今天在阅读《精通Web Analytics》时发现了我之前对网页访问时间的一个误解——我以为是用离开网页的时间减去进入网页的时间来计算的。我相信很多朋友也是这样以为的，但是这确实是错误的计算方法。
网页访问时间实际上是应该这样计算：通过该页面请求第二个页面的时间点减去请求该页面的时间点所得的差才是这个页面的停留时间。 这与我原先以为的计算方法是有很大的差距的。宋星对这点也有连载翻译Avinash的文章来说明这个访问时间是如何处理的。
这样的话每一次visit的最后一个页面都是无法计算出停留时间的，因为它只有第一个时间点而没有第二个。“”只看到开头，没看到结局”？？所以所有退出页面（Exit page）和跳出页面（Bounce page）都是没有停留时间的。但在计算平均访问时间的时候，Google分析是用总停留时间/总访问量得出结果的。但是对于跳出页面，访问时间为N/A（未知，被记为0），每次visit都有效，这样算下来的话，感觉有点不对，网站的“真实”平均访问时间会变小？ 感觉有点不爽，似乎使用总停留时间/总访问量-跳出量才比较真实些？
Shawn Purtel在另外一篇经典的关于页面/网站访问时间的文章中给出了“更准确”的网站访问时间的计算公式：True Time on Site = Average Time on Site / (1 – Bounce Rate)
Shawn Purtel还另外提供了个GreaseMonkey脚本，可以直接在Google分析里面显示true time on site。如果你也是firefox和GA用户，可以安装使用，免除自己计算的麻烦。
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不说不知道，原来自己也是错误的理解了。等两天也去网购一本《精通Web Analytics》学习下。
001over
这说明google的平均停留时间没有实际意义，并不是真正的访客在页面的停留时间。
我们现在用JYC统计系统，就能很精确的统计访客在各个页面的实际停留时间，据说是专利技术。
总之，用着确实不错。不过是收费的，但可以免费体验几天。有兴趣可以去看看:http://www.adjyc.com
呵呵，谢谢ali的推荐，还真没有用过这个程序。
网站分析里面的很多度量也不需要太关注数值，但是分析下趋势还是有用的。
Shawn Purtel在另外一篇经典的关于页面/网站访问时间的文章中给出了“更准确”的网站访问时间的计算公式：True Time on Site = Average Time on Site / (1 – Bounce Rate)
相对准确吧，因为最后一页的时间永远得不到。就算能够得到，也不是准确的，因为你不知道用户是在真正在看你的网页，还是只是打开了而在干别的事情。
所以，没必要太计较，只是作为一个参考。