Avinash文章精选：Time on page和Time on site（1）

　　译者前言：

　　本文译自Avinash的博客文章：Standard Metrics Revisited: #4 : Time on Page & Time on Site 　　翻译这个文章是很有意义的，因为Avinash的这篇文章精辟的讲解了二者的含义和区别。其中Time on page指访问在页面上的停留时间；Time on site则指访问在网站上的停留时间。下面是译文，因为原文较长，因此改为上下两期连载，下部分在：http://www.chinawebanalytics.cn/?p=159，请大家关注。最后感谢亲爱的Avinash！【点击标题阅读全文】

　　尽管我使用Time on page和Time on site作为网站分析的基本度量（metrics）已经有很长时间了，但直到此刻我才真正了解到它们到底是如何被测量出来的。

　　这真是个重要时刻！

　　当然，最有效最精确的了解每一个访问网站的visit的时间长度的方法是：给每一个visitor身上加装RFID标签（RFID标签是一种无线识别技术，我们最常见的应用是北京市政交通一卡通，译者注），而且要求每个visitor在浏览我们网页的开始和结束的时候都必须在识读设备上刷这个标签。这将能够让我们精确的知道访问时间的长度。

　　可是我们不可能做到！这——多么令人失望啊！！

　　哈哈，只是个玩笑罢了！

　　不过，说真的，我发现极少有人知道网站访问的平均时间（Average Time on Site）是怎么计算出来的。

　　而且不论数据源是什么，人们对Time on Site的计算都知之甚少——无论是使用竞争情报分析工具，还是某种网站分析解决方案（在网站分析解决方案中，也不论是那种数据的获取方式——不论是WebLog还是JavaScript的标签方式获得的数据，都没几个人知道网站访问平均时间是怎么算出来的）。

　　因此，这个帖子就是想要解释清楚，Time on Page（页面停留时间）和Time on Site（网站访问时间）是如何计算的。

　　为了简单点儿，我将假定下面的这个session（访问过程）发生在某一个网站上：

　　有人访问了你的主页（如图中Home），你的网站分析工具则开始为这个访问者计1个Visit。接着这个访问者又浏览了另外两个页面（如图中的Page2和Page3），然后他/她离开了你的网站（离开的你的网站可以是通过关闭浏览器，或在地址栏键入一个不同的网址，或是点击了你网站上链接到其他网站的链接……）。

　　我们想要知道的事情如下：

　　Tp = 花费在一个页面上的时间（Time spent on a page）；

　　Ts = 花费在这网站上的总时间（Time spent on the website）。

 　　假如这个从10:00开始访问你的网站……

　　你的log文件就会有一条记录（无论是weblog还是javascript标签都能得到这个记录）告诉你：“有人在10:00做出了访问网站首页的请求。”

[ 　　实际上看上去更应该是下面这样的……

111.111.111.111 – – [08/Oct/2007:11:17:55 -0400] “GET / index.html HTTP/1.1″ 20010801 “http://www.google.com/search?q=avinash+kaushik&ie=utf-8&oe=utf-8&aq=t&rls=org.mozilla:en-US:official&client=firefox-a” “Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2; en-US; rv:1.8.1.7) Gecko/20070914 Firefox/2.0.0.7″

　　注意到粗体字的“时间戳（Time Stamp）”了吗？

　　为什么要插入如此技术性的东西破坏我们正常的讲解呢！这样吧，如果你想要更多的技术性的解释，请看这个帖子：通过样本解释Log文件（英文）。

]

　　目前，所有的网站分析程序都能精确的获知一个页面访问请求发生的时间，但是这还不足以解释Tp和Ts到底有多少，因为我们还需要更多的信息，因此：

　　Tp = N/A（N/A的意思是无法提供）

　　Ts = N/A

　　下面我们接着看，更多有趣的事情发生在你的网站上了：这个访问者点击了一个链接，然后从你的主页链到了Page2。万岁！没有Bounce！:)

　　现在，你的log文件上会出现一条新的记录：“同一访问者在10:01做出了Page2的访问请求。”

　　好了，你的网站分析程序能够计算出一些访问时间了！

　　我们能够知道这个访问者在主页上待了多久了。就是用10:01减去10:00即可，得到他/她访问主页的时间是1分钟，即：

　　Tp (Home Page) = 1 分钟。

　　请注意，下面这一点很重要：你的网站分析程序计算1个Visit花在某个页面上的时间（即Time on Page）有多长的唯一方式是比较两个“时间戳”。一个“时间戳”来自于第一个页面的访问请求，另一个“时间戳”则来自于第二个页面的访问请求。

　　现在回到我们的例子上，Page2上有一个“用200元买210元商品！”的链接吸引了这个访问者，于是他/她点击了这个链接到了Page3去买这个商品。真是甜蜜的成功啊！这时一个“Engagement！”

　　从上面的图中，我们可以知道，对于Page2而言，访问时间是10:05-10:01，即4分钟。

　　Tp (Page 2) = 4 minutes。

　　访问者来到第三页才发现这个“200元买210元商品”的折扣仅仅提供给生活在南极洲且能够证明已经拥有了自己的电冰箱的消费者！！这——真是“变态”的“折扣”，你能想象到这个访问者到了Page3看到这个信息后会做什么……

　　当然是离开这个网站！

　　那么，这个访问者到底在Page3停留了多长时间呢？

　　问题出现了，因为网站的log 文件上没有访问者离开Page3时的“时间戳”，这样我们就无法计算访问者到底在Page3上停留了多长时间！这样：

　　Tp (Page3) = 访问请求Page3的时间(10:05) 减去 下一个页面的请求时间（N/A即无法提供）。

　　因此，

　　Tp (Page3) = 0 分钟 （因为下一个页面的请求时间无法提供！）

　　因此，网站分析程序不知道访问者花在网站最后一个页面上的时间是多少。对于绝大多数网站分析工具而言，都是如此。

　　让我们用下图来表示各个页面网站分析工具统计的访问时间：

　　Tp (Home) = 1 分钟

　　Tp (Page2) = 4 分钟

　　Tp (Page3) = 0 分钟

　　那么，这个Visit在整个网站上的访问时间（即Visit Length，访问长度）是多少呢？

　　Ts = 5 分钟。（Ts即Time on Site）

　　合理吗？

　　我觉得可能不太合理，因为你不知道访问者花在最后一个页面上的时间是多少，因此网站分析工具给你的时间统计一般都会少于用户实际在网站上停留的时间。不过，对于这两个概念的计算方法的解释合理吗？给我留言吧！

未完，待续……