PV（pageview），即頁面瀏覽量，或點擊量；通常是衡量一個網絡新聞頻道或網站甚至一條網絡新聞液沒滌的主要指標；當然，有時還會同時考察另外一個指標，即uv（unique
visitor），指訪問某個站點或點擊某條新聞的不同IP地址的人數。
PV之于網站，就像收視率之于電視，從某種程度上已成為投資者衡量商業網站表現的最重要尺度。從長遠看，很多網站也意識到，PV的追求需要和品牌的打造結合起來；但現代商業行為在投資者急功近利的評判壓力下，往往無奈為了使PV提升而不擇手段。
一條新聞發布以后，其PV便可以加以跟蹤，通常是每5分鐘統計一次。不同網站的不
同頻道，對其所發布新聞的PV表現有一個大致的評判尺度。新聞發布后，一般PV值總有一個上升的過程。可以從不同時段來計算PV的單位時間變化幅度，有經
驗的網絡編輯，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，則編輯就要采取一些手段，如“優化”標題、
增加圖片、挪動位置等。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，網絡新聞的編輯手段影響著PV值。
還有哪些因素對PV有影響呢？至少還有這些因素：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的漲落，其主要貢獻，在于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就會有差別。
不同時段上網的人，其人口特征（性別、年齡、教育程度、閱讀旨趣等）不同，所以，同樣是一萬個上網的人，甚至同樣是對某個網站的一萬次訪問，不同時段，這一萬次訪問在不同頻道/內容上的分布是有差別的。所以PV的變化，與這些因素導致的變化有關。
訪問的周期。對于一些常瀏覽的網站，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系。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么新聞的時候，往往是上午中間休
息時，甚至是午飯后的休息時間。因此，即使其他因素不變，由于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，由于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。
搭便車因素。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。然而由于人們的新聞消費，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后，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。
最后，偶然因素也對PV有一定影響，比如天氣因素，比如非典期間等等。
由此看來，一個簡單的PV數據，其實是多種因素綜合貢獻的結果，所以有時的PV漲
落，實在不是完全可以通過編輯手段來加以引導和影響的。知道這一點很重要，因為這告訴我們，盲目地、不加具體分析地以PV來衡量成敗好壞，是不合理的。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，其相對關系其實沒有什么變化，只是一種單純的數量上的漲落。
這使我想到那本《統計陷阱》，一本由一個記者所寫的通俗讀物。這本書的英文名稱直譯，叫“如何用統計數據說謊”。