基本介紹
- 中文名：頁面瀏覽量
- 外文名：Page View
影響因素,相關術語,關係,
影響因素
新聞的編輯手段
一條新聞發布以後，其PV數據便可以加以跟蹤，通常是每5分鐘統計一次。不同品牌的網站的不同頻道，對其所發布的新聞的PV表現有一個大致的評判尺度。新聞發布後，一般PV值總有一個上升的過程。可以從不同時段的PV表現，來計算PV的單位時間變化幅度，有經驗的網路編輯，經過幾個5分鐘的數據積累，便能大致預料到這條新聞的PV峰值水平。如果這個水平不能令人滿意，則編輯就要採取一些手段，如“最佳化”標題，或者增加其他吸引眼球的元素，如圖片。一般來說，通過這樣的“處理”，一條新聞的pv表現能有所改善，達到新的高峰。
也就是說，網路新聞的編輯手段影響著pv值。
新聞發布的時間
不同的時間段，上網的人數不同，訪問該站點的人數也不同，因此，有時PV值的漲落，其主要貢獻，在於不同時段上網人數的自然波動。同樣一條新聞，在不同的時段發布，PV表現就會有差別。不同時段上網的人，其人口特徵(性別、年齡、教育程度、閱讀旨趣等)不同，所以，同樣是1萬個上網的人，甚至同樣是對某個網站的1萬次訪問，不同時段，這1萬次訪問在不同頻道/內容上的分布是有差別的。所以有時，pv的變化，和這個因素導致的變化有關。
訪問周期
對於一些常瀏覽的網站，我們可能一天之中會訪問幾次，這中間有一定的時間間隔。這個間隔，很多時候和人們的現實工作節奏有關係。比如，不少人一上班會抽空瀏覽一下新聞，第二次再來看看又有什麼新聞的時候，往往是上午中間休息時，甚至是午飯後的休息時間。因此，即使其他因素不變，由於人們回訪網站的周期性，也會對新聞或網站的pv帶來影響。當然，由於不同的人回訪的周期長短不一、時段不一，這個影響因素未必會導致明顯的波動，而可能分散在不同時段的PV表現中，但可以肯定的是，任何一個PV數據，也有這種回訪周期的因素所起的作用。
突發事件
比如一些突發事件，會導致人們對某一網站的訪問增加，但這些訪問的初衷，本只是突發事件相關新聞。然而由於人們的新聞消費，往往具有不可預期性，所以常見的現象是，人們在看完想看的新聞後，還會順帶看看其他的。這一因素，也可能對某條新聞(與突發事件無關)的pv有所貢獻。
相關術語
在社會科學研究中，這種區分不同因素對某一個現象的貢獻，就是所謂的詳析模式。很多我們看似不變的東西，其實內部構成比例上發生了很大的變化。而有些看似變化的東西，其相對關係其實沒有什麼變化，只是一種單純的數量上的漲落。
網站說日均IP/ PV 訪問量約為600 / 2400的意思是，今天訪問首頁次數為2400次，訪問IP為600個。也就是說這600個IP一共訪問首頁2400次。
流量就是在單位時間內流體通過一定截面積的量。這個量用流體的體積來表示稱為瞬時體積流量（qv），簡稱體積流量；用流量的質量來表示稱為瞬時質量流量（qm），簡稱質量流量。
對在一定通道內流動的流體的流量進行測量統稱為流量計量。流量測量的流體是多樣化的，如測量對象有氣體、液體、混合流體；流體的溫度、壓力、流量均有較大的差異，要求的測量準確度也各不相同。因此，流量測量的任務就是根據測量目的，被測流體的種類、流動狀態、測量場所等測量條件，研究各種相應的測量方法，並保證流量量值的正確傳遞。
通常說的網站流量（traffic）是指網站的訪問量，是用來描述訪問一個網站的用戶數量以及用戶所瀏覽的網頁數量等指標，常用的統計指標包括網站的獨立用戶數量、總用戶數量（含重複訪問者）、網頁瀏覽數量、每個用戶的頁面瀏覽數量、用戶在網站的平均停留時間等。
關係
1.IP和PV之間的關係：
PV是和IP的數量是成正比的，因為頁面被刷新一次那么PV就會被記錄一次，所以IP越多，說明網站的PV數據也就隨之增多。但是需要注意的是PV並不是網站的頁面的訪問者數量，而是網站被訪問的頁面數量。因為一個訪問者可以多次刷新頁面，增加PV數量。
2.IP和UV之間的關係：
在記錄網站流量統計數據時，站長們有時候發現這樣一種情況：有時候網站的IP數據大於UV數據，有時候UV的數據也會大於IP數據。為什麼會出現這種現象呢?我們可以用一個例子來說明。比如，用同一個IP去訪問我們的SEO網站，但是一個是用的台式的電腦，一個是用的筆記本，那么網站流量統計工具顯示的數據就會是2個UV，1個IP。這時UV的數據就會大於IP的數據。但是，再比如，只是用一個桌上型電腦訪問我們的SEO網站，但是一會撥一個號換一個IP，那么這時候網站流量統計工具顯示的數據的UV就為1，但是IP的數據就會高於UV的數據。因此，IP和UV之間的數據並不一定存在比例關係，兩者之間的數據也不是此消彼長的關係。SEO童鞋們千萬不要弄混淆了。
3.IP和PV之間的關係：
那么IP和PV的關係如何呢?如果一個IP刷新了網站1000次，網站的PV就為1000，所以從這點看二者之間沒有多大關係。但是，我們可以通過IP和PV之間的數據差異，來更加深入的理解網站的流量數據。如果IP和PV的數據懸殊很大，比如，我們在查看網站流量數據時發現網站的PV是1000,IP為100，那么說明這個站點平均一個IP訪問了網站內容10次，說明網站內容還是比較受歡迎的，所以訪客才願意在網站中停留那么久的時間，並瀏覽了那么多的網站頁面內容。但是如果IP和PV的數據很接近，比如，網站的IP為100，PV為110，說明一個IP也就訪問了網站內容大約1次，就說明網站內容的可讀性太差，客戶點擊進去之後就離開了，沒有有過多的停留。如果網站流量統計這樣的數據過多的話，站長就需要對網站內容進行深入思考了，以便更好的提高網站的流量。
