Adobe Analytics 中关于时间的一些指标计算逻辑

所用总秒数

所用总秒数：可以理解为访客所花费的总时间（秒）

例子:

访客A上午访问100秒，所用总秒数=100

访客B上午访问100秒，下午访问200秒，所用总秒数=100+200=300

每位访客逗留时间（秒）

每位访客逗留时间（秒）= 所用总秒数/独立访客数。

例子:

访客A上午访问100秒，每位访客逗留时间（秒）=100/1=100

访客B上午访问100秒，下午访问200秒，每位访客逗留时间（秒）=(100+200)/1=300

每次访问逗留时间（秒）

每次访问逗留时间（秒）=所用总秒数/（访问-跳出）

例子:

访客A上午访问100秒，每次访问逗留时间（秒)=100/1=100

访客B上午访问100秒，下午访问200秒，每次访问逗留时间（秒）=(100+200)/2=150

网站平均逗留时间（秒）= 网站平均逗留时间

网站平均逗留时间（秒）=所用总秒数/维度未中断的序列数

网站平均逗留时间等同于平均网站逗留时间（秒），采用的时间格式为 hh:mm:ss

网站平均逗留时间并不是用户在网站的平均逗留时间，它会受到维度的影响，使用维度序列作为分母，你可以理解为这个指标是某个维度的平均值。

以页面平均逗留时间为例子，看网站平均逗留时间是如何计算的。

页面平均逗留时间

该指标已经弃用。

但是可以采用维度是页面，指标是网站平均逗留时间获取页面平均逗留时间。

假设一个访客的访问流程：

那么现在要计算Page的网页平均逗留时间，先计算不同页面的“所用总秒数”，以Product Page A 为例子，

• 12:04:20 -12:05:30– 70 秒
• 12:05:30 -12:07:00– 90 秒
• 12:07:40 -12:08:10– 30 秒
• 12:25:40 – ? — 未包含

Product page A 的逗留总时间是190 秒，同理计算其他页面的“所用总秒数”：

接下来计算序列（维度未中断的序列数），序列就是对于维度来说有几个连续的相同的值，如对于Product page A，就有两个序列，第一个序列是针对两个连续值，第二个序列是在结账前，第三根序列值最后，也就是中断，不纳入计算，所以一共是2个，同理可以计算出其他页面的序列：

网页平均逗留时间（秒）=所用总秒数/维度未中断的序列数，就可以得到网页平均停留时间：

这里是以Page作为示例，维度里可以是prop和eVar，计算逻辑都一样，需要注意eVar的生命周期，因为它有持久性，持久性会影响“所用总秒数”。