PostHog事件属性设计：动态或可选属性用默认值还是干脆省略？

PostHog事件设计中的纠结：可选属性，留空还是赋默认值？

嘿，各位搞数据分析和产品追踪的朋友们！在使用PostHog（或者类似的事件追踪工具）时，咱们肯定都遇到过一个不大不小，但挺烦人的问题：当一个事件的某个属性不是每次都会出现时，该怎么处理？

举个最常见的例子，假设我们追踪一个 search_performed 事件。用户执行了搜索，这没问题。但用户可能用了筛选器（filter），也可能没用。那么，这个 filter_applied 属性，在用户没用筛选器的时候，是应该给它一个像 'none' 这样的默认值呢，还是干脆在事件数据里就省略掉这个属性？

// 方案一：使用默认值
{
  "event": "search_performed",
  "properties": {
    "search_term": "PostHog",
    "filter_applied": "none" // 或者 filter_applied: false
  }
}
 
// 方案二：省略属性
{
  "event": "search_performed",
  "properties": {
    "search_term": "PostHog"
    // filter_applied 属性不存在
  }
}

这两种方式看起来差别不大，但在PostHog里进行数据分析，比如创建图表、设置漏斗过滤条件时，影响可就大了去了。咱们今天就来掰扯掰扯这两种策略的利弊，看看哪种更适合你的场景。

策略一：使用默认值（例如 filter_applied: 'none' 或 filter_applied: false）

这种方法的核心思想是：保持事件结构的一致性。无论用户是否应用了筛选器，search_performed 事件总会包含 filter_applied 这个属性。如果没有实际的筛选器，就用一个预定义的、表示“无”或“未应用”的值来填充。

对数据结构的影响：

• 优点： 事件的属性键（keys）始终是固定的。对于同一个事件类型，你总能预期 filter_applied 字段的存在。
• 缺点： 如果“未应用”的情况非常普遍，数据里会充斥着大量的 'none' 或 false 值，可能略显冗余。事件负载（payload）会稍微大一点点，不过在大多数情况下，这点差异可以忽略不计。

对PostHog分析的影响：

1. 图表（Trends, Insights）：

   • 分组（Breakdown by filter_applied）： 非常直观。你可以直接在一个图表里看到应用了不同筛选器（包括 'none'）的搜索次数分布。想比较用了筛选器和没用筛选器的搜索量？太简单了，图上直接就有 'none' 和其他具体筛选器值的对比。
   • 示例： 创建一个 search_performed 事件总数的趋势图，然后按 filter_applied 属性进行分组。你会清晰地看到一条代表 'none' 的线（或柱），以及其他代表各种筛选器值的线（或柱）。

2. 漏斗（Funnels）：

   • 过滤步骤： 非常简单直接。
     • 想看没有使用筛选器的搜索？过滤条件：filter_applied = 'none'。
     • 想看使用了筛选器的搜索（任意一种）？过滤条件：filter_applied != 'none'。
     • 想看使用了特定筛选器的搜索？过滤条件：filter_applied = 'specific_filter_value'。
   • 示例： 构建一个漏斗“访问搜索页 -> 执行搜索（未使用筛选器） -> 点击结果”。第二步的过滤条件就是 search_performed 事件 + properties.filter_applied = 'none'。

3. 用户路径（Paths）：

   • 与漏斗类似，在定义路径中的事件节点时，使用 filter_applied = 'none' 或 filter_applied != 'none' 来区分是否使用了筛选器，非常方便。

4. Cohorts（用户群组）：

   • 定义用户群组也更直观。比如，“从未在搜索中使用过筛选器的用户”：Person property filter_applied is 'none' （假设你把这个属性也关联到了用户属性上，或者基于事件定义 search_performed where filter_applied = 'none' 的用户）。

5. 数据仓库/SQL查询（如果使用）：

   • 查询逻辑相对简单。WHERE properties.filter_applied = 'none' 或 WHERE properties.filter_applied != 'none'。

小结： 使用默认值策略，核心优势在于分析时的简单性和一致性。过滤和分组都非常直观，尤其适合需要频繁对比“存在”与“不存在”两种状态的场景。

策略二：省略属性

这种方法更贴近“事实”：如果没有应用筛选器，那么 filter_applied 这个属性就根本不应该存在于该事件的 properties 中。只有当用户确实用了筛选器时，才添加这个属性及其值。

对数据结构的影响：

• 优点： 数据更“干净”，没有冗余的 'none' 值。如果该属性绝大多数时候都不存在，可以节省一点点存储空间和传输带宽（同样，影响通常微乎其微）。语义上可能更清晰：属性不存在就表示该情况未发生。
• 缺点： 同一事件类型（如 search_performed）的 properties 结构会变得不固定。有时有 filter_applied，有时没有。

对PostHog分析的影响：

这种不固定的结构，在分析时就需要用到PostHog提供的 is set 和 is not set 操作符了。

1. 图表（Trends, Insights）：

   • 分组（Breakdown by filter_applied）： 当你按 filter_applied 分组时，图表只会显示那些包含了 filter_applied 属性的事件。也就是说，你只能看到各种具体筛选器值的分布，看不到那些没有使用筛选器的搜索。
   • 如何比较？ 如果你想比较“有筛选器”和“无筛选器”的搜索量，就没法一步到位了。你需要：
     • 创建一个系列：search_performed 事件总数。
     • 再创建一个系列：search_performed 事件，并添加过滤条件 filter_applied is set。
     • 然后通过这两个系列的数值对比（或者计算差值）来得出“无筛选器”的数量。这显然麻烦了不少。

