网站页面大小和打开时间对于用户流失的分析

news/2024/5/15 4:59:14/文章来源:https://blog.csdn.net/phphot/article/details/2650791

根据方凳的分析，如果一个网站的页面加载时间在5秒钟或者更少，用户离开（以关闭页面为准）的比例应该不会超过20%，而超过了五秒钟，用户流失的比例会按照每秒1-2%增加。一般的电脑都能在3-10秒内完成页面的加载，对应表中的0-7秒，之后的，应该不算用户的流失，而是页面加载完后用户自然的离开。

　　方凳在进行访问的浏览器和分辨率测试的同时，也对中文网站的网站页面尤其是网站首页代码的大小和打开时间进行了一些分析。下面来看看分析结果：

首先是网页代码大小造成的用户数的流失，由于js代码执行机制的原因，数据不可能很准确，但是大致还是能提炼出一些东西来：

代码量大小	2008年6月15日	2008年6月14日	2008年6月13日	总pv	用户流失总数	用户流失百分比
2k	548868	672596	212949	1434413	0	0%
36k	523245	644369	208077	1375691	58722	4.09%
115k	516572	637191	205875	1359638	74775	5.21%
158k	502798	621595	201210	1325603	108810	7.59%
197k	463071	550193	120464	1133728	300685	20.96%

柱形图：

折线图：

从以上图表可以看出，就中文网站而言，当代码量小于150k的时候，大概每20k的代码会造成1%的用户离开（包括页面加载到一半发现自己需要的链接就点击走掉的用户），但是当页面代码超过150k的部分进行加载的时候，用户数出现大的波动，加载150-200k这部分代码导致了13%的用户流失，如果代码量继续加大，相信用户流失的速度还会加快，所以一张页面应该不要超过这个额度太多。也就是说如果代码能控制在 150K之内用户流失会比较小。当然这个也和用户对这个页面的关注程度有关，如果是用户比较关心的页面，用户应该能够忍受相对较长的等待时间，如果是次要页面，用户可能稍微等待下就会放弃。而offer_search_list页面的大小现在已经有250多k了，所以只能说大小要尽量控制，不能增加太多的内容。当然，考虑到这个页面显示的都是用户自己搜索的内容，是用户比较关心的东西，所以，代码量和加载时间可以适当增加，具体能增加多少，最好还是能在 list页面埋点测试。

接下来看第二份图表，是关于用户等待多少时间后离开中文站首页的测试：

用户等待时间	2008年6月15日	2008年6月14日	2008年6月13日	总pv	用户离开数	用户流失总数	用户流失百分比
0s	548868	672596	212949	1434413	0	0
1s	517284	634114	204363	1355761	78652	78652	5.48%
1.2s	470373	564647	176041	1211061	223352	223352	15.57%
1.4s	465150	557120	171312	1193582	240831	240831	16.79%
1.6s	464974	554446	168115	1187535	246878	246878	17.21%
1.8s	459157	549880	167074	1176111	258302	258302	18.01%
2s	458155	546901	164039	1169095	265318	265318	18.50%
3s	440902	528310	152456	1121668	312745	312745	21.80%
4s	422975	502413	139425	1064813	369600	369600	25.77%
5s	408054	484549	130301	1022904	411509	411509	28.69%
6s	397372	473274	123359	994005	440408	440408	30.70%
7s	387332	457790	115984	961106	473307	473307	32.99%
8s	373689	443707	110158	927554	506859	506859
9s	364758	431609	105686	902053	532360	532360
10s	356380	420338	101622	878340	556073	556073
11s	346172	408187	97686	852045	582368
12s	340265	398810	94817	833892	600521
13s	331595	389307	92104	813006	621407
14s	323551	379556	89202	792309	642104
15s	317446	370826	86539	774811	659602
16s	310626	362525	84739	757890	676523
17s	303212	355132	82602	740946	693467
18s	298637	347826	80756	727219	707194
19s	294931	341795	79104	715830	718583
20s	293486	340078	78787	712351	722062

再看下用户离开数和等待时间的折线图：

由此可见刚开始的几秒钟，会有不少用户离开，个人觉得主要包括一些没有耐心的用户和那些页面加载了部分就找到了自己需要的内容的用户。接下来从2s到10s用户流失率相对稳定，大概每一秒会损失1-2%的用户，而且这个比率会越来越小，因为有些用户是把网页打开就扔那不管，等一段时间再去看的，而且这种人应该不少。还有一点要说的就是，由于js的机制问题，这张图的时间有些问题，这个时间是js开始执行的时间，而不是网页开始加载的时间，而个人用自己电脑测了一下，js开始执行时间大概会比网页加载时间慢上2-3s，所以，也就是说，从上面的图表分析，如果网页加载时间在5秒钟左右，用户离开的比例应该低于20%，超过这个时间，用户离开比例会按照每秒1-2%增加。一般的电脑都能在3-10秒内完成页面的加载，对应表中的0-7秒，之后的，应该不算用户的流失，而是页面加载完后用户自然的离开。

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