對PV、UV、IP的一些看法

　

流量就是在機關時間内流體通過一定截面積的量。這個量用流體的體積來表示稱為瞬時體積流量(qv)，簡稱體積流量;用流量的品質來表示稱為瞬時品質流量(qm)，簡稱品質流量。 　　對在一定通道内流動的流體的流量進行測量統稱為流量計量。流量測量的流體是多樣化的，如測量對象有氣體、液體、混合流體;流體的溫度、壓力、流量均有較大的差異，要求的測量準确度也各不相同。是以，流量測量的任務就是根據測量目的，被測流體的種類、流動狀态、測量場所等測量條件，研究各種相應的測量方法，并保證流量量值的正确傳遞。 　　通常說的網站流量(traffic)是指網站的通路量，是用來描述通路一個網站的使用者數量以及使用者所浏覽的網頁數量等名額，常用的統計名額包括網站的獨立使用者數量、總使用者數量(含重複通路者)、網頁浏覽數量、每個使用者的頁面浏覽數量、使用者在網站的平均停留時間等。 　　網站通路統計分析的基礎是擷取網站流量的基本資料，根據網上營銷新觀察的相關文章，網站流量統計名額大緻可以分為三類，每類包含若幹數量的統計名額。 　　(1)網站流量名額 　　網站流量統計名額常用來對網站效果進行評價，主要名額包括： 　　獨立通路者數量(unique visitors); 　　重複通路者數量(repeat visitors) 　　頁面浏覽數(page views); 　　每個通路者的頁面浏覽數(Page Views per user); 　　某些具體檔案/頁面的統計名額，如頁面顯示次數、檔案下載下傳次數等。 　　(2)使用者行為名額 　　使用者行為名額主要反映使用者是如何來到網站的、在網站上停留了多長時間、通路了那些頁面等，主要的統計名額包括： 　　使用者在網站的停留時間; 　　使用者來源網站(也叫“引導網站”); 　　使用者所使用的搜尋引擎及其關鍵詞; 　　在不同時段的使用者通路量情況等。 　　(3)使用者浏覽網站的方式 時間裝置、浏覽器名稱和版本、作業系統 　　使用者浏覽網站的方式相關統計名額主要包括： 　　使用者上網裝置類型; 　　使用者浏覽器的名稱和版本; 　　通路者電腦分辨率顯示模式; 　　使用者所使用的作業系統名稱和版本; 　　使用者所在地理區域分布狀況等。 　　-------------------------------- 　　pv(page view,浏覽量) 　　.頁面的浏覽次數，衡量網站使用者通路的網頁數量; 　　.使用者每打開一個頁面就記錄1次，多次打開同一頁面則浏覽量累計。 　　uv(unique visitor，獨立訪客) 　　.1天内通路某站點的人數(以cookie為依據); 　　.1天内同一訪客的多次通路隻計為1個訪客。 　　ip(獨立ip) 　　.指1天内使用不同ip位址的使用者通路網站的數量; 　　.同一IP不管通路了幾個頁面，獨立IP數均為1。 　　ip:uv=1:1一個ip對應一個訪客，這說明通路者可能都是在一些個人電腦上通路或者是adsl使用者。 　　ip:pv=uv:pv=1:1 這說明每個訪客隻浏覽一次頁面，這可能是通路者誤打誤撞進了這個頁面，然後就離開了，這時候就該對頁面的品質進行分析。(統計工具還提供頁面停留時間，這也可以反映頁面的品質問題，停留時間越長，說明你的網站有值得去浏覽的地方，這時候，訪客極有可能成為你的潛在使用者.) 　　綜上所述，ip:uv能看出通路者是個人pc還是網吧機房之類的情況，幫助站長分析網站的使用者群;uv:pv能看出一個網站的品質，比例越小越好;在網站初期，流量不大的情況下 ，這些資料的意義可能不是很大，但當網站推廣到一定程度後，它們就具有非常有效的指導意義。ip:uv分析網站推廣應該向哪個方向努力，由uv:pv分析網站品質應該作那些改善， 即使用者體驗。 　　----------------------------------- 　　一、什麼情況ip會大于uv 　　一般家庭電腦都是用adsl撥号上網，也就是動态的ip位址，每次撥号一次ip數量就會加1，可是真實的使用者還是一個人，甚至有人一天撥号10幾次也有可能，這樣算來，一個使用者就會産生10個ip，對資料分析員來說就造成巨大誤差。 　　