我正在尝试计算网站上页面的平均滚动深度。在Google Analytics（分析）中，我会以10％的增量里程碑触发事件，因此，当用户到达页面下移10％，20％，30％等时，事件就会触发。我为每个里程碑都有一个自定义指标（因此我可以通过指标或事件进行跟踪）。
我的问题是：有了这些信息，如何计算页面的平均滚动深度？换句话说，如何找到用户向下滚动页面的平均距离？
事件数据示例：
Milestone Events
10% 500
20% 400
30% 475
40% 300
50% 200
60% 100
70% 75
80% 60
90% 20
100% 10
自定义指标数据的示例：
Page 10 Scroll 20 Scroll 30 Scroll 40 Scroll 50 Scroll 60 Scroll 70 Scroll 80 Scroll 90 Scroll 100 Scroll
Name 500 400 475 300 200 100 75 60 20 10
答案 0 :(得分：1)
我正试图解决同样的问题。尝试将滚动阈值乘以事件数 （10x500）+（20x400）+（30x475）+（40x300）+（50x200）+（60x100）+（70x75）+（80x60）+（90x20）+（100x10）
然后，将总数除以事件总数。 500 + 400 + 475 ...等
答案 1 :(得分：1)
（根据要求编辑）
简短答案-使用以下公式：
平均滚动深度= [（{{Scroll 25％}} – {{Scroll 50％}}）* 0.25 +（{{Scroll 50％}} – {{Scroll 75％}}）* 0.50 +（{ {Scroll 75％}} – {{Scroll 100％}}）* 0.75 + {{Scroll 100％}} * 1）] / {{Pageviews}}
其中{{Scroll 25％}}是我们设置为Event Action值（或Event Label，但您已设置）的25％滚动等事件的总数。如果您使用10％的增量，则为0.1 *（10％-20％）+ 0.2 *（20％-30％）+ ...等。
这些数字字段将为Null，因此您可以使用NARY_MAX（Scroll XX％，0）在Data Studio图表中定义指标。我认为将Scroll XX％事件的每个计数作为唯一变量会更清楚，更有用，因此我进入“资源”>“管理添加的数据源”，并使用此公式为每个XX％的Event Action值添加了新字段：
COUNT（在REGEXP_MATCH（事件操作，“ XX％”）然后1否则0结束的情况下）
长学问的答案-原因如下：
观看此视频后，我发现了这个主题 https://www.youtube.com/watch?v=EMJzHycsNy4 并实施了他的方法1。然后，我看到几个用户遇到了同样的问题：平均滚动深度超过100％。
在反射时，方法1中的{{Scroll Depth}} / {{Pageviews}}无法给出有意义的平均滚动深度。
由于我们将自定义指标“滚动深度”设置为“事件类别”，因此每次触发标签时其值都会增加1，因此{{Scroll Depth}}就是您的滚动深度标签触发的事件总数。例如，如果您将其设置为以25％，50％，75％和100％触发，并且用户在一个综合浏览量上一直向下滚动，则会触发4次。因此，对于单次网页浏览，“平均”将为4/1 = 400％。
如果仅触发滚动深度标签每页触发一次，则{{Scroll Depth}} / {{Pageviews}}可能会很有用，因此每个页面浏览量都有一个二进制值0或1。然后，除法将为您提供进行任何深度滚动的用户与根本没有滚动的用户的平均数量。关于是否应该使滚动成为交互命中还是非交互命中有很多讨论，这是基于您认为正在滚动但未在页面上执行任何其他操作的访问者是否仍应视为跳出。不同的讨论。
经典平均值是每个事件的总和乘以其权重除以事件总数，如上文和此处所示：Average scroll rate in Google Studio 平均滚动深度=（{{Scroll 25％}} * 0.25 + {{Scroll 50％}} * 0.50 + {{Scroll 75％}} * 0.75 + {{Scroll 100％}} * 1）/ {{Scroll Depth }} / 100
