase, Hex, Apache Superset, Grafana ou qualquer cliente SQL/BI compatível para o DSN e escreva SQL diretamente contra seus dados de eventos de clique. O DSN é rotacionável sem alterar a tabela de eventos; ele se conecta a um usuário somente leitura que pode apenas fazer SELECT, não INSERT ou DROP. O schema de eventos é estável e versionado; mudanças de schema recebem um guia de migração no changelog antes de serem aplicadas. Para equipes que querem juntar eventos de clique com seus próprios dados de produto - 'quais links levaram usuários que foram ativar?' - o padrão é copiar eventos de clique para seu próprio data warehouse via exportação agendada e fazer o join lá. O DSN de análise é para equipes cuja ferramenta de BI pode se conectar diretamente via SQL padrão e que não precisam fazer join com tabelas externas.

Exportação para data warehouse

Exportações agendadas para S3, BigQuery e Snowflake

A exportação agendada roda em uma cadência configurável (por hora, diária) e envia o fluxo de eventos de clique - ou um subconjunto filtrado por domínio, campanha ou tag de link - para S3, BigQuery ou Snowflake. A exportação S3 usa Parquet por padrão (JSON disponível); BigQuery e Snowflake usam os conectores nativos com um schema que o Elido cria e mantém atualizado. Exportações incrementais são indexadas pelo timestamp do evento; a primeira exportação é um backfill completo até a sua janela de retenção; exportações subsequentes acrescentam apenas novos eventos. Se você precisar fazer um replay a partir de um timestamp específico, uma exportação completa avulsa está disponível via chamado de suporte. Falhas de exportação são registradas e repetidas; uma notificação de dead-letter vai para o e-mail do workspace se um lote falhar por mais de 2 horas.

Firehose Kafka

Consumidor Kafka em tempo real para pipelines de eventos que não podem esperar exportações em lote

Workspaces Business podem consumir eventos de clique diretamente de um tópico compatível com Kafka como um grupo consumidor Kafka. Você recebe um ID de grupo consumidor, um bootstrap server e um certificado de cliente - configuração padrão de consumidor Kafka. Este é o caminho certo para alertas em tempo real (detecção de spike em um link, sinalizações de anomalia geográfica), dashboards em tempo real que precisam de dados com sub-segundo de latência, e pipelines onde a cadência de exportação agendada é muito lenta. O firehose entrega cada evento pelo menos uma vez; seu consumidor é responsável pela idempotência em replay. A retenção do tópico é de 7 dias; se o seu consumidor ficar mais de 7 dias atrasado, os eventos serão perdidos - configure monitoramento no lag do consumidor. Este não é um recurso de analytics para iniciantes; requer código de consumidor Kafka e experiência operacional com grupos consumidores. Se a exportação agendada para BigQuery atende ao que você precisa, comece por lá.

Stack com que vai interagir

Eventos de clique raw
Acesso SQL direto
GA4 / Meta CAPI / Mixpanel
Exportação S3 + BigQuery
DSN por workspace
Firehose de webhooks

O que vais medir

Taxa de amostragem: 0% - todos os cliques armazenados
Lag de ingestão de eventos: Menos de 5 segundos
Horizonte de retenção: Até 24 meses

Equipes de analytics que usam isso

Os nomes são marcadores por enquanto - nomes reais de clientes aparecem aqui conforme os estudos de caso são publicados.

“O DSN de análise somente leitura nos permitiu conectar o Metabase diretamente aos dados de eventos de clique sem construir um ETL. Agora respondemos 'qual campanha gerou conversão de MQL para SQL?' a partir de um dashboard do Metabase sem infraestrutura adicional.”

Equipe de engenharia de dados, SaaS B2B, Helsinque

Lead de Engenharia de Dados

“O Meta CAPI server-side via Elido recuperou a atribuição de aproximadamente 25% das conversões que nosso pixel client-side estava perdendo. A configuração levou uma sprint; a melhora na precisão de atribuição foi imediata.”

Equipe de analytics de growth, e-commerce, Paris

Analytics Engineer

“Consumimos o firehose Kafka em nosso próprio stream processor. Latência de evento de menos de 5 segundos significa que nossos dashboards de desempenho de links em tempo real não mentem para a equipe editorial durante eventos ao vivo.”

Equipe de infraestrutura de dados, empresa de mídia, Copenhague

Senior Data Engineer

Analytics do Elido vs Bitly Analytics vs Heap

O Bitly Analytics é adequado para contagem de cliques e geo básico. O Heap é uma plataforma completa de analytics de produto. A comparação abaixo é honesta sobre onde cada opção é a ferramenta certa.

