1.什么是pv  
　　PV(page view)，即页面浏览量，或点击量;通常是衡量一个网络新闻频道或
网站
甚至一条网络新闻的主要指标。   
　　高手对pv的解释是，一个访问者在24小时(0点到24点)内到底看了你
网站
几个页面。这里需要强调:同一个人浏览你
网站
同一个页面，不重复计算pv量，点100次也算1次。说白了，pv就是一个访问者打开了你的几个页面。   
　　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。   
　　pv的计算:当一个访问者访问的时候，记录他所访问的页面和对应的IP，然后确定这个IP今天访问了这个页面没有。如果你的
网站
到了23点，单纯IP有60万条的话，每个访问者平均访问了3个页面，那么pv表的记录就要有180万条。   
　　有一个可以随时查看PV流量以及你的
网站
世界排名的工具alexa工具条，安装吧!网编们一定要安装这个。   
　　2.什么是uv   
　　uv(unique visitor)，指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。   
　　在同一天内，uv只记录第一次进入
网站
的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该
网站
则不计数。独立IP访问者提供了一定时间内不同观众数量的统计指标，而没有反应出
网站
的全面活动。

   
　　3.什么是PR值      
　　PR值，即PageRank，网页的级别技术。取自Google的创始人Larry Page，它是Google排名运算法则(排名公式)的一部分，用来标识网页的等级/重要性。级别从1到10级，10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎(越重要)。   
　　例如:一个PR值为1的
网站
表明这个
网站
不太具有流行度，而PR值为7到10则表明这个
网站
非常受欢迎(或者说极其重要)。      
　　我们可以这样说:一个
网站
的外部链接数越多其PR值就越高;外部链接站点的级别越高(假如Macromedia的
网站
链到你的
网站
上)，
网站
的PR值就越高。例如:如果ABC.COM
网站
上有一个XYZ.COM
网站
的链接，那为ABC.COM
网站
必须提供一些较好的
网站
内容，从而Google会把来自XYZ.COM的链接作为它对ABC.COM
网站
   
投的一票。   
　　你可以下载和安装Google工具条来检查你的
网站
级别(PR值)。

   
　　平原总结:对于网编来说，你的浏览器上有没有alexa工具条，有没有google工具条，是判断一个网编是否懂推广的一个重要标准。如果你没有，那么从今天开始，赶快装上吧!   
　　以Sina网新闻频道为例:   
　　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?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。   
　　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