ROI
ROI（投资回报，Return on Investment）：指从广告中获得的收益与在广告上支出的费用之比。投资回报率衡量的是广告收益与广告费用的比率。
广告系列投资回报率的估算方式为：广告产生的收入减去广告的费用，然后除以广告总费用。
投资回报率 =（收入 - 费用）/ 费用
PV
PV（Page View，浏览量）：
PV（Page View）：页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每打开一个网站页面就被记录1次。用户多次打开同一页面(刷新)，浏览量值累计。可以统计服务一天的访问日志得到。
备注
6大类一级渠道pv计算规则如下：
- 1.pc搜索，pv=pv1
- 2.pc其他搜索，pv=pv1
- 3.无线搜索，pv=1.1*first_pv1
- 4.无线其他搜索，pv=1.1*first_pv1
- 5.PC网盟，pv=pv3
- 6.无线网盟，pv=pv3
UV
UV（Unique Visitor）：独立访客，统计1天内访问某站点的用户数。可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识(以Cookie为依据)去重得到。一天内同一访客多次访问您网站只计算1个访客(uv)。
RT
响应时间（RT）：响应时间是指系统对请求作出响应的时间，一般取平均响应时间。可以通过Nginx、Apache之类的Web Server得到。
CTR
CTR（Click Through Rate,点击率），指网页的广告点击率。CTR是衡量互联网广告效果的一项重要指标。通常计算公式为CTR=点击量/展示量，即 Click/PV。
ctr1：也叫“贡献率”，指查询的平均点击率。
ctr2：指所有广告的平均点击率。
ctr3: 指展示广告页面的平均点击率。
例：某段时间共6次浏览（pv），其中4次pv有广告，每次pv含10条广告，共点击5次，其中3次点击正常计费。那么：ctr1=3/6；ctr2=3/（4*10）；ctr3=3/4
COV
覆盖率：表示广告位中出广告的次数占在总浏览数的比例。
覆盖率(COV) = 有广告的页面数 / 总浏览页面数。
RPM
广告的千次搜索收益。
计算方法是：广告收入*1000/广告请求次数。
QPS
QPS（Queries Per Second）是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。
TPS
TPS Transactions Per Second也就是事务数/秒。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。
QPS和TPS区别
个人理解如下：
1、Tps即每秒处理事务数，包括了
- 用户请求服务器
- 服务器自己的内部处理
- 服务器返回给用户
这三个过程，每秒能够完成N个这三个过程，Tps也就是N；
2、Qps基本类似于Tps，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个Tps；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“Qps”之中。
例子：
例如：访问一个页面会请求服务器3次，一次放，产生一个“T”，产生3个“Q”
例如：一个大胃王一秒能吃10个包子，一个女孩子0.1秒能吃1个包子，那么他们是不是一样的呢？答案是否定的，因为这个女孩子不可能在一秒钟吃下10个包子，她可能要吃很久。这个时候这个大胃王就相当于TPS，而这个女孩子则是QPS。虽然很相似，但其实是不同的。
并发数
并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。这个数值可以分析机器1s内的访问日志数量来得到
吐吞量
吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量，TPS、QPS都是吞吐量的常用量化指标。
系统吞吐量要素
一个系统的吞吐量（承压能力）与request（请求）对cpu的消耗，外部接口，IO等等紧密关联。
单个request 对cpu消耗越高，外部系统接口，IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。
重要参数
QPS(TPS),并发数，响应时间
- QPS(TPS)：每秒钟request/事务 数量
- 并发数：系统同时处理的request/事务数
- 响应时间：一般取平均响应时间
关系
QPS(TPS)=并发数/平均响应时间
一个系统吞吐量通常有QPS(TPS),并发数两个因素决定，每套系统这个两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换，内存等等其他消耗导致系统性能下降。
DAU
DAU(Daily Active User)，日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似
MAU
MAU(Month Active User)：月活跃用户数量，指网站、app等去重后的月活跃用户数量