Когда админ или вебмастер говорит «аналитика», он часто имеет в виду две разные задачи.
Аналитика по логам: что реально видел веб-сервер (nginx/apache), какие URL отдавались, сколько было 404/500, кто сканировал, какие User-Agent и рефереры, пики, расход трафика.
Аналитика на уровне браузера: события, цели, конверсии, UTM, ecommerce, воронки — то, чего в
access.logнет или оно там неполное.
GoAccess и AWStats — это прежде всего server-side анализ логов. Matomo — self-hosted analytics со счётчиком (и дополнительно умеет импортировать логи). Поэтому сравнивать их «лоб в лоб» можно только понимая, какой слой данных вам нужен.
Краткая ориентация: когда какой инструмент
Быстрая развилка, чтобы не тратить время на лишнее.
Нужно понять, что происходит прямо сейчас (всплеск 404, бот долбит XML, скачок трафика, топ URL) — выбирайте GoAccess.
Нужны регулярные «классические» отчёты (хосты/страницы/рефереры/по дням) без тяжёлой инфраструктуры — часто достаточно AWStats.
Нужны цели, события, кампании, сегменты, контроль данных у себя — это Matomo.
Нужна «правда логов» плюс маркетинговые события — обычно живут вместе: GoAccess/AWStats для логов и Matomo для событий.
Если вы спорите, «что точнее», уточните, о какой точности речь: точность логов (что отдал сервер) или точность пользователей/сессий (что произошло в браузере). Это разные модели данных.
Источники данных и точность: access.log против JS-счётчика
GoAccess: «как есть» из access.log, быстро и наглядно
GoAccess читает nginx access logs или apache logs и строит отчёт по запросам.
Плюс: видит всё, что дошло до веб-сервера, включая ботов, сканеры, запросы к API, скачивания и статику.
Минус: если за сервером CDN/балансировщик и не настроен real IP, в отчёте будут IP прокси; если часть трафика режется на WAF/CDN, в логах origin-сервера этого может не быть.
GoAccess хорош для оперативной диагностики: «раскопать» инцидент, понять структуру нагрузки и топ проблемных URL. Он умеет near real-time, но ключевое — стабильный формат логов и аккуратная ротация.
AWStats: стабильная классика, но менее «живая»
AWStats — один из самых известных анализаторов логов. Он опирается на access.log и строит периодические отчёты. Его сильная сторона — простота и предсказуемость: раз в час/день обновили, получили HTML-страницу со статистикой.
По сравнению с GoAccess он обычно менее интерактивный и хуже подходит для «разборок здесь и сейчас». Зато как «дешёвый и сердитый» отчёт для владельца сайта — всё ещё уместен.
Если хотите вынести отчёты и обработку логов на отдельный сервер (чтобы не нагружать прод), удобно выделить под это отдельный VDS с предсказуемыми ресурсами и доступами.
Matomo: события в браузере и self-hosted панель (и опционально логи)
Matomo живёт в мире измерений «пользователь/сессия/страница/событие». Данные собираются счётчиком (обычно JS) и отправляются в Matomo. Это даёт то, чего нет в логах:
цели, ecommerce, события, клики, скролл, поиск по сайту;
кампании (UTM), сегменты, атрибуция;
маркетинговые и продуктовые отчёты.
С другой стороны, Matomo может не увидеть часть аудитории: блокировщики, агрессивные настройки privacy, отключённый JS, корпоративные прокси. А логи, наоборот, увидят всё, что дошло до сервера — но не дадут «событийный слой».
Privacy и политика данных: где проще контролировать
Privacy — это не только «не отдавать данные третьим сторонам», но и практика хранения, удаления и контроля доступа.
GoAccess и AWStats: данных меньше, но IP уже есть
При анализе логов вы почти неизбежно работаете с IP-адресами, User-Agent и иногда URL, где могут оказаться чувствительные параметры. На практике privacy в лог-аналитике держится на трёх вещах:
Сроки хранения логов (retention) и дисциплина ротации.
Анонимизация (если требуется политикой): например, хранить только подсети или хэшировать IP до записи/после.
Санитизация URL: не допускать токенов и персональных идентификаторов в query string; при необходимости — не логировать часть параметров.
Сами GoAccess/AWStats тут «пассивны»: они читают то, что вы им дали. Поэтому сначала наводят порядок в логировании, а уже потом выбирают инструмент визуализации.
