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山东PV数据分析

发表于:2021-09-29 阅读:0 关键词: PV数据分析

PV即PageView,即页面浏览量,或点击量;通常是衡量一个网络新闻频道或站点甚至一条网络新闻“好坏”的主要指标;当然,有时,还会同时考察另外一个指标,即UV,或Unique Visitors,指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。

PV即PageView,即页面浏览量,或点击量;通常是衡量一个网络新闻频道或站点甚至一条网络新闻“好坏”的主要指标;当然,有时,还会同时考察另外一个指标,即UV,或Unique Visitors,指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。

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。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?至少还有以下因素。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。
 
①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,的时段发布,PV表现就会有差别。

②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1万人上网,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。

③访问的周期。对于一些经常浏览的网站,我们可能天之中会访问几次, 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。

④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,当然是些偶然因素(其实搭便车因素也属于此),比如天气因素等。

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,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。