Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как добавить код/фрагмент GTM или Google Analytics вручную в magento 1.9 (в основном для GTM)

Может ли кто-нибудь объяснить мне, как добавить фрагмент кода диспетчера тегов Google в magento 1.9 вручную (т.е. без расширений) в прочем коде, код помещается в закрывающий тег body. Я хочу, чтобы он был размещен после открытия тега body. Я хочу, чтобы путь и какая часть редактировались

Ссылка 1 Ссылка 2



Ответы:


1

у меня есть решение для него.

Step 1: goto app\design\frontend\rwd(your theme package)\default\template\page and open 1column.phtml, 2column-left.phtml, 2column-right.phtml, 3column.phtml in a editor.
Step 2: Paste your GTM snippet below this code (getChildHtml('after_body_start') ?>) in all the .phtml pages given in step 1.
Step 3:save the code and check ifit fires in all pages or not. 

P.S.: If your gtm does not fire in success/thank you page. paste the code in (\app\design\frontend\base\default\template\checkout\sucess.phtml) anywhere you like.
18.09.2016
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..