Ich habe versucht, den von Avinash Kaushik in seinem Buch Web Analytics 2.0 vorgeschlagenen Hack zu recherchieren. Er stellt das Problem, dass die meisten Webanalysetools nicht in der Lage sind, die Zeit aufzuzeichnen, die ein Benutzer auf der letzten Seite verbracht hat, die er auf einer Website besucht, oder auf der einzigen Seite, die er besucht. Mit anderen Worten, wenn der Benutzer auf Seite 1 kommt, wird ein Zeitstempel erstellt, der die Zeit anzeigt, die sie auf der Seite angekommen sind, wenn sie Seite 2 besuchen, wird ein zweiter Zeitstempel erzeugt. Die Zeit auf Seite 1 kann mit Zeitstempel 2 - Zeitstempel 1 berechnet werden. Wenn der Benutzer jedoch das Browserfenster schließt oder von der Website weg navigiert, gibt es keine Möglichkeit, Zeit auf Seite 2 zu speichern. Hier ist ein Link zu diesem Problem auf Kaushik .net
Standard-Metriken -revisited-time-on-page-und-time-on-site
Ein vorgeschlagener Hack besteht darin, das window.onbeforeunload-Ereignis zu verwenden, um eine Methode aufzurufen und die Zeit zu verschieben, zu der die Seite in Google Analytics geladen wurde. Also habe ich den folgenden Code ausprobiert -
%Vor%Mit Firebug kann ich sehen, dass das richtige __utm.gif Image angefordert wird und die richtigen Parameter an Google Analytics gesendet werden. Aber jetzt gibt es ein Problem, dass dies auf jeder Seite aufgerufen wird und jeder Besucher scheint von Seite 1 - & gt; Seiten-Ausgang - & gt; Seite 2 - & gt; Seiten-Ausgang - & gt; Seite3 - & gt; Seiten-Ausgang ... aber ich sollte eine genauere Zeit vor Ort lesen, oder?
Allerdings geht dies auf Kosten genauer Navigationszusammenfassungsdaten und daher keine gute Lösung. Was gut wäre, wäre, wenn ich sagen könnte - wenn der Benutzer auf die Schaltfläche zum Schließen des Browsers / Tabs geklickt hat oder von meiner Site weg navigiert und dann den Page-Exit aufzeichnet.
Ich kann nicht viele Informationen darüber finden, wie man dieses Problem lösen kann, viele Diskussionen darüber, dass man sich dieser Ungenauigkeit bewusst ist, wenn man Google Analytics (und die meisten Webanalysetools) interpretiert. Ein weiterer nützlicher Link ist time_on_page_and_time_on_site_how_confident_are_you
Ich wollte das nur auf stackoverflow ansprechen, da ich keine ähnliche Frage finden kann und eine Diskussion darüber beginne, aber meine Interpretation ist, dass es nicht wirklich einen Weg gibt, dieses Problem zu lösen, aber es ist einfach besser, sich dessen bewusst zu sein. p>
irgendwelche Gedanken?
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Hier ist ein weiterer Link, der mir von einem Blog namens Savio.no vorgeschlagen wurde: Ist das eine gute Methode?
Web Analytics ist keine exakte Wissenschaft. Die Daten sind immer ungefähr und werden meistens abgetastet.
Web Analytics-Tools streben nach Präzision und nicht nach Genauigkeit. Dieses Whitepaper beschreibt, warum es wichtiger ist Präzision und weniger wichtig für die Genauigkeit bei der Arbeit mit Web Analytics.
Wenn Sie den Unterschied zwischen Genauigkeit und Genauigkeit verstanden haben und warum es wichtig ist, werden Sie verstehen, dass es nicht wichtig ist, die genaue Zeit vor Ort zu erhalten, sondern eine präzise Messung, die Trendänderungen oder Änderungen an dieser Metrik eindeutig ausdrückt.
Mit anderen Worten, vergessen Sie absolute Zahlen, lernen Sie mit Trends und Änderungen zu berichten.
Ein weiterer Ratschlag, machen Sie sich nicht die Mühe GA zu optimieren, um jede einzelne Metrik perfekt zu rendern, wenn Sie sie nie benutzen werden. Stören Sie mit Metriken, die Sie verwenden können. Und damit meine ich Actionable analysis .
Es gibt jedoch ein paar Fälle, in denen eine Code-Optimierung Ihnen helfen kann, die Zeit vor Ort zu messen. Ein deutliches Beispiel ist ein Weblog. Vielleicht möchten Sie so etwas in einem Weblog implementieren, denn die meisten Ihrer Besuche sehen sich Ihre Homepage an, lesen Ihre Posts und verlassen dann alles, was im selben PageView getan wird, also ist es vielleicht eine gute Idee, einen zu feuern Ereignis, wenn der Benutzer verlässt, um die richtige Zeit vor Ort zu erhalten, oder vielleicht ein Ereignis ausgelöst wird, wenn der Benutzer über einen Schwellenwert scrollt, am Ende werden Sie die gleiche Ting, wenn der Benutzer scrollt mehr liest er mehr, und wenn die Benutzer verbringt mehr Zeit, dann liest er mehr. Daher ist es möglicherweise nicht sinnvoll, diese beiden Metriken zu verfolgen, um denselben Effekt zu messen. Wählen Sie einfach einen aus und bleiben Sie dabei, lassen Sie ihn eine Weile laufen, um historische Daten zu erstellen und verwenden Sie sie dann.
Tags und Links google-analytics time onbeforeunload