【转载】Unique Visitor的概念理解

UniqueVisitor是指在指定的时间范围内,被推断为独立个体的访客数量,其活动包含一个或多个对该站点的访问。每位访客在报告周期内仅被计数一次。然而,由于cookie的使用及用户行为的复杂性,其统计准确性受到限制。

让我们先看一下WAA官方的解释:
   
    Unique Visitor:The number of inferred individual people (filtered for spiders and robots), within a designated reporting timeframe, with activity consisting of one or more visits to a site. Each individual is counted only once in the unique visitor measure for the reporting period.

    请大家注意,官方的解释中,使用了下面这个词“inferred(推断)”,说明Unique Visitor的统计是推断出的,而不是被准确统计出来的。
    定义中还有一个要点:“reporting period(报告期间)”。举个例子,周一你访问过某网站,周二,周三,你也都访问了该网站。那么在周一至周三这段期间内,你的Unique Visitor数为1,而不是3,因为是同一个人访问的。也就是在统计期间内,Unique Visitor是不会被重复统计的。

    但是Unique Visitor的统计准确吗?

    可以说,在Web Analytics中,无法准确的统计Unique Visitor,也就是说,访问者的身份无法被准确的识别。
    目前,大多数Web Analytics工具都使用cookie来识别Unique Visitor,但是这种统计方法的准确性就另当别论了。原因很简单,cookie经常会被用户删除掉。
    根据Comscore.com的数据统计,有33%的用户每个月至少清除cookie一次。这就意味着采用cookie的方式统计Unique Visitor的误差会很大。

    此外,同一个用户可能在不同的电脑访问同一个网站,比如你可以在家中的电脑访问baidu,也可以在网吧访问baidu,但是在baidu看来,是两个人访问了baidu,而不是一个人。

    再者,不同的浏览器管理着不同的cookie,也就是即使在同一台电脑,使用不同的浏览器访问同一网站时,依然无法准确的识别你的身份。例如:使用IE和FF访问baidu,baidu可能将你识别成两个Unique Visitor。

    当然,也许一些Web Analytics工具说,可以不依赖cookie来统计Visitor,这样可以大大提高统计Visitor的准确性,但是具体的原理没有说明,如果大家对这方面感兴趣的话,可以再详见的调查下。大家可以参看下面的URL:
http://www.convertro.com/visitor-tracking.html

    最后,强烈建议大家再看下以下的URL,介绍了一些其它的替代方案,相当的不错。
http://blog.youkuaiyun.com/leminsky/archive/2009/12/30/5104002.aspx  

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
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