我们可以把整个互联网世界想像成一个巨大的商场，里面开设了无数的店铺。传统的商铺，如果我们要对他们进行比较，有营业面积、销售额、利润等非常直观的指标。
但是早期的互联企业，连收入都没有，营业面积理论上又可以无限大，投资人只能听店主瞎吹了？也不是，他们创造了许多评价指标。
店主说，我店铺的商品，每天被很多人看过，虽然他们目前不购买，但是留下了非常深刻的印象，将来都能转化为收入。商品被人看的次数，也就是互联网有多少网页被打开过，这个叫PV （Page View），通常又叫浏览量。为了增加PV，张三在店铺门口摆放了几本美女图册，路过的客人，每人翻10几页，PV瞬间翻倍了。这也是门户资讯时代，编辑为了完成PV任务，将美女图集分成几十页，每页一张图的常见办法。另外还有很多作弊的方法，比如在页面里加几行代码，网页就能自动刷新，PV的数字可以根据需要一直膨胀下去。
因为PV太容易注水，而且后来很多网页采用动态加载的方式实现，PV这个指标就没多少参考价值了。对于一个商铺来说，一个人看了1000件商品，未必有多少商业价值。但是如果来了1000个人，哪怕每个人只看一件商品，其潜在价值通常远大于前者。所以，计算独立来访的客人数字，比之前的PV要靠谱很多。互联网行业里，把这个指标称之为UV（Unique Visitor），独立访问用户。
如何统计UV呢？ 以前没有人脸识别这么高端的技术，店铺老板也记不住每个人的脸，所以每个客人来访时，店铺都在他们身上贴一个编号。电脑打开网页时，也会被网站通过cookie的形式，留下标记，除非每次访问后清空浏览器的所有使用痕迹，否则网站能一直认出你。UV相对于PV，是个巨大的进步。也有时候为了追求更精确的数字，将UV改进为独立IP地址。但由于共享IP地址和通过局域网单一IP访问外网越来越普遍，这个指标用的不多。
视频网站开始兴起后，PV演化为VV（Video View），也就是用户观看视频的数量。另外还采用了另外一个指标——访问时长——单次访问停留的时间长度，这个就好比客户单次来店铺里停留时间。人们相信，停留时间越久，就越有机会在客户身上榨出点油水来。
因为具有竞争关系的网站之间需要比较这些指标，于是诞生了一些独立第三方的统计公司。一类是通过用户安装浏览器工具插件，来抽样统计各个网站的访问数据；另外一类就是和各网站合作，让他们在页面里加入第三方的统计代码。
但即便如此，也有些店铺，花钱雇佣一些专门的托，每天来店铺刷脸报到，增加独立访问数字。这些人甚至又可能是被别人操控，自己无意识之下，就成了访问数字里的一部分。另外，UV无法识别出共用电脑（家庭、网吧）背后的不同的用户，以及网站希望获取用户更多的个人信息，又引入了另外一个指标，注册用户（Rigister Users）。注册用户也可以注水，只是成本高了一些。总不能说从你家门口经过的，都算是你的客人，起码得留下个联系方式啥的。
但即便是真实填写了资料的天量用户，如果这些用户都不再次来访了，就基本是死用户了。只有活的用户，才有持续的商业价值。因此，每日活跃用户数DAU（Daily Active Users）、每月活跃用户数MAU（Monthly Active Users）以及季度、年度活跃用户数就更有参考意义了。后来手机接入互联网成为主流后，DAU和MAU已经不需要考虑注册与否的问题，因为没多大区别。DAU 和 MAU目前已成为衡量一个网站或者App的核心指标。
什么是活跃用户呢？可以简单认为，在某时间段内，使用了该网站或者应用的用户。但是如何才算是“使用”，不同的公司定义会有差异。有的认为只要来露个脸，就算是活跃用户；有的则需要完成规定的操作，或者访问次数要多于一定数量才算。MAU（月活）用户，不等于一个月内每天的DAU（日活）数量加总，因为一个用户在月内多次满足活跃的条件，只会被计算一次。
提高活跃用户数量，一方面需要将存量用户激活再次访问（俗话说“回头客”），另外还需要有新用户进来。于是，你的手机时不时收到商家发的短信“新到嫩模一批……”，或者手机App弹出一条信息“附近有位小姐姐给你点了赞……”，如果你经不住诱惑，响应一下，虽然只找到一位抠脚大汉，但你已经为他们贡献了一个日活。
为了更细化活跃用户的变化趋势，还可以引入新增日活、新增月活，以及留存率这样的指标。留存率简单理解就是新增加的用户里，有多少留存下来。用来评价产品的易用性、吸引力、用户预期一致性和推广效果，留存率非常关键。在推广方面，还有一个指标叫流量获取成本TAC（Traffic Acquisition Costs），常年付费从第三方购买入口的企业，通常报表上直接单独披露该项目的支出。另外也可以按单个新增用户的成本计算，也就上需要花费多少钱，才能买来一个用户。
互联网公司逐渐产生营收甚至利润后，一些传统的商业指标也通用起来，诸如付费率、复购率、毛利率、净利润、存货周转率、单用户消费额等。在网络游戏和秀场直播企业中，使用较多的是平均每用户贡献的收入 ARPU（Average Revenue Per User），这个分母包括了所有用户，有时候也只统计活跃用户。分母也可以只是产生了付费的用户，也即ARPPU（Average Revenue Per Paying User)——平均每付费用户贡献的收入。这些指标可以评价单用户的价值，一家卖游艇的商店，和一家卖日用百货的商店，DAU、MAU的比较是没有意义的，因为单用户贡献的收入天渊之别。
电商公司，还有一个常用的指标——GMV（ Gross Merchandise Volume），也即总成交额。对于天猫、拼多多这样的商业地产模式的电商平台来说，GMV不是公司的营收，其中绝大部分属于开店的各商家，电商平台拿到的部分，用一个 Take Rate 来衡量，原意为转换率，电商里通常可以理解为佣金比例。
总言之，繁多的指标，各有利弊，都是为了预估企业将来能做多大，可以赚多少钱。比如，一家企业现在日活（DAU）1亿，但是收入不多，甚至还在亏损，可能也会被估值百亿美元以上；另外一家企业现在营收和利润都很好，但是日活几乎没有增长，而且用户付费率和ARPU值都高于行业均值，会被认为没什么增长空间了，可能只被给予几倍市盈率的估值。此外，各种数据，都无法避免造假的可能，我们需要根据其在行业的相对地位、App Store 排行、下载和评论数量等对照判断。（梁剑 发表于雪球）