衡量互联网在线关注度为何难？各指标利弊一览
如何衡量在线关注度，需要一个指标，例如点击量、访客量、花费的时间、分享的次数等。但无论采用哪个指标，总有人会提出：(1)这个指标很有用，并指出原因；(2)这个指标一无是处，并指出原因；(3)数字媒体公司常常误读这些指标。
页面浏览量（即点击量）过去曾是最重要的在线关注度指标，但后来被独立访问用户（即读者量）取代。但在虚拟时代，“读者量”与过去的意义大不相同。在上世纪80年代，如果你是一位报纸读者，读者就意味着你订阅了一份报纸，而且每天早上都会收到。但在网站上，读者意味着互联网访问者，他们一个月充其量也就是有那么几天会登录访问。在虚拟时代，读者可以是看到某条爆炸消息的100万Facebook用户，他们点击查看消息，然后匆匆离开，根本不注意自己访问的是哪个网站，或许再也不会再来这个网站。
过去，读者是一个人，而现在却是一个频段。一方面是忠实的读者，另一方面是匆匆而来的Facebook用户，而在他们中间则是专注的一次性读者。对于寻求持续在线关注的广告商来说，他们显然不可同日而语。
这也是有些数字公司试图减少互联网性质，更接近电视性质的原因。现在视频网站YouTube关注的是“观看时间”，Medium关注的是“总阅读时间”，Chartbeat追踪关注“平均互动时间”，现在Upworthy又宣布自己开发出一种新的指标“关注分钟数”，通过研究“某浏览器标签打开的时间、视频播放器运行的时间、鼠标在屏幕上移动的时间”，用于衡量观看或阅读Upworthy页面的时间。
但是新闻行业对于Upworthy这种指标的反馈总体呈负面，例如《连线》杂志作者弗里克斯·萨尔蒙（Felix Salmon）这样评论“关注分钟数”这个指标：“如果我坐在视频前发呆4分钟，而不是2分钟，那么我对这个话题投入的关注度就成为2倍。人们分享Upworthy视频时，他们大多数从未发表任何与视频或其问题相关的评论。”
更深层次的原因在于，任何便捷的指标都有优点和缺点，还有一些数字媒体公司可能会误读这些指标。我们可以快速浏览一遍：
独立访客量：独立访问用户是一个不错的指标，因为它能够衡量每个月的读者数量，而不是毫无意义的点击量。但它也比较糟糕，因为它衡量的是人数，而非更有意义的互动。例如，Facebook占据了很多网站的大多数流量，这里既有一次性的读者，也有忠实的用户，而每月独立访问用户这个指标并不能指出其中的区别。
页面浏览量：这也是一个不错的指标，它可以衡量点击次数，这是独立访客量无法考量到的互动性，例如一个拥有大量忠实用户的博客网站，每名访客的点击量必定更高，因为这些用户会频繁访问该网站。这个指标的不足之处也是同样的原因，即它们可能被误用。一个关于大学毕业生最适合的25座城市的25页幻灯片，将产生至少25次浏览量，相当于承载相同信息的一篇文章点击次数的25倍。如果广告商再次在该幻灯片页面上投放广告，页面浏览量会告诉它们，这个页面的价值为25倍。实际上，这是一个荒谬的逻辑。
关注时间/关注分钟数：页面浏览量和独立访客量都可以呈现出一个重要，但不完整的事实：文章页面被加载。但这些指标并不能反映页面加载之后发生了什么。读者是否点击后立即离开？他是否在这个页面停留了20分钟？他是否打开了浏览器标签但从未阅读内容？这都是需要知道的情况。关注分钟数这样的指标能够反映一些情况，但是它仍然无法勾勒出完整的画面。一个人观看了5分钟视频，但认为它很愚蠢，另一个人仅观看了1分钟视频，但与好友共享并给予赞扬。后者的价值显然超过前者。页面浏览量很重要，投入的时间也很重要，但是读者的反应同样重要。这就引出了另外两个指标。
分享与提及：“分享”（Facebook、Twitter、LinkedIn和Google+等网站）显然可以呈现出页面浏览量、独立访客量、关注分钟数无法呈现的信息，它们可以告诉你访客并不仅仅是访问，他们还做出了行动。但是何种行动呢？一个糟糕的专栏可能会在Twitter上引起大量的嘲笑，一篇令人尴尬的文章也会在Facebook引起关注。分享和提及可以衡量文章关注程度的规模，但无法准确告诉你人们分享的初衷：人们的分享，是出于爱，抑或是出于恨？
从技术角度看，评估数字读者比评估报纸读者或电视观众更加容易。我们可以根据页面和标签的变化知道他们去了哪里，可以追踪到他们分享和关注的内容。理论上讲，这使得数字发行商“了解”读者更加容易。但随着网站进入虚拟时代，文章吸引了大量来自Facebook用户的关注，这就使人们质疑过去的指标是否价值依旧？无论我们依据哪个指标，总有值得怀疑的原因，编辑们也需要进行相应的操作。