但这在这里不起作用，因为每个触发器都被触发一个阈值，每个综合浏览量有多个事件。因此，例如，对于仅滚动到25％的单个用户，这是唯一的事件。但是，如果它们滚动到50％，则您有两个事件，一个事件占25％，另一个事件占50％。传统上将它们相加得出（1 * 0.25 + 1 * 0.50）/ 2 = 0.375，显然不正确-这将是两次综合浏览量的平均值，其中一次为25％，另一次为50％。我们只需要每个网页浏览的最大滚动深度。因此，在单个浏览量中，每个后续事件都会否定上一个事件。 所以正确的公式应该是：
平均滚动深度= [（{{Scroll 25％}} – {{Scroll 50％}}）* 0.25 +（{{Scroll 50％}} – {{Scroll 75％}}）* 0.50 +（{ {Scroll 75％}} – {{Scroll 100％}}）* 0.75 + {{Scroll 100％}} * 1）] / {{Pageviews}}
因此，一个用户和一个网页浏览的最大深度由下式给出：
如果您有两个用户和两个综合浏览量：
因此，平均值应为（0.5 + 0.75）/ 2浏览量= 0.625
应用滚动深度公式，求和并除以二得出：
用户1：（1-1）* 0.25 +（1-0）* 0.50 +（0-0）* 0.75 + 0 * 1 = 0.50
用户2：（1-1）* 0.25 +（1-1）* 0.50 +（1-0）* 0.75 + 0 * 1 = 0.75
两者：[（2 – 2）* 0.25 +（2 – 1）* 0.50 +（1 – 0）* 0.75 + 0 * 1] / 2页浏览量= 0.625
如果您有三个用户和三个浏览量：
因此，平均值应为（0.5 + 0.75 + 1）/ 3浏览量= 0.75
用户1：（1-1）* 0.25 +（1-0）* 0.50 +（0-0）* 0.75 + 0 * 1 = 0.50
用户2：（1-1）* 0.25 +（1-1）* 0.50 +（1-0）* 0.75 + 0 * 1 = 0.75
用户3：（1-1）* 0.25 +（1-1）* 0.50 +（1-1）* 0.75 + 1 * 1 = 1
全部：[（3 – 3）* 0.25 +（3 – 2）* 0.50 +（2 – 1）* 0.75 + 1 * 1] / 3 = 0.75
等等不幸的是，我无法找到一种方法来在GA计算的指标中设置特定事件操作数的计数。 Data Studio为您提供了更多的灵活性；在那里，您可以使用过滤器为每个“事件操作”设置一个计算出的变量，然后从中获取总体平均值。
答案 2 :(得分：0)
它在顶部更新的简短答案中。还附上了 GTM 标签和触发器设置。 GTM Trigger GTM Tag 在数据洞察中，我转到管理添加的数据源并使用此公式为每个 XX% 事件操作值添加新字段：
Scroll 25% = COUNT(CASE WHEN REGEXP_MATCH(Event Action, "25%" ) THEN 1 ELSE 0 END) 滚动 50% = COUNT(CASE WHEN REGEXP_MATCH(Event Action, "50%" ) THEN 1 ELSE 0 END) 滚动 75% = COUNT(CASE WHEN REGEXP_MATCH(Event Action, "75%" ) THEN 1 ELSE 0 END) 滚动 100% = COUNT(CASE WHEN REGEXP_MATCH(Event Action, "100%" ) THEN 1 ELSE 0 END)
然后使用以下公式在您的报告中计算出一个值： 平均滚动深度 = [({{Scroll 25%}} – {{Scroll 50%}}) * 0.25 + ({{Scroll 50%}} – {{Scroll 75%}}) * 0.50 + ({{Scroll 75 %}} – {{Scroll 100%}}) * 0.75 + {{Scroll 100%}} * 1)]/{{Pageviews}
新的长答案：我的组织从 GA 切换到 Adobe Analytics，将 GSuite 切换到 MS265，因此我们失去了企业访问权限，但我的老板和我将 GA 的所有权转移到我们的个人电子邮件中，因此我们仍然保留它作为残余工具。无法再共享数据洞察报告，所以现在是 Power BI。
但是在免费的 GA 中，我们有一个数据上限，我发现 Scroll Depth 迅速以巨大的优势成为顶级事件，并且提供给我们的可操作信息相对较少，因此我暂停了标记。
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