最近遇到一个问题，到底用UV还是Visit做主要的度量呢？一个看似简单，却很难完整地有逻辑性地回答。于是再一次深入学习与研究WAA的标准文档。

WAA（国际网站分析协会）有一个共识，三个度量是最基本的，是WA整套度量体系的基石。它们分别是：Unique Visitors，Visits/Sessions， Page Views。

标准是非常好的东西！当你觉得困惑的时候，多读读标准会有很多收获。在做报告时，比如这些度量做标题时，标准写法都是复数；Page Views是分开的，而不是Pageviews；Visits与Sessions是相通的，只是Visits更被人们广泛使用。

也希望开发统计工具的，研究数据与写报告的同行，大家都按标准行事，共同促进行业的规范化发展。

Unique Visitors （独立访问者）

这是用来“推测”实际用户数量的数字：

1. 1. Unique Visitors与自然人并不完全一致。
   • 有的工具是用IP来区别Unique（唯一）。那么，多个自然人使用在同一IP局域网内的多台电脑，会使Unique Visitors < 实际自然人。
   • 有的是用Cookie来区别Unique（唯一）。那么，一个自然人使用多种浏览器，或者删除与禁用Cookie，会使Unique Visitors > 实际自然人。
   • 有的是用IP+Cookie来区别Unique（唯一）。那么，上面谈到的两种情况共存，会使Unique Visitors与实际自然人的对应关系变得随机或者说不稳定。
2. 过滤掉了机器人与蜘蛛。
3. Unique Visitors无法相加求和。
   • 一个Unique Visitor取决于时间区间。所以Unique是指一个时间区间内的唯一。若某月的第一周，你访问了一次，第二周你访问了一次。那么从Weekly的角度来说，是2个Unique Visitors；从Monthly的度量来说，是1个Unique Visitor。这意味着，不同时间区间的Unique Visitors值是无法相加的。
   • 一个Unique Visitor 可以查看多个页面，所以不同页面的Unique Visitors值是有交集的。
   • 一个Unique Visitor至少造成一个Visit。

WAA提到，使用“用户账号”去判断自人然数量，是最接近的方法。然后这种方法并不能适用于绝大部方互联网站，因为用户登陆并不是网站访问的前提。

Visits / Sessions （访问数/访问量）

一个Visit是个体（个体主要是人，但也不排除机器）在某网站上一次或多次请求内容的集合。这种内容可以是直接的页面，也可以是监测工具定义的元素（如Flash或Ajax的浮层等）。Visits也称为Sessions，是因为它是有过期时间的，一般会定义为30分钟。

Visits可以在时间维度上相加。但不能从页面的维度相加，因为一个Visit可以造成多个Page Views。如果网站有AB两页，页面A有10个Visits，页面B有5个Visits，那么他们共有15个Visits的说法是错误的。

Page Views （页面浏览量）

这个度量分为狭义与广义。狭义的Page是指URL不同的网页，广义的Page是指网站监测人员根据分析需求定义为可被统计的内容。

狭义的Page大家都非常的清楚。关键在于广义的“定义”问题，这使Page Views变得非常的复杂：

比如 Google Analytics 有一个 Pageview Tracker 函数。

• 如果我在下载 Zip 文件的时候，运行了该函数，这就是一个 PV。
• 如果我在Flash中，点开了一个浮层，运行了该函数，这也算一个 Page View。
• 如果我把页面滚了三屏到了页面底部，运行了该函数，这也算一个 Page View。
• 更有变态的，我打开页面什么不做，但是页面的JS就在不断地运行该函数，这也算很多个 Page Views。

WAA的标准文档里详细地进行了说明。其中提到，400-499，以及500-599的服务器状态一定不会算成一个Page View。
点击访问WAA标准下载页面

所以仔细地回味了三个基本度量，前面的问题就好解答了：

为什么Visits比Unique Visitors更好用？

1. Unique Visitors 是有时间限制的，不同时间的数据无法相加。而 Visit 可以。
2. Unique Visitors 并不能很好的反应自然人之间的对应关系。
3. Unique Visitors 不同的监测工具可能会造成较大差异。

另外，如果结合广告来考虑，一个广告点击一定会造成一次Visit，但不一定会造成一个Unique Visitor。这样就无法准缺地计算广告的Clicks到网站的转化率。

建议继续学习：

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5. 网站分析的应用和价值    (阅读：1972)
6. 警惕网站分析监测实施的陷阱（上）    (阅读：1881)
7. 忘掉UV吧    (阅读：1866)
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