SPM(super position model 超级位置模型) 跟Google Analytics在URL里面拼上utm_source, utm_medium等参数大同小异。
思路和原理
先来看几个问题
1.如何统计某个页面的pv呢？
一种思路是直接统计服务端nginx请求日志，只要统计该页面的请求数就知道pv了。
另一种思路是直接在客户端埋点，当访问到某个页面时，同时向日志服务器发送一条埋点日志，日志服务器处理后拿到pv。
2.如何追踪某个页面的来源呢？
在第一种思路下，分别统计nginx日志下该页面请求的referer头信息即可。
而第二种思路下，可以在来源里面加上不同的URL来源参数进行区分。
3.分析了来源之后，怎么知道在来源页具体是点击了来源页面的哪个链接过来的呢？
很显然在第一种思路下已经不能解决这个问题了，所以这个就是SPM做的事情，做个更加精细度的埋点，即为每个链接进行编码，正常情况下，SPM格式为 spm=spmA.spmB.spmC.spmD.spmE
spmA 唯一标识一个站点 spmB 唯一标识某站点的一个页面 spmC 唯一标识某页面的一个区块 spmD 唯一标识某区块的一个具体位置 spmE 随机生成的字串，跟时间有关系，在循环页面计算时可以区分点击的时序
所以题主所给的链接(spm=5176.8142029.631162.about.702b614aLj4URY)，表示是5176站点的8142029页面631162区块的about位置点击过来的，具体的编码及其含义由统一的管控平台进行配置。
优势和作用
- 统计投放效果
如一个双11的广告页需要投放到微博、知乎和优酷等渠道，只需要为每个渠道指定一个编码，后续可以统计每个渠道的投放效果，事后按流量计费进行费用结算。
- 分析用户行为
假设现在有一个淘宝女装的专题页，为了进行活动引流，会在淘宝首页多处区块放置引流入口，怎么统计各个入口进行淘宝女装专题的量呢，以便后续进行优化提高入口曝光度？
一种常见的思路是每个入口进行布点，当用户进行点击时，同时向日志服务器发送一条埋点日志。但是这个方案有天然的弊端: 1、在页面跳转时，埋点日志请求可能会丢失 2、日志请求过多。
SPM通过指定编码解决了这个问题，只需要进入页面的时发送一次埋点日志请求即可。
- 分析链路转化
如新用户的注册过程中，往往包含多个步骤，输入账号，验证手机，设置密码和上传头像等等，这么长的链路过程中，任何一个产品或者技术优化，都可能直接作用到用户的流失率，为了直观的看到这个效果，一般会采用漏斗图。而SPM的采集数据包括了精细化的来源数据，可以做出丰富的漏斗图出来分析链路转化率问题。
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