私は Google アナリティクスのような内部 Web 分析システムを開発していますpage stay time。
A のページ滞在時間は t2 - t1 で、B は 0 です。
私の質問は次のとおりです。このシナリオでは、page stay timeB を計算するときに、ユーザーがページ A からページ B をクリックしたかどうかを確認する必要がありますか? つまり、B の参照は A ですか?
Time on Pageと、それに対応する集計されたTime on Siteを測定するには 2 つの手法があり、時間とイベントのペアを記録するために使用されるマーカーによって区別されます。
タイムスタンプ
ping ベース
たとえば、Google アナリティクスは前者を使用します。特に、GA は、ユーザーのセッションで発生する各ページビュー、イベント、およびトランザクションのタイムスタンプを記録します。
質問で指摘されたとおり、Google アナリティクスは、そのユーザーのセッション履歴全体のタイムスタンプ デルタを合計してサイト滞在時間を計算します。ユーザーのセッションの最後のページのタイムスタンプがないため、最終時間の差分は計算されません。
これにより、サイト滞在時間の指標に誤差が生じますが、それでも測定手法として利用できる最良の選択肢だと思います。この手法は簡単に説明できるため、どこで発生し、どの方向から報告されたメトリックに影響を与えるかを正確に理解するのは簡単です。つまり、サイト滞在時間は常に過小評価されていることがわかります。
第 2 に、このエラーは推定できます (つまり、実際のサイト滞在時間を推定できます)。これは、ユーザーの訪問の 1 ページおきのページ滞在時間が信頼できるためです。さらに良いことに、サイト訪問者の母集団から、ユーザーがセッションで最後に訪れた特定のページの平均ページ滞在時間に関するデータがあります。
ページ滞在時間を測定するための他のグループの手法は、ping ベースです。ここで、ページ内の JavaScript は、事前に決められた時間間隔で、サーバーにページ ping を実行する関数を繰り返し呼び出します。ページ上の JavaScript スニペットは、そのページがクライアント ブラウザで開かれている限り、この ping 関数を呼び出します。
おそらく、これらの手法の主な利点は、ユーザーがセッションを終了したページで費やした時間をカウントしないという問題に対処できることです。ping ベースの手法の主な欠点は、実装コストが高いことだと思います。もちろん、この手法の精度はping の頻度に依存します。平均的な測定精度は、ping の頻度の約半分です。ping の頻度が 10 秒の場合、ページ滞在時間は平均 5 秒に解決できます。ただし、どのサーバー アクティビティにも関連するリソース コストがあるため、このパラメータ、つまり ping の頻度は慎重に最適化する必要があります。それが、「実装コストが高い」という意味です。
Brian Cray による最近のブログ投稿では、このようなソリューションについて説明し、この目的のための JavaScript スニペットを提供しています。さらに、Episodesは、(DOM ではなく) JavaScript イベントを正確に測定するための JavaScript ライブラリです。これは、分析プロジェクトに役立つ場合があります。
では、これら 2 つの手法のどちらが優れているのでしょうか。この 2 つを巧みに組み合わせれば、ページの重みとサーバーの負荷を最小限に抑えながら、最高の解像度が得られるのではないかと思います。このようなハイブリッド システムを実装していると私が認識している唯一の分析アプリはW3Counterです。[注: 私はこのプロジェクトといかなる種類の提携も同意もしていません。]
私は W3Counter を使用したことはありませんが、この機能だけに基づいて、検討する価値があると思います。（ただし、「W3Counter」という名前は好きではありません。そのため、検証チェッカーだと思います。）