체류 시간 개요
Adobe Analytics 제품 전체에서 다양한 '체류 시간' 지표 및 차원이 제공됩니다. 이 페이지는 원하는 차원 또는 지표를 명확히 하는 데 도움이 될 수 있습니다.
'체류 시간' 지표
방문자가 각 방문 중 특정 차원 항목과 상호 작용하는 평균 시간을 나타냅니다. 참고: 이 함수의 분모가 내부 지표이므로 이 지표를 독립적으로 계산할 수 없습니다.
방문자가 방문자의 라이프타임(해당 쿠키 길이) 동안 특정 차원 항목과 상호 작용하는 평균 시간을 나타냅니다. 참고: 이 함수의 분모가 내부 지표이므로 이 지표를 독립적으로 계산할 수 없습니다.
모바일 앱 방문자가 방문자의 라이프타임(해당 쿠키 길이) 동안 특정 차원 항목과 상호 작용하는 평균 시간을 나타냅니다. 참고: 이 함수의 분모가 내부 지표이므로 이 지표를 독립적으로 계산할 수 없습니다.
참고: 이 지표는 계산에 사용된 분모의 차이로 인해 차원 항목 수준에서 '방문당 체류 시간'과 다를 수 있습니다.
대신, Adobe 항목에 대한 평균 시간이 필요한 경우 사이트에서 보낸 평균 시간을 사용하는 것이 좋습니다.
'체류 시간' 차원
세분화된 차원이 9개의 서로 다른 범위로 그룹화됩니다. 방문 수준 차원입니다. 범위는 다음과 같습니다.
- 1분 미만
- 1-5분
- 5-10분
- 10-30분
- 30-60분
- 1-2시간
- 2-5시간
- 5-10시간
- 10-15시간
참고: 활동 상태로 12시간이 지나면 방문이 만료되므로 이보다 높은 버킷은 존재할 수 없습니다.
10개의 서로 다른 범위로 그룹화된 세분화된 차원입니다. 하지만, 그룹화된 차원은 페이지 보기 횟수만 계산합니다 (링크 이벤트는 제외). 조회 수준 차원입니다. 범위는 다음과 같습니다.
- 15초 미만
- 15-29초
- 30-59초
- 1-3분
- 3-5분
- 5-10분
- 10-15분
- 15-20분
- 20-30분
- 30분 이상
체류 시간 계산 방법
Adobe Analytics은 명시적 값(링크 이벤트 및 비디오 보기 횟수 포함)을 사용하여 체류 시간을 계산합니다.
모든 체류 시간 계산에 사용된 분자 는 총 체류 시간 (초)입니다.
분모 는 Adobe Analytics에서 별도의 지표로 사용할 수 없습니다. 히트 수준 '체류 시간' 지표의 경우 분모는 시퀀스 수입니다. 시퀀스는 주어진 변수가 같은 값 (설정되었는지, 확산되었는지 또는 지속되었는지에 상관없이)을 포함하는 연속된 조회 세트입니다. '확산'은 페이지 보기 횟수 (즉, 후속 링크 이벤트에서) 사이에 체류 시간 계산을 목적으로 하는 Prop의 지속성을 의미합니다.
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예를 들어 페이지 이름이나 히트 수준의 다른 차원일 경우 분모는 기본적으로 '인스턴스' 또는 페이지 보기 수지만, 다시 로드하고 설정이 해제된 값 (예: 링크 이벤트)이 있으면 단일 상호 작용 (시퀀스)으로서 계산합니다.
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체류 시간을 알 수 없으므로 바운스 및 종료도 분모에서 제거됩니다.
FAQ
모든 차원에 적용할 수 있는 '체류 시간' 지표는 다음과 같습니다.
페이지 체류 시간 - 세부기간 차원은 히트 수준 차원입니다. 이것을 다른 차원으로 분류하면 분류 차원도 있었던 조회가 유지되는 시간 (초)을 알 수 있습니다.
아래 예에서 검색어 "분류됨"은 방문자가 해당 용어에 대해 반환된 콘텐츠를 읽는 데 소비하는 시간일 수 있는 54초, 59초 등의 히트 시간과 연관됩니다.
모든 지표. 이 차원은 이벤트가 발생한 바로 그 히트에서 소비한 시간을 보여 줍니다. 높은 체류 시간은 이벤트가 발생한 페이지 (적중)에서 방문자가 오래 머물렀음을 의미합니다.
차이점은 지표에 사용된 분모입니다.
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사이트에서 보낸 평균 시간에서는 차원 항목을 포함하는 시퀀스를 사용합니다.
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방문당 체류 시간에서는 방문 수를 사용합니다.
그 결과, 이러한 지표는 방문 수준에서는 비슷한 결과를 산출할 수 있지만 조회 수준에서는 다릅니다.
사이트에서 보낸 평균 시간은(는) 차원의 끊김 없는 시퀀스에 의존하는데 내부 보고서는 이러한 실행을 계산할 때 외부 보고서에 의존하지 않기 때문입니다.
예를 들어 다음 방문을 고려해 보십시오.
| table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 | |||
|---|---|---|---|
| 히트 번호 | 1 | 2 | 3 |
| 체류 시간 (초) | 30 | 100 | 10 |
| 페이지 이름 | 홈 | 제품 | 홈 |
| 날짜 | 1월 1일 | 1월 1일 | 1월 1일 |
홈 페이지의 체류 시간을 계산할 때 (30+10)/2=20이지만 이날에 1월 1일에 단 한 번의 중단되지 않은 실행이 있기 때문에 일 단위로 분류하면 (30+10)/1=40이 됩니다.
그 결과, 이러한 지표는 방문 수준에서는 비슷한 결과를 산출할 수 있지만 조회 수준에서는 다릅니다.
체류 시간 계산의 예
다음의 서버 호출 세트가 단일 방문 내의 단일 방문자에 대한 것이라고 가정하십시오.
위의 테이블을 기반으로 체류 시간 지표는 다음과 같이 계산됩니다.
방문당 체류 시간 (세부기간): 290
페이지 체류 시간 (세부기간): 10, 30, 40, 50, 60, 100
예를 지원하는 몇 가지 추가 참고 사항:
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모든 체류 시간 계산은 방문의 첫 번째 히트에서 0부터 시작하는 방문 경과 시간을 기반으로 합니다.
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체류 시간 (초)는 현재 히트의 타임스탬프와 다음 히트의 타임스탬프 간의 차이입니다. 결과적으로 방문 (및 바운스)의 마지막 조회에는 체류 시간이 없습니다.
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시퀀스는 주어진 변수가 같은 값(설정되었는지, 확산되었는지 또는 지속되었는지에 상관없이)을 포함하는 연속된 조회 세트입니다. 예를 들어 prop1 "A"에는 조회 1 및 2와 조회 6, 이렇게 두 개의 시퀀스가 있습니다. 마지막 조회에 체류 시간이 없으므로 방문의 마지막 조회 시간에 대한 값은 새 시퀀스를 시작하지 않습니다. 사이트에서 보낸 평균 시간 (초)은 분모에서 시퀀스를 사용합니다.
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체류 시간만을 위해, 히트 2의 prop1에 대해 위에 표시된 대로 prop은 페이지 히트에서 후속 링크 히트로 "확산"됩니다. 따라서 조회 1("A")의 prop1에 대해 설정된 값은 조회2의 체류 시간을 누적할 수 있습니다.
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eVar는 eVar가 설정되어 있거나 지속되는 모든 히트에서 체류 시간을 누적합니다. eVar 지속성은 Analytics > 관리자의 eVar 설정에 의해 정의됩니다.
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