seo优化：完全依赖PV是不可取的

seo优化：完全依赖PV是不可取的

      PV是PageView的简称，中文名浏览量，当一个页面被浏览时，这个页面的PV就会累加，全站所有页面的浏览量之和就是该站点的PV。PV是一个基本的指标，也是不同流量统计工具之间唯一不会有歧义的一个指标。

     单纯的看一个站点的PV量变化是不够的，因为影响的因素很多，广告推广，热门事件，站点结构的调整，都会导致PV的变化，这个时候要做细分，如：看新老访客浏览量的变化，看各个栏目浏览量的变化，按内容筛选，如看文章浏览量的变化。另外还要配合跳出率看，找出浏览量大但是跳出率高的页面，然后有针对性的优化。

      当站点的流量出现异常时，看PV的变化是一个很好的排查方法，当访问数(Visit)大幅度变化时，如果PV没什么变化，并且各个流量来源也没什么变化时，这时可以检查相关的统计脚本有没有修改，或Google Analytics这样的工具有没有调整算法。我们就碰到过原来的查词站点：dict.hujiang.com，dict.hjenglish.com两个域名并存，用一个统计账号，合并为一个主域名后，访问数大幅下降，但PV没什么变化的情况，实际排查出的原因是，调整前，dict.hujiang.com查词后，点击生词本这样的页面，会转dict.hjenglish.com，导致访问数虚高。

     按目录看PV也是部署多套流量统计工具时，检查代码部署的好方法，可以找出代码部署不一致的地方。

     PV还可以和访问配合用，假设我们看搜索引擎关键词，这时首先要看各个关键字的访问数，这儿的访问数近似于带来了多少访客，然后要看：每次访问的网页浏览量（Pages / Visit），通过这个指标，可以看到访客通过某个关键字来到你的站点后，平均浏览了多少页面，再配合跳出率，基本上就可以判断一个关键字的好坏或相关性了。

      当我们进行广告投放时，观察着陆页（LandingPage)在各个时段的浏览量和跳出率也是一个简单的找出最佳投放时段的方法。

      完全依赖PV是不可取的，因为PV是不去重的，就像统计学里的平均数，看到这个数字，你可以了解大致的情况，但距离实际情况还是会有差距。举个例子当你在一个页面第一次访问，刷新，再刷新时，这个页面的PV将是3，这时你会搞不清楚哪些页面的访问人数最多，比如像列表页，用户在这个页面会不停的刷新，翻页，打开新文章，这时就需要和另外一个指标：唯一身份浏览量（Unique Pageviews）配合使用了，还是刚才的访问，这时得到的唯一身份浏览量将是1，即在一次访问里，Google Analytics会帮你去重。

     PV就像木匠手中的斧头，简单，可靠，了解它的优缺点，用好它即可，当我们衡量一个站点的成长情况时，我们可以把PV作为一个基本的指标，然后再和其他的流量指标，如：访客数，新老用户比例，平均浏览量，停留时间等结合着用，适当的加上业务指标，如：客单价，二次购买率等来全面的考察一个站点的成长变化。