Matomo PHP Tracker 使用指南
项目介绍
Matomo PHP Tracker 是一个专为 Matomo Analytics 平台设计的 PHP 客户端库。它提供了与 Matomo JavaScript Tracker 相同的功能特性,包括电子商务跟踪、自定义变量、事件跟踪等。此项目遵循 BSD-3-Clause 许可证,允许开发者在遵守许可条款的情况下自由地在自己的项目中使用。通过这个客户端,开发人员可以轻松集成到他们的PHP应用程序中,实现详细的网站分析和用户行为追踪。
项目快速启动
为了快速开始使用 Matomo PHP Tracker,请按以下步骤操作:
步骤一:安装
推荐使用 Composer 进行依赖管理。打开终端,执行以下命令来添加 Matomo Tracker 到你的项目中:
composer require matomo-org/matomo-php-tracker
或者,手动下载 MatomoTracker.php 文件,并将其放置在您的项目合适的位置。
步骤二:引入并初始化 Tracker
在你需要进行页面跟踪的PHP文件中,加入以下代码:
<?php
require_once 'vendor/autoload.php'; // 如果使用Composer安装
// 或者如果你手动下载了文件,则是:
// require_once 'path/to/MatomoTracker.php';
$matomoSiteId = 6; // 替换为你的Matomo站点ID
$matomoUrl = "https://your-matomo-instance.example.com"; // 替换为你的Matomo实例地址
$matomoTracker = new \MatomoTracker($matomoSiteId, $matomoUrl);
// 设置认证token(如果需要)
$matomoTracker->setTokenAuth('your-auth-token');
$pageTitle = ''; // 可选,设置页面标题
$matomoTracker->doTrackPageView($pageTitle);
确保你的服务器环境已配置好JSON扩展和cURL或stream上下文以支持HTTPS请求。
应用案例和最佳实践
最佳实践中,应将Tracker的调用置于所有页面加载的底部,以避免影响页面加载速度。对于敏感数据的跟踪,确保遵守隐私法规,并利用Matomo提供的匿名化功能。此外,考虑使用Matomo的转化跟踪和事件跟踪功能来深入理解用户交互和转化漏斗。
// 示例:跟踪自定义事件
$matomoTracker->trackEvent('Category', 'Action', 'Label', 10); // 假设事件价值为10
典型生态项目
Matomo作为一个开源平台,其生态系统广泛,不仅包括了多种语言的SDK,还涵盖了插件、主题和其他工具,用于扩展其核心功能。例如,你可以集成Matomo到Laravel、WordPress或其他CMS系统中,利用现有的插件或开发定制解决方案。这使得数据分析能力能够无缝融入各种类型的应用程序和网站。
要探索更多生态项目和插件,访问Matomo官方网站的插件市场或GitHub上相关仓库,这些资源能帮助你基于Matomo构建更复杂的分析场景。
以上就是关于 Matomo PHP Tracker 的简明使用指南,希望对你集成网站分析功能有所帮助。记得参考官方文档获取最新信息和详细配置选项。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00