哪些因素会影响到网站的pv

　　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导致明显的波动，而可能分散在不同时段的PV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。

　　突发事件

　　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。

　　偶然因素

　　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?可以想一想)

　　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。

　　网站说日均IP/ PV 访问量约为600 / 2400的意思是，今天访问首页次数为2400次，访问IP为600个。也就是说这600个IP一共访问首页2400次。

　　流量就是在单位时间内流体通过一定截面积的量。这个量用流体的体积来表示称为瞬时体积流量(qv)，简称体积流量;用流量的质量来表示称为瞬时质量流量(qm)，简称质量流量。

　　对在一定通道内流动的流体的流量进行测量统称为流量计量。流量测量的流体是多样化的，如测量对象有气体、液体、混合流体;流体的温度、压力、流量均有较大的差异，要求的测量准确度也各不相同。因此，流量测量的任务就是根据测量目的，被测流体的种类、流动状态、测量场所等测量条件，研究各种相应的测量方法，并保证流量量值的正确传递。

　　通常说的网站流量(traffic)是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标，常用的统计指标包括网站的独立用户数量、总用户数量(含重复访问者)、网页浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。

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