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pv之于网站，就像收视率之于电视，从某种程度上已成为投资者衡量商业网站表现的最重要尺度。从长远看，很多网站也意识到，pv的追求需要和品牌的打造结合起来；但现代商业行为在投资者急功近利的评判压力下，往往无奈为了使pv数据良好而不择手段。
一条新闻发布以后，其pv数据便可以加以跟踪，通常是每5分钟统计一次。不同品牌的网站的不同频道，对其所发布的新闻的pv表现有一个大致的评判尺度。新闻发布后，一般pv值总有一个上升的过程。可以从不同时段的pv表现，来计算pv的单位时间变化幅度，有经验的网络编辑，经过几个5分钟的数据积累，便能大致预料到这条新闻的pv峰值水平。如果这个水平不能令人满意，则编辑就要采取一些手段，如“优化”标题，或者增加其他吸引眼球的元素，如图片。一般来说，通过这样的“处理”，一条新闻的pv表现能有所改善，达到新的高峰。
也就是说，网络新闻的编辑手段影响着pv值。
还有哪些因素对pv有影响呢？至少还有这些因素：
新闻发布的时间。不同的时间段，上网的人数不同，访问该站点的人数也不同，因此，有时pv值的涨落，其主要贡献，在于不同时段上网人数的自然波动。同样一条新闻，在不同的时段发布，pv表现就会有差别。
不同时段上网的人，其人口特征（性别、年龄、教育程度、阅读旨趣等）不同，所以，同样是1万个上网的人，甚至同样是对某个网站的1万次访问，不同时段，这1万次访问在不同频道/内容上的分布是有差别的。所以有时，pv的变化，和这个因素导致的变化有关。
访问的周期。对于一些常浏览的网站，我们可能一天之中会访问几次，这中间有一定的时间间隔。这个间隔，很多时候和人们的现实工作节奏有关系。比如，不少人一上班会抽空浏览一下新闻，第二次再来看看又有什么新闻的时候，往往是上午中间休息时，甚至是午饭后的休息时间。因此，即使其他因素不变，由于人们回访网站的周期性，也会对新闻或网站的pv带来影响。当然，由于不同的人回访的周期长短不一、时段不一，这个影响因素未必会贾旅飨缘牟ǘ 赡芊稚⒃诓煌 倍蔚?v表现中，但可以肯定的是，任何一个pv数据，也有这种回访周期的因素所起的作用。
搭便车因素。比如一些突发事件，会导致人们对某一网站的访问增加，但这些访问的初衷，本只是突发事件相关新闻。然而由于人们的新闻消费，往往具有不可预期性，所以常见的现象是，人们在看完想看的新闻后，还会顺带看看其他的。这一因素，也可能对某条新闻（与突发事件无关）的pv有所贡献。
最后，当然是一些偶然因素（其实搭便车因素也属于此）。包括哪些呢？比如天气因素，比如非典期间，等待。还有什么Ｉ以想一想:-)
由此看来，一个简单的pv数据，其实是多种因素综合贡献的结果，所以有时的pv涨落，实在不是完全可以通过编辑手段来加以引导和影响的。知道这一点很重要。因为这告诉我们，盲目的不加具体分析的以pv来衡量成败好坏，是不合理的。
在社会科学研究中，这种区分不同因素对某一个现象的贡献，就是所谓的详析模式。很多我们看似不变的东西，其实内部构成比例上发生了很大的变化。而有些看似变化的东西，其相对关系其实没有什么变化，只是一种单纯的数量上的涨落。
这使我想到那本《统计陷阱》，一本由一个记者所写的通俗读物。这本书的英文名称直译，叫“如何用统计数据说谎”。
网站说日均 IP / PV 访问量约为 600 / 2400
的意思是 今天访问首业次数为2400次 访问IP为600个
也就是说这600个IP一共访问首业2400次
IP / PV 访问量约为 600 / 2400
简单点说.IP就是代表 当天有 600IP访问过你的站,而PV就是表示在这600台电脑中有人看了很多次!
