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指标如何选择
我们来看一个场景：当我们打开京东时，我们要计算页面中「精选」模块的点击情况，我们该怎么计算？相信你能想到 CTR ，也就是 点击次数 / PV，算出来是 平均一次PV，有多少次点击就分子来说，点击次数没有异议，点击了多少次就是多少次。展现就算，不论是首次，还是各种操作后，回到当前页面，都记录首次加载才算，除非页面再次加载，才重新记录，否则就只记录首次进入页面
用户实际看到模块的次数，看到1次后就记录，再次看到则不记录
想要回答这个问题，我们首先要明确，CTR度量的是什么？1、是每一次首页展现，精选模块被点击的次数，且需要与其他模块做对比？2、还是一次首页加载，无论是否从其他页面回退（不再重新加载），精选模块总共被点击了多少次？3、还是度量这个模块被看到了多少次，有了多少次有效点击？如果是第1种，那么我们公式中的分母是 页面展现次数。即每次页面被打开，我们都算1次，无论是 首次打开页面，还是一顿操作后，又从别的页面回到首页。这种计算口径，能很好的与其他模块对齐量化口径。但是我们不能保证每次用户都能看到 精选模块。如果是第2种，与第1种的差异仅仅是，我们无论这个页面展现了多少次，都只算第1次，只要没有重新加载页面，我们就不记录。相比第1种，我们算出来的CTR值更大，指标也会更加敏感。为什么第2种口径下的CTR的度量会更敏感呢？设想一下，用户在精选模块不断的点击，找不同的想要的商品，找了10次才找到；以及用户一上来就找到了想要的商品，只找了1次。这两种情况，我们肯定希望是后者。如果用第1种口径来计算，由于我们每次页面展现和点击，都会记录，那么CTR就一直是1（点击1次/展现1次），无论是找了10次，还是找了1次，CTR都是1。但是如果用第2种口径来计算，找了10次的CTR是10，找了1次的CTR是1。因为无论你点击了多少次，我们都只记录1次。可以发现，第二种口径，我们能够用CTR来度量相同业务场景下的不同用户操作，从而更好的度量产品的效果。所以第2种口径会更加的敏感。我们来说下第3种口径。第三种口径较前2种的差异就是，多少用户真实的看到了这个模块，这个模块的点击效果到底是如何的。但是同样也带来了问题，如果我们要将这个模块与页面中的其他模块拉齐，我们就不太容易做到。因为有的模块曝光了，有的没有曝光，我们在计算时，就需要做一定的处理，从而不能做到数据上的易用性。
当然，用这几种口径中的哪种，都需要强结合业务，因为随着业务的不同，我们可能需要关注的越来越细致，就需要曝光口径下的CTR，但前期来说，加载口径的CTR就能满足业务的使用了。
指标如何优化
上面我以CTR为例，说明了一个指标本身就会有多种口径，以及各个口径的差异那么问题来了，是不是每个指标，都会有这样的口径差异呢？这个问题肯定是仁者见仁，智者见智。结合着不同的业务场景，我们可以有不同的指标，不同的指标我们也可以做相应的拆分。就指标来说，我们可以将指标拆分为 底层公式 + 业务变量。
底层公式很简单，比如CTR，就是 点击次数 / 展现次数，这个是一个最基础的计算逻辑。但是业务变量我们就需要强结合业务了。如同上文所说，这个展现可能是服务端记录了展现，也有客户端记录的展现，但是这两种都不是用户实际是否看到模块。所以我们在实际建立指标时，还需要考虑业务变量。随着业务的迭代与发展，我们常常需要更细致的度量业务，所以指标也需要随着业务不断调整，更加精确的度量业务。
