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月入百萬(wàn) 2018互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng )業(yè)項目加盟

網(wǎng)站頁(yè)面瀏覽時(shí)長(cháng)并不等于停留時(shí)長(cháng)，所以在數據獲取階段，如果不能準確的獲取到用戶(hù)在某個(gè)頁(yè)面的停留時(shí)長(cháng)，那么對于后續結論也會(huì )產(chǎn)生一定的誤導。

從運營(yíng)角度來(lái)看，用戶(hù)在網(wǎng)站停留時(shí)間，反映了網(wǎng)站黏性。一般情況下，用戶(hù)的需求與網(wǎng)站內容匹配度越高，頁(yè)面瀏覽時(shí)間越容易聚攏在一個(gè)相對集中區間里，不會(huì )過(guò)短也不會(huì )過(guò)長(cháng)。

在評估網(wǎng)站推廣效果時(shí)，若來(lái)自某推廣渠道的訪(fǎng)客頁(yè)面瀏覽時(shí)間集中在很短的區間內，則意味著(zhù)該渠道的流量質(zhì)量過(guò)低。我們經(jīng)常會(huì )看到的轉化率就與頁(yè)面平均瀏覽時(shí)長(cháng)密切相關(guān)，呈現一個(gè)正態(tài)分布的圖形。

所以在數據獲取階段，如果不能準確的獲取到用戶(hù)在某個(gè)頁(yè)面的停留時(shí)長(cháng)，那么對于后續結論也會(huì )產(chǎn)生一定的誤導。

目前三大主流計算方法

（1）后一頁(yè)面打開(kāi)時(shí)刻減去前一頁(yè)面打開(kāi)時(shí)刻，得到前一頁(yè)面的停留時(shí)長(cháng)。

這個(gè)方法有兩個(gè)明顯的不足：

最后一個(gè)頁(yè)面的停留時(shí)間是訪(fǎng)問(wèn)不到的，如果一共只有一個(gè)頁(yè)面，那么這個(gè)頁(yè)面停留再久也不會(huì )進(jìn)行統計；對于同時(shí)打開(kāi)很多頁(yè)面的情況，則只有倒數第二個(gè)頁(yè)面會(huì )得到相對準備的停留時(shí)長(cháng)，而其它所有中間被打開(kāi)的頁(yè)面的停留時(shí)長(cháng)，都會(huì )被記錄為一瞬間，有可能就會(huì )被作為臟數據拋棄掉了。

（2）通過(guò)心跳包定時(shí)向發(fā)送數據包，為了不使客戶(hù)端或服務(wù)端的負載過(guò)重，數據包發(fā)送的間隔一般被控制在 15 至 30 秒之間。

好處是結合頁(yè)面是否位于前臺，可以更精確地計算所有頁(yè)面的真實(shí)被瀏覽的時(shí)長(cháng)。不足則數據包發(fā)送的時(shí)間間隔決定了統計的精度以及數據上報的負載，越大的精度意味著(zhù)越高的負載。

（3）主動(dòng)在用戶(hù)主動(dòng)關(guān)閉頁(yè)面時(shí)（onbeforeunload）發(fā)送數據包，通過(guò)關(guān)閉時(shí)間和打開(kāi)時(shí)間之間的差值來(lái)獲取頁(yè)面停留時(shí)間。這樣做是為了解決第一點(diǎn)中只打開(kāi)一頁(yè)時(shí)無(wú)法計算停留時(shí)長(cháng)的問(wèn)題，但這樣的風(fēng)險是并不能確保數據包發(fā)送100%成功。

對于同時(shí)打開(kāi)多個(gè)頁(yè)面的情況，無(wú)法準確獲取用戶(hù)瀏覽時(shí)長(cháng)的問(wèn)題也依然沒(méi)有解決，用戶(hù)關(guān)閉某頁(yè)面的時(shí)間減去頁(yè)面被打開(kāi)的時(shí)間，并不能真正體現用戶(hù)的瀏覽時(shí)間，只能體現頁(yè)面被打開(kāi)的時(shí)間。另外，如果用戶(hù)長(cháng)期不關(guān)閉頁(yè)面，頁(yè)面的停留時(shí)長(cháng)就會(huì )長(cháng)得夸張，為了規避這個(gè)問(wèn)題，也需要引入 session 或者其它約束。

主流計算方法的缺陷

市面上幾乎所有的統計方法，都是在不精確的用頁(yè)面打開(kāi)時(shí)長(cháng)來(lái)充當頁(yè)面瀏覽時(shí)長(cháng)。提到準度和精度，又回到了數據分析中很經(jīng)典的討論，即：數據的質(zhì)量要與分析目標結合，否則我們就會(huì )在無(wú)休止地追求極致的道路上迷失，為了提升 1% 的精準度而投入不成比例的成本。

在進(jìn)行下一步的討論之前我們先看看以上的幾種計算方法中明顯的缺陷：

只瀏覽單頁(yè)時(shí)時(shí)長(cháng)無(wú)法計算；精度和負載的平衡；多頁(yè)面瀏覽時(shí)長(cháng)無(wú)法精確統計；頁(yè)面被最小化或者不位于當前Tab。以心跳包為主線(xiàn)，對總時(shí)長(cháng)校準

那是否有一個(gè)成本可控，又能規避掉以上幾種計算方法中明顯的缺陷的辦法呢？

我們的思考如下：

由于網(wǎng)頁(yè)端沒(méi)有穩定的網(wǎng)頁(yè)關(guān)閉的事件可以捕獲，而且存在多個(gè)頁(yè)面并存的情況，想獲取足夠精確的瀏覽時(shí)長(cháng)心跳包看似是最好的方案。通過(guò)心跳包統計位于最前臺的頁(yè)面的時(shí)長(cháng)，結合后一頁(yè)進(jìn)入時(shí)間及當前頁(yè)關(guān)閉時(shí)間來(lái)對總時(shí)長(cháng)進(jìn)行校準。為了得到更加精準早期瀏覽時(shí)長(cháng)，在起始的30秒內心跳包的發(fā)送頻率為5秒；30秒到90秒內，發(fā)送頻率為10秒；之后固定在15秒。

心跳包對于長(cháng)時(shí)間停留的，而沒(méi)有用戶(hù)交互的場(chǎng)景是非常好的解決方案，例如：觀(guān)看視頻，但對于A(yíng)pp和網(wǎng)頁(yè)端來(lái)說(shuō)，那些長(cháng)時(shí)間沒(méi)有操作行為的場(chǎng)景并不多見(jiàn)，對于少數打開(kāi)但沒(méi)有操作的頁(yè)面，我們就認為用戶(hù)沒(méi)有停留了。所以從實(shí)際場(chǎng)景出發(fā)，雖然心跳包更精準，但卻不夠經(jīng)濟了。

所以，目前客戶(hù)端數據包上報成本依然還是一個(gè)影響體驗的因素的現狀下，我們沒(méi)有選擇將心跳包作為默認采集的功能，默認采集我們使用了打開(kāi)及關(guān)閉時(shí)間做差的方案作為計算停留時(shí)長(cháng)的默認方案。

最后，應用到實(shí)際的分析中，我們不能只看停留，還要看轉化。這并不是本文的重點(diǎn)，但也拋出一種常見(jiàn)的場(chǎng)景，作為本文的結束，以表達，數據脫離業(yè)務(wù)只是數字。

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