TRACIO 将每一次访问关联到一个稳定的设备身份，在无需登录的情况下驱动个性化。
每一位访客都会获得一个持久化的设备标识符，它在清除 cookie、无痕模式和更换浏览器后依然有效。同一台设备就是同一位访客——始终如此。
浏览历史、购物车事件、搜索查询和 A/B 测试分组都关联到设备画像。个性化信号随时间累积，即便没有登录。
回访访客在 50 毫秒内被识别。个性化内容、推荐和优惠在首个页面浏览时就送达。
被识别的访客看到相关产品、挽回被放弃的购物车，并停留在一致的 A/B 测试分组中——正是这种识别驱动了匿名回访流量的转化提升。
90% 到 97% 的电商访客从不登录。他们浏览、放弃购物车、消失——只为几天后作为“新”访客再度回来。基于 cookie 的追踪在每次浏览器数据被清除时就把他们遗忘。结果是：您收集的每一个个性化信号都被浪费了。
被识别的回访访客的转化率显著高于匿名访客——行业基准将这一增益定在 1.3 至 1.8 倍。这一差异完全由您能随时间构建的个性化信号驱动——偏好、购物车历史、浏览模式、A/B 测试分组。cookie 的丢失会抹去所有这些。
持久化设备识别重建了这一纽带。当您能在不要求登录的情况下识别回访访客——穿越清除 cookie、无痕模式和更换浏览器——匿名流量就变得可触达。个性化对那 97% 从不登录的人也能奏效。
每一个缺口都存在，是因为基于 cookie 的识别在用户清除状态的那一刻失效。硬件级识别在它们之间架起桥梁。
浏览器 cookie 常被隐私工具、ITP 和用户手动操作清除。每一次清除都抹去您收集的个性化信号。设备身份独立于 cookie。
用户在桌面 Chrome、iPhone Safari 和工作用 Firefox 之间切换。基于 cookie 的追踪把他们当作三位不同的访客。跨浏览器关联将他们统一。
当 cookie 丢失时，回访用户在 A/B 测试中被重新随机分组，污染您的结果。稳定的设备身份在会话之间保留测试分组。
购物车挽回邮件需要登录或 cookie 持久化。基于设备的识别让您能在下次访问时向匿名用户触发个性化的购物车提醒。
90-97% 电商流量中匿名的比例——从不登录、从不表明身份。每一位未被识别的回访访客都是一次断裂的个性化循环。
Dynamic Yield Anonymous Visitor Research, 2024
在跨会话、跨浏览器和跨隐私模式时识别出同一位访客。锚定于硬件的身份在 cookie 失效之处依然稳定——99.5% 的准确率。
自动构建并更新匿名访客画像。浏览历史、购物车事件和 A/B 测试分组在会话之间持久保留。
在 50 毫秒内完成访客识别，用于个性化、推荐和动态内容。快到足以在首次绘制时完成个性化。
统一同一设备上 Chrome、Firefox、Safari 和 Edge 之间的访问。终结破坏个性化信号的碎片化。
按访客细分、内容类别和 A/B 测试分组追踪个性化增益。量化识别对收入的影响。
将访客固定在跨会话一致的 A/B 测试变体中。消除因 cookie 丢失而污染测试结果的重新随机分组。
几行代码，一次 API 响应即可获得所需的全部信息。
import { Tracio } from '@tracio/sdk'// Initialize on every page loadconst tracio = Tracio.init({ publicKey: "5ca175fc..." })// Read the persistent visitor identityconst result = await tracio.getResult()// Fetch personalized contentconst profile = await fetch(`/api/profile/${result.visitorId}`)const recommendations = await fetch( `/api/recommendations/${result.visitorId}`)