Matomo: гибкие настройки privacy, но ответственность выше
Matomo часто выбирают именно как self-hosted analytics с управляемыми privacy-настройками: маскирование IP, сроки хранения, управление идентификаторами, разграничение прав в панели. Но это приложение с базой данных, бэкапами и обновлениями — ответственность за безопасность и доступы полностью на вас.
Практическое правило: если нужно минимизировать собираемые данные — начинайте с лог-аналитики. Если нужно измерять поведение и конверсии — берите Matomo и заранее продумайте политику хранения и доступов.
Фильтрация ботов и качество данных: что реально работает
Главный раздражитель в лог-аналитике — боты: сканеры, парсеры, попытки подбора паролей, псевдо-SEO-боты, которые рисуют «посещаемость», но не дают пользы.
GoAccess
GoAccess умеет фильтровать известных ботов по User-Agent и исключать определённые запросы. Но качество упирается в то, насколько аккуратно вы разделяете «человеческий» трафик и автоматизированный:
раздельные логи для API/админки;
раздельное логирование статики (или отключение логирования статики там, где это оправдано);
исключение healthchecks и внутренних мониторинговых запросов;
корректный real IP (иначе фильтровать по подсетям/ASN бессмысленно).
Если вы завязаны на ротацию и регулярную генерацию отчётов, полезно держать «плейбук» по ротации и алертам. В тему — материал про надёжную связку GoAccess и logrotate: GoAccess + logrotate: отчёты без пропусков и дубликатов.
AWStats
AWStats исторически предлагает механизм robots и фильтров, но бот-ландшафт меняется быстрее, чем типовые списки. В проде AWStats часто требует ручной подкрутки исключений (особенно если сайт популярный или его активно сканируют).
Matomo
Matomo как JS-аналитика отсекает часть ботов естественным образом: многие боты не исполняют JS и не отправляют события. Но это не «серебряная пуля»: headless-браузеры и эмуляторы могут выглядеть как пользователь. Поэтому фильтрация ботов — это и про Matomo тоже, особенно если у вас публичные формы/SPA и боты «кликают» интерфейс.
GeoIP: география без магии и где она действительно нужна
GeoIP полезен, когда нужно понять:
откуда идёт нагрузка (например, внезапный всплеск из одного региона);
как распределена аудитория по странам/городам;
есть ли «аномальные» регионы, типичные для сканеров.
Для лог-аналитики GeoIP напрямую зависит от качества IP (нужен реальный клиентский IP, а не IP CDN) и актуальности GeoIP-базы. В Matomo география тоже чаще всего строится по IP, который видит Matomo при приёме данных (или который передан корректно). В обоих случаях критично доверять только тем прокси, которым положено.
Автоматизация отчётов: как сделать без постоянной ручной боли
GoAccess: отчёт как артефакт (HTML/JSON)
Типовой сценарий: раз в час/сутки прогонять свежий лог (или ротированный файл) и складывать HTML/JSON в закрытую директорию. Плюс — простая интеграция с cron и systemd timers. Минус — если формат логов меняется, парсинг может «поехать», а вы получите красивый, но неверный отчёт.
Практический момент: для надёжной автоматизации фиксируйте формат логов и версию GoAccess. Ниже пример минимального пайплайна для ротационного файла (идея, не догма):
goaccess /var/log/nginx/access.log.1 --log-format=COMBINED -o /var/www/stats/goaccess.html
Если вы используете свой log_format в nginx, заранее проверьте парсинг на небольшой выборке (1000–5000 строк), прежде чем запускать по гигабайтам.
Для панели Matomo особенно важно не забывать про TLS и продление сертификата: так вы не словите внезапный «браузер не пускает в аналитику» в момент, когда отчёт нужен срочно. Для этого подойдут SSL-сертификаты с регулярным обновлением.
AWStats: пакетное обновление «из коробки»
AWStats рассчитан на «пакетный» режим: обновление → публикация отчёта. Он удобен на средах, где достаточно суточной/часовой агрегации и не требуется интерактивность. При этом, чем нестандартнее ваши логи и чем больше трафик, тем важнее аккуратно настроить фильтры, исключения и кодировки.