Capacidade	Elido	Bitly Analytics	Heap
Amostragem de dados de clique	0% - cada evento armazenado	Agregado; eventos brutos não acessíveis	Depende do plano no tier gratuito
Acesso SQL direto	DSN de análise somente leitura (Business)	Sem acesso direto ao BD	Heap Data Lake (exportação para data warehouse)
Exportação agendada para BigQuery/Snowflake	Sim, Business+	Somente exportação CSV	Sim - funcionalidade central
Firehose Kafka em tempo real	Sim, Business+	Não disponível	Não disponível
Encaminhamento de conversão server-side	GA4 MP, Meta CAPI, Mixpanel - deduplicados	Não disponível	Ingestão de eventos server-side (eventos de produto)
Rastreamento no nível do usuário	Não - somente nível de clique, sem identidade de usuário	Não	Sim - funcionalidade central
Funil + retenção de coorte	Coortes de cliques no Business	Não	Funil completo + coorte - maduro
Retenção de eventos	Até 24 meses brutos	Contadores agregados; brutos não disponíveis	Varia por plano

Perguntas de equipes de analytics

Qual é o schema exato de eventos para eventos de clique?

O schema é público em /docs/api-reference sob 'Click events'. Campos principais: click_id (UUID), link_id, workspace_id, occurred_at (timestamp UTC), country_iso2, region, city, device_type (mobile/tablet/desktop), os, browser, referrer_domain, utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_term, utm_content. Campos nullable são nullable, não strings vazias. Mudanças de schema são anunciadas em /changelog com um guia de migração.

Existe um guia para consumidor Kafka?

Sim - /docs/guides/kafka-firehose cobre bootstrap server, configuração de grupo consumidor, rotação de certificado de cliente e exemplo de código consumidor em Go e Python. O tópico é um por workspace; a contagem de partições é fixa em 12. O reset de offset é earliest por padrão na primeira entrada do grupo consumidor. Se você estiver desenvolvendo sobre isso, reserve tempo para monitoramento de lag do consumidor - esse é o modo de falha que acomete equipes que não o configuram.

Posso fazer join de eventos de clique com minha própria tabela de usuários?

No seu data warehouse, sim. O padrão é: exportar eventos de clique para BigQuery ou Snowflake via exportação agendada, depois fazer join nos parâmetros UTM ou em um parâmetro user_id personalizado que você anexa aos destinos dos seus links encurtados. O Elido não armazena identidade de usuário em eventos de clique - o click_id é um UUID aleatório por clique, não vinculado a uma conta de usuário.

Como funciona a deduplicação de conversão server-side?

Quando você faz POST de um evento de conversão para o endpoint de conversão do Elido, você inclui o click_id que foi retornado na resposta de clique original (ele é passado como parâmetro de query para a URL de destino). O Elido busca o clique, verifica se ele ainda não foi atribuído e distribui a conversão para GA4 MP, Meta CAPI ou Mixpanel com o contexto UTM do clique original. Submissões duplicadas com o mesmo click_id são idempotentes - são reconhecidas, mas não contadas em duplicidade.

O que acontece se meu consumidor Kafka ficar atrasado?

Os eventos são retidos no tópico por 7 dias. Se o offset confirmado do seu grupo consumidor ficar mais de 7 dias atrasado, eventos mais antigos serão perdidos antes que o consumidor os leia. Monitore o lag do consumidor; configure um alerta com 6 horas de lag como aviso antecipado. Se você ficar atrasado em um evento não recuperável, a exportação agendada para S3/BigQuery cobre a lacuna - é um bom backup para o firehose.

O DSN de análise dá acesso aos dados de outros workspaces?

Não. O DSN tem escopo apenas para a tabela de eventos do seu workspace, via um usuário somente leitura com segurança em nível de linha aplicada. Você não pode ver eventos de outros workspaces. O DSN é revogável nas configurações do workspace; rotacione-o na mesma cadência das chaves API.

Existe um tamanho mínimo de amostra antes de as coortes de cliques serem significativas?

O armazenamento de análise executa a query de coorte com qualquer tamanho de dados existente - não há mínimo imposto. A significância estatística é julgamento seu. Uma coorte de 50 cliques dá um número, mas é ruidoso. Exibimos contagens brutas e porcentagens; não aplicamos suavização Bayesiana ou intervalos de confiança às visualizações de coorte. Para análise formal, exporte e execute seu modelo no seu data warehouse.

Posso filtrar a exportação agendada para um subconjunto de links?

Sim - os filtros de exportação suportam: domínio específico, ID de campanha específico, tag específica ou intervalo de datas. Uma exportação filtrada ainda é incremental; execuções subsequentes acrescentam apenas novos eventos que correspondem ao filtro. Se você adicionar uma nova condição de filtro a um job de exportação existente, precisará criar um novo job ou fazer uma re-exportação completa avulsa para recuperar o histórico do novo filtro.