2. 漏斗（Funnels）：

   • 过滤步骤： 逻辑变得稍微复杂。
     • 想看没有使用筛选器的搜索？过滤条件：filter_applied is not set。
     • 想看使用了筛选器的搜索（任意一种）？过滤条件：filter_applied is set。
     • 想看使用了特定筛选器的搜索？过滤条件：filter_applied = 'specific_filter_value' （这个和策略一一样）。
   • 示例： 构建漏斗“访问搜索页 -> 执行搜索（未使用筛选器） -> 点击结果”。第二步的过滤条件是 search_performed 事件 + properties.filter_applied is not set。

3. 用户路径（Paths）：

   • 同样，定义节点时需要使用 is set / is not set 来区分。

4. Cohorts（用户群组）：

   • 定义“从未在搜索中使用过筛选器的用户”可能需要更复杂的逻辑，比如“所有执行过 search_performed 事件的用户” 减去 “执行过 search_performed 事件且 filter_applied is set 的用户”。

5. 数据仓库/SQL查询（如果使用）：

   • 查询逻辑更复杂。你需要检查属性是否存在，比如类似 JSONExtractString(properties, 'filter_applied') IS NULL (ClickHouse) 或 properties ->> 'filter_applied' IS NULL (Postgres JSONB) 的语法，这取决于你的底层存储。

小结： 省略属性策略，核心优势在于数据的“纯净性”和语义的直接性。但代价是分析时复杂度的增加，尤其是在需要明确处理“属性不存在”的场景时，你需要熟练运用 is set / is not set。

深度对比：一个漏斗示例

假设我们要分析的漏斗是：

1. 用户访问产品列表页 (viewed_product_list)
2. 用户执行了搜索 (search_performed)
3. 用户点击了搜索结果 (clicked_search_result)

现在，我们想细化第二步，只看没有使用筛选器的搜索。

• 采用策略一（默认值 filter_applied: 'none'）：
  • 漏斗第二步定义：事件 search_performed，属性过滤 filter_applied = 'none'。
• 采用策略二（省略属性）：
  • 漏斗第二步定义：事件 search_performed，属性过滤 filter_applied is not set。

再假设，我们想看使用了筛选器的搜索。

• 采用策略一（默认值 filter_applied: 'none'）：
  • 漏斗第二步定义：事件 search_performed，属性过滤 filter_applied != 'none'。
• 采用策略二（省略属性）：
  • 漏斗第二步定义：事件 search_performed，属性过滤 filter_applied is set。

看起来差别不大？但想象一下，如果你的团队成员对 is set / is not set 不太熟悉，或者你在构建非常复杂的、涉及多个可选属性组合的查询时，策略一的 = 和 != 往往更不容易出错，也更易于理解和维护。

怎么选？我的思考和建议

选择哪种策略，没有绝对的对错，关键看哪个更适合你的团队和分析需求。以下是一些需要考虑的因素：

1. 属性缺失的频率：

   • 如果这个可选属性绝大多数时候都不存在（比如95%以上的事件都没有这个属性），那么省略它可能更自然，也能避免数据里有过多的 'none'。分析时虽然需要用 is set，但因为这种情况少，或许可以接受。
   • 如果属性经常性地存在或缺失（比如一半一半，或者像筛选器这种用和不用都挺常见的），那么使用默认值可以极大简化日常的分析工作。

2. 核心分析需求：

   • 你是否经常需要直接比较“有该属性”和“无该属性”这两种情况？例如，想看用了筛选器和没用筛选器的转化率对比？如果是，默认值策略优势明显。
   • 你是否更关心当属性存在时的具体值，而“不存在”的情况只是偶尔需要关注一下？如果是，省略属性策略的复杂性可能还能接受。

3. 团队的技术栈和熟悉度：

   • 团队成员（包括产品经理、运营、分析师）对PostHog的过滤条件有多熟悉？大家是否都能轻松理解和使用 is set / is not set？如果不是，或者希望降低学习成本，默认值策略更友好。

4. 一致性：

   • 最重要的一点： 无论选择哪种策略，请在你的项目中保持一致！不要对某个可选属性用默认值，对另一个又用省略法。这会导致后续分析的极大混乱。

我的倾向性建议：

在大多数情况下，我个人更倾向于使用默认值（策略一）。

为什么？因为数据分析往往是探索性的，你今天可能只关心筛选器的具体值，明天就想对比用和不用筛选器的用户行为差异。使用默认值提供了最大的灵活性和最简单的查询方式，能够适应更多变的分析需求。虽然 'none' 值看起来有点“多余”，但它带来的分析便利性，往往超过了那一点点语义上的“不纯净”和微不足道的数据冗余。

当然，如果你的场景非常特殊，比如某个属性极其罕见，或者团队成员都是PostHog高级玩家且偏爱省略属性的简洁性，那选择策略二也完全没问题。

关键是，在项目初期就明确规范，和团队成员达成一致，并记录下来。这样，无论谁来分析数据，都能遵循统一的标准，避免后续的困惑和错误。

希望这次的讨论能帮助你更好地设计PostHog事件，让数据分析之路更顺畅！你怎么看？你在实践中是怎么处理这类问题的？欢迎在评论区交流！