pv之于网站，就像收视率之于电视，从某种程度上已成为投资者衡量商业网站表现的最重要尺度。从长远看，很多网站也意识到，pv的追求需要和品牌的打造结合起来；但现代商业行为在投资者急功近利的评判压力下，往往无奈为了使pv数据良好而不择手段。
一条新闻发布以后，其pv数据便可以加以跟踪，通常是每5分钟统计一次。不同品牌的网站的不同频道，对其所发布的新闻的pv表现有一个大致的评判尺度。新闻发布后，一般pv值总有一个上升的过程。可以从不同时段的pv表现，来计算pv的单位时间变化幅度，有经验的网络编辑，经过几个5分钟的数据积累，便能大致预料到这条新闻的pv峰值水平。如果这个水平不能令人满意，则编辑就要采取一些手段，如“优化”标题，或者增加其他吸引眼球的元素，如图片。一般来说，通过这样的“处理”，一条新闻的pv表现能有所改善，达到新的高峰。
也就是说，网络新闻的编辑手段影响着pv值。
还有哪些因素对pv有影响呢？至少还有这些因素：
新闻发布的时间。不同的时间段，上网的人数不同，访问该站点的人数也不同，因此，有时pv值的涨落，其主要贡献，在于不同时段上网人数的自然波动。同样一条新闻，在不同的时段发布，pv表现就会有差别。
不同时段上网的人，其人口特征（性别、年龄、教育程度、阅读旨趣等）不同，所以，同样是1万个上网的人，甚至同样是对某个网站的1万次访问，不同时段，这1万次访问在不同频道/内容上的分布是有差别的。所以有时，pv的变化，和这个因素导致的变化有关。
访问的周期。对于一些常浏览的网站，我们可能一天之中会访问几次，这中间有一定的时间间隔。这个间隔，很多时候和人们的现实工作节奏有关系。比如，不少人一上班会抽空浏览一下新闻，第二次再来看看又有什么新闻的时候，往往是上午中间休息时，甚至是午饭后的休息时间。因此，即使其他因素不变，由于人们回访网站的周期性，也会对新闻或网站的pv带来影响。当然，由于不同的人回访的周期长短不一、时段不一，这个影响因素未必会贾旅飨缘牟ǘ 赡芊稚⒃诓煌 倍蔚?v表现中，但可以肯定的是，任何一个pv数据，也有这种回访周期的因素所起的作用。
搭便车因素。比如一些突发事件，会导致人们对某一网站的访问增加，但这些访问的初衷，本只是突发事件相关新闻。然而由于人们的新闻消费，往往具有不可预期性，所以常见的现象是，人们在看完想看的新闻后，还会顺带看看其他的。这一因素，也可能对某条新闻（与突发事件无关）的pv有所贡献。
最后，当然是一些偶然因素（其实搭便车因素也属于此）。包括哪些呢？比如天气因素，比如非典期间，等待。还有什么Ｉ以想一想:-)
由此看来，一个简单的pv数据，其实是多种因素综合贡献的结果，所以有时的pv涨落，实在不是完全可以通过编辑手段来加以引导和影响的。知道这一点很重要。因为这告诉我们，盲目的不加具体分析的以pv来衡量成败好坏，是不合理的。
在社会科学研究中，这种区分不同因素对某一个现象的贡献，就是所谓的详析模式。很多我们看似不变的东西，其实内部构成比例上发生了很大的变化。而有些看似变化的东西，其相对关系其实没有什么变化，只是一种单纯的数量上的涨落。
这使我想到那本《统计陷阱》，一本由一个记者所写的通俗读物。这本书的英文名称直译，叫“如何用统计数据说谎”。
网站说日均 IP / PV 访问量约为 600 / 2400
的意思是 今天访问首业次数为2400次 访问IP为600个
也就是说这600个IP一共访问首业2400次
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