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网站页面浏览时长≠停留时长 一文读懂差异了解最佳实践

时间:2018-10-19 15:08:02  来源:本站  作者:
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  2.通过心跳包定时向发送数据包,为了不使客户端或服务端的负载过重,数据包发送的间隔一般被控制在 15 至 30 秒之间。好处是结合页面是否位于前台,可以更精确地计算所有页面的真实被浏览的时长。不足则数据包发送的时间间隔决定了统计的精度以及数据上报的负载,越大的精度意味着越高的负载。

  3.主动在用户主动关闭页面时(onbeforeunload)发送数据包,通过关闭时间和打开时间之间的差值来获取页面停留时间。这样做是为了解决第一点中只打开一页时无法计算停留时长的问题,但这样的风险是并不能确保数据包发送100%成功。对于同时打开多个页面的情况,无法准确获取用户浏览时长的问题也依然没有解决,用户关闭某页面的时间减去页面被打开的时间,并不能真正体现用户的浏览时间,只能体现页面被打开的时间。另外,如果用户长期不关闭页面,页面的停留时长就会长得夸张,为了规避这个问题,也需要引入 session 或者其它约束。

  市面上几乎所有的统计方法都是在不精确的用页面打开时长来充当页面浏览时长。提到准度和精度,又回到了数据分析中很经典的讨论,即:数据的质量要与分析目标结合,否则我们就会在无休止地追求极致的道路上迷失,为了提升 1% 的精准度而投入不成比例的成本。

  由于网页端没有稳定的网页关闭的事件可以捕获,而且存在多个页面并存的情况,想获取足够精确的浏览时长心跳包看似是最好的方案。通过心跳包统计位于最前台的页面的时长,结合后一页进入时间及当前页关闭时间来对总时长进行校准。为了得到更加精准早期浏览时长,在起始的30秒内心跳包的发送频率为5秒;30秒到90秒内,发送频率为10秒;之后固定在15秒。心跳包对于长时间停留的,而没有用户交互的场景是非常好的解决方案,例如观看视频,但对于APP和网页端来说,那些长时间没有操作行为的场景并不多见,对于少数打开但没有操作的页面,我们就认为用户没有停留了,所以从实际场景出发,虽然心跳包更精准,但却不够经济了。

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