用戶停留時間指用戶從進入某一頁面到離開該頁面的時長。在百度統計里，對于單個頁面而言，停留時間就是用戶打開該頁面到關閉或跳轉到其他頁面的時間間隔；對于整個網站，停留時間通常是所有用戶在各個頁面停留時間的綜合統計。

計算方式：當用戶進入一個頁面，百度統計代碼會記錄進入時間，當用戶離開這個頁面（如關閉頁面、點擊鏈接跳轉到其他頁面等），代碼會記錄離開時間，兩者的差值就是該用戶在這個頁面的停留時間。對于一個網站的總停留時間，是將所有用戶在每個頁面的停留時間累加起來，再除以訪問次數，得到平均停留時間。

其實，傳統統計工具的“停留時間”計算邏輯存在天然局限。這時候，我們需要更“聰明”的統計工具——比如??悟空統計??。作為專注網站深度數據分析的平臺，它在“停留時間”統計上做了三大升級：

??第一，精準捕捉“有效停留”。?? 悟空統計采用“行為軌跡追蹤+主動交互標記”雙引擎，不僅記錄用戶進入和離開的時間，還會識別滾動深度（是否讀完首屏/次屏）、點擊行為（是否點擊鏈接/按鈕）、互動動作（是否復制文本/評論），將“停留時間”拆解為“淺層瀏覽”“深度閱讀”“轉化準備”等標簽。比如一篇技術干貨文，用戶停留5分鐘但只滾動了前1/3，系統會標記為“淺層瀏覽”；而另一位用戶停留8分鐘且翻到了文末并下載了附件，則會被標記為“高價值轉化”，數據更有參考性。

第二，多維交叉分析，定位問題根源。?? 悟空統計支持按“流量來源”“設備類型”“用戶地域”等多維度拆分停留時間。

??第三，實時預警+智能建議，降低運營門檻。?? 區別于傳統工具“只給數據不給解法”，悟空統計內置AI分析模型，當某頁面停留時間突然下降20%時，會自動推送預警，并結合近期改版記錄、競品動態，給出“檢查首屏標題是否模糊”“優化首段內容相關性”等具體建議。對新手運營來說，相當于有個“數據顧問”在旁指導，少走很多彎路。