Matomo: планировщик, рассылки и API
Matomo обычно сильнее в автоматизации бизнес-отчётов: регулярные отчёты, права доступа, сегменты, интеграции по API. Но помните о цене эксплуатации: БД, cron-задачи Matomo, место под архивы/агрегации, контроль роста данных и обновления.
Нагрузка и эксплуатация: что проще поддерживать в проде
Если смотреть глазами DevOps, важны CPU/IO/память и «сколько точек отказа добавляем».
GoAccess
Обычно лёгкий по инфраструктуре: бинарник + доступ к логам. Нагрузка — в момент генерации отчёта (CPU) и при чтении больших логов (IO). Для крупных проектов важно:
анализировать ротированные файлы, а не «вечный» лог;
не строить слишком частые отчёты по огромным объёмам;
проверять, что ротация не ломает пайплайн;
хранить отчёты в закрытом месте (в них могут быть URL и параметры).
AWStats
Тоже относительно неприхотлив, но может быть медленнее на больших объёмах и более «капризным» в части конфигов/форматов. Подходит, когда требования к интерактивности низкие, а нужен стабильный отчёт «для понимания общей картины».
Matomo
Matomo — полноценное приложение. Нужны веб-стек, база данных, бэкапы, обновления, мониторинг. На небольших сайтах он живёт спокойно, а на растущих проектах потребует дисциплины:
настроенный retention и агрегации;
контроль размера таблиц и индексов;
разделение ролей и доступов;
план обновлений (без «внезапно сломалось после апдейта»).
Типовые схемы внедрения: как делают на практике
Схема 1: только GoAccess (оперативная диагностика)
Подходит для API, статичных сайтов, внутренних сервисов, проектов без маркетинговой аналитики. Хорошо, когда нужна быстрая видимость по логам и минимальная поверхность атаки (нет отдельной панели с БД).
Схема 2: AWStats как «регулярная сводка» + сырые логи для расследований
Подходит для классических сайтов, где владельцу важны «посещения/страницы/рефереры», а админ при необходимости копает в логах вручную или в разовых выгрузках.
Схема 3: Matomo для продукта + GoAccess для инфраструктуры
Частый вариант: Matomo отвечает за продуктовую/маркетинговую аналитику, а GoAccess закрывает эксплуатационные вопросы — пики, ошибки, «кто долбит», какие URL самые тяжёлые, какие endpoint’ы чаще дают 4xx/5xx. Это помогает быстро связать «просела конверсия» и «в это время сервер отдавал 502 на checkout».
Чек-лист выбора: 10 вопросов перед установкой
Вам важнее события и конверсии или честный срез запросов к серверу?
Нужно «прямо сейчас» видеть картину или достаточно суточных отчётов?
Есть ли CDN/прокси и настроен ли корректный real IP в логах?
Какой объём логов в сутки и сколько времени вы готовы тратить на парсинг?
Нужны ли GeoIP-отчёты и будете ли вы поддерживать актуальность базы?
Насколько критична privacy-политика и сроки хранения данных?
Как будете фильтровать ботов: по UA, по URL, по подсетям, комбинированно?
Кто и как будет получать отчёты (веб-страница, файл, API, рассылка)?
Нужна ли сегментация по продукту/кампаниям/пользователям?
Готовы ли вы поддерживать приложение уровня Matomo (обновления, БД, бэкапы)?
Итог: что выбрать
GoAccess — выбор, когда вы живёте в логах и вам нужна скорость, интерактивность и понятная картина по запросам. Особенно полезен для диагностики, инцидентов и ежедневной админской рутины.
AWStats — рабочая классика для регулярных сводок, когда хочется простоты и минимальной зависимости от окружения, а интерактивность не критична.
Matomo — self-hosted analytics для тех, кому важны события, цели, сегменты и контроль данных у себя. Это ближе к продуктовой/маркетинговой аналитике, но требует аккуратной эксплуатации.
На практике самый полезный комплект для веб-проекта: Matomo для поведения пользователей плюс GoAccess (или AWStats) для «правды логов». Так вы одновременно видите, что делает аудитория, и что реально прилетает на сервер — включая ботов и проблемные места.
Если планируете размещать Matomo и отчёты на отдельной машине, часто удобнее выделить под это отдельный VDS: проще контролировать ресурсы, бэкапы и доступы, не мешая основному сайту.