二、什麼情況uv大于ip 　　多個使用者，一個ip這樣情況會造成uv大于ip，不錯，就是網吧，一般中型網吧100-200太電腦，現如今的網吧比前幾年要發達的多，并非共享動态ip了，都是公用一個專線ip(專線ip是靜态ip，ip位址是不變的)，打個比方：如果一個網站幾百人都登陸你的網站，那麼ip數是1，實際上卻有100人通路你的網站，而且網吧的顧客都是流動的也就是說，無論多少人在這個網吧通路你的網站，ip數都會被記成1。但是uv确實100。 　　雖然UV相對ip來說比較精準，但是還有很 多地方是技術人員無法完善的。 　　1、也是一個使用者多台電腦影響到uv 　　一個使用者多台電腦。如今，人們上網的方式越來越的多樣化，網吧，個人電腦，辦公室，如果這人在三個不同環境浏覽你的網站會産生3個不同的cookies，uv=3，實際上也是一人浏覽而已，而現在所有的網絡分析解決方案會将此記錄成3個不同的訪客。這也是現如今無法解決的一個問題。 　　2、購買時長影響到uv 　　一般來說一個訪客變成一個顧客，如果這段時 間比較短的話，統計工具完全有能力統計到對方的頁面浏覽和行為分析，進而進行準确的資料分析。 　　但是一般比較貴重的物品，訪客可能要經過很長時間甚至半年時間的考慮，才能從訪客變成我們的顧客，在這段時間裡，訪客随時有可能系統崩潰，删除cookies或者購買新電腦等操作，而這個使用者在最後購買時候 會被當 成新的訪客對待，進而導緻被當成新的訪客對我們的資料分析造成很大的誤差。 　　-------------------------- 　　下面是一些影響PV的因素： 　　一條新聞釋出以後，其PV資料便可以加以跟蹤，通常是每5分鐘統計一次。不同品牌的網站的不同頻道，對其所釋出的新聞的PV表現有一個大緻的評判尺度。新聞釋出後，一般PV值總有一個上升的過程。可以從不同時段的PV表現，來計算PV的機關時間變化幅度，有經驗的網絡編輯，經過幾個5分鐘的資料積累，便能大緻預料到這條新聞的PV峰值水準。如果這個水準不能令人滿意，則編輯就要采取一些手段，如“優化”标題，或者增加其他吸引眼球的元素，如圖檔。一般來說，通過這樣的“處理”，一條新聞的pv表現能有所改善，達到新的高峰。 　　也就是說，網絡新聞的編輯手段影響着pv值。 　　還有哪些因素對PV有影響呢?至少還有這些因素: 　　1.新聞釋出的時間 　　不同的時間段，上網的人數不同，通路該站點的人數也不同，是以，有時PV值的漲落，其主要貢獻，在于不同時段上網人數的自然波動。同樣一條新聞，在不同的時段釋出，PV表現就會有差别。 　　不同時段上網的人，其人口特征(性别、年齡、教育程度、閱讀旨趣等)不同，是以，同樣是1萬個上網的人，甚至同樣是對某個網站的1萬次通路，不同時段，這1萬次通路在不同頻道/内容上的分布是有差别的。是以有時，pv的變化，和這個因素導緻的變化有關。 　　2.通路的周期 　　對于一些常浏覽的網站，我們可能一天之中會通路幾次，這中間有一定的時間間隔。這個間隔，很多時候和人們的現實工作節奏有關系。比如，不少人一上班會抽空浏覽一下新聞，第二次再來看看又有什麼新聞的時候，往往是上午中間休息時，甚至是午飯後的休息時間。是以，即使其他因素不變，由于人們回訪網站的周期性，也會對新聞或網站的pv帶來影響。當然，由于不同的人回訪的周期長短不一、時段不一，這個影響因素未必會導緻明顯的波動，而可能分散在不同時段的PV表現中，但可以肯定的是，任何一個PV資料，也有這種回訪周期的因素所起的作用。 　　3.突發事件因素。 　　比如一些突發事件，會導緻人們對某一網站的通路增加，但這些通路的初衷，本隻是突發事件相關新聞。然而由于人們的新聞消費，往往具有不可預期性，是以常見的現象是，人們在看完想看的新聞後，還會順帶看看其他的。這一因素，也可能對某條新聞(與突發事件無關)的 pv有所貢獻。 　　最後，當然是一些偶然因素(其實搭便車因素也屬于此)。包括哪些呢?比如天氣因素，比如非典期間，等待。 　　由此看來，一個簡單的pv資料，其實是多種因素綜合貢獻的結果，是以有時的pv漲落，實在不是完全可以通過編輯手段來加以引導和影響的。知道這一點很重要。因為這告訴我們，盲目的不加具體分析的以pv來衡量成敗好壞，是不合理的。 　　在社會科學研究中，這種區分不同因素對某一個現象的貢獻，就是所謂的詳析模式。很多我們看似不變的東西，其實内部構成比例上發生了很大的變化。而有些看似變化的東西，其相對關系其實沒有什麼變化，隻是一種單純的數量上的漲落。 　　網站說日均 IP / PV 通路量約為 600 / 2400的意思是，今天通路首頁次數為2400次，通路IP為600個。也就是說這600個IP一共通路首頁2400次。 　　--------------------- 　　pv 、人均浏覽次數 　　頁面浏覽數(page views)：在一定統計周期内所有通路者浏覽的頁面數量。如果一個通路者浏覽同一網頁三次，那麼網頁浏覽數就計算為三個。頁面浏覽數常作為網站流量統計的主要名額。不過，頁面浏覽數本身也有很多疑問，因為一個頁面所包含的資訊可能有很大差别，一個簡單的頁面也許隻有幾行文字，或者僅僅是一個使用者登入框，而一個複雜的頁面可能包含幾十幅圖檔和幾十屏的文字，同樣的内容，在不同的網站往往頁面數不同，這取決于設計人員的偏好等因素。例如一篇6000字左右的文章在新浪網站通常都放在一個網頁上，而在有些專業網站則很可能需要5個頁面，對于使用者來說，擷取同樣的資訊，新浪網的網站統計報告中記錄的頁面浏覽數是 1，而别的網站則是5個。作者在網絡廣告常用術語中也介紹過，由于頁面浏覽實際上并不能準确測量，是以現在IAB推薦采用的最接近頁面浏覽的概念是“頁面顯示”【術語解釋】。無論怎麼稱呼，實際上也很難獲得統一的标準，是以頁面浏覽名額對同一個網站進行評估有價值，而在不同網站之間比較時說服力就會大為降低。 　　每個通路者的頁面浏覽數(Page Views per user)：這是一個平均數，即在一定時間内全部頁面浏覽數與所有通路者相除的結果，即一個使用者浏覽的網頁數量。這一名額表明了通路者對網站内容或者産品資訊感興趣的程度，也就是常說的網站“粘性”。比如，如果大多數通路者的頁面浏覽數僅為一個網頁，表明使用者對網站顯然沒有多大興趣，這樣的通路者通常也不會成為有價值的使用者。但應注意的是，由于各個網站設計的原則不同，對頁面浏覽數的定義不統一，同樣也會造成每個通路者的頁面浏覽數名額在不同網站之間的可比性較低。 　　盡管存在統計名額定義無法統一的問題，但在網站統計時仍不得不利用這些相關的名額。一般所說的“網站流量”通常指一個網站的頁面浏覽數，例如ALEXA全球網站排名系統的綜合排名，就是根據網站的獨立使用者數量和每個使用者的頁面浏覽數兩項名額(權重?)相乘來計算的。是以可以看到這樣的情況：兩個網站相比，A網站的Reach數量(統計名額為百萬使用者中通路該網站的使用者數量，即“Reach”)高于B 網站(假定A網站為100，B網站為60)，但B網站每個使用者的頁面浏覽數高于A網站(假定這項名額A網站為1，B網站為2)，其結果是，獨立使用者量小的 B網站在綜合排名中高于A網站，因為B網站的總流量較高(B網站流量為120，A網站為100)。 　　網絡營銷人員都希望自己網站的平均頁面浏覽數高，這項名額高有其好的一面，但同時也可能說明網站在資訊層次方面可能存在問題。借助于ALEXA的全球網站統計資料，我曾對多個很有影響力的專業資訊網站的每個使用者頁面浏覽數進行過分析，結果發現那些無需使用者登入即可浏覽的網絡營銷相關專業資訊類網站，每個使用者的平均頁面浏覽數都比較低(通常在1.5-2.5之間)，而一些論壇或者需要使用者先登入的網站，平均網頁浏覽數都比較高(相應地，在同樣Reach數量的情況下這些網站的ALEXA網站綜合排名也比較高)，但這并不一定意味着這些網站的真正價值就高于那些使用者平均浏覽數低的網站。還有另外一種情況，有些網站使用者1-2次點選即可到達最新的内容頁面，有些網站則可能需要5次以上的點選才能看到内容，這樣，後者的每個使用者頁面浏覽數就較高，但并不是因為使用者對網站内容的興趣大，而是因為網站資訊層次較深的問題。可見，要對這些問題進行嚴格的對比，看來也是比較麻煩的事情，是以這裡隻能進行模棱兩可的讨論。 　　網上營銷對網站流量統計名額中頁面浏覽數量問題的觀點是：如果沒有對一個網站的實際狀況進行具體分析，單純看頁面浏覽數(以及每個使用者的頁面浏覽數)本身隻能大緻反映出一個網站的通路量情況，但并不能說明用網站内容是不是真的對使用者具有“粘性”，尤其不要為每個通路者的平均頁面浏覽數很高而自豪，如果這個數字太高，反而可能說明網站設計存在一定的問題。當然，如果這一名額過低(比如小于1.5)，則很可能說明網站内容的受歡迎程度不高。

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