关于控制面板，很少有观念像这一条那样根深蒂固：点击率上周是 3%、下周是 5%，就说明网站上确实发生了什么。在一个气泡每周只被打开几百次的网站上，这种观念通常是错误的。由几百个事件计算出的比率，其波动更多来自偶然而非原因，而比例的统计学可以给出这种波动有多大。比率之下的计数，即浏览、打开和点击，则引出了另一个问题，因为定义展示次数的标准是为一种气泡并不属于的格式而编写的。

展示次数的计数时间很晚，过滤了机器人，但仍不一定被看到

IAB 2004 年的测量指南将广告展示定义为投放系统对浏览器请求的响应，“已过滤机器人活动”，并在投放素材的过程中“尽可能晚地”记录。1Google Ads 将点击率定义为点击次数除以展示次数，因此 100 次展示中有 5 次点击，点击率就是 5%。2Google 的页面说，这个比率显示的是看到广告的人点击广告的频率，而“看到”这个说法超出了计数本身所能证明的范围。

媒体评级委员会于 2015 年为这个词设定了一个阈值。当展示广告至少 50% 的像素在处于焦点的浏览器标签页上、位于页面可见区域内连续停留一秒时，该展示即为可见展示。3用该指南的话说，可见展示存在“观看机会”，“而已投放的广告展示则可能存在、也可能不存在这种机会”。3

无效流量在计算比率之前就被剔除

该委员会 2020 年 6 月的无效流量标准将需要剔除的计数分为两类。一般无效流量 (GIVT) 是“通过应用列表或其他标准化参数检查”来识别的，其例子包括数据中心流量、爬虫以及非浏览器用户代理标头。4复杂无效流量包括被劫持的设备和伪造的测量事件，需要“高级分析、多点佐证/协调以及大量人工干预”。4该标准要求“已知的 GIVT 必须从变现计数和指标中剔除”。分母中仍包含爬虫的比率偏低，其原因与读者毫无关系。

浏览就是一次页面浏览，而打开对应的是可见展示

嵌入脚本 adbubbles.js 只发送三种信标，别无其他，每一种都是浏览器为分析用途提供的那种小型异步 HTTP POST 请求。5每次页面加载发送一次浏览信标，气泡可见满一秒时发送一次打开信标，读者点击气泡中的链接时发送一次点击信标。浏览是嵌入脚本运行过的一次页面浏览，此时还没有展示任何广告。页面上有点状下划线，但没有气泡。

打开对应的是可见展示，因为两者都要求连续一秒的可见时间。不同之处在于这一秒是如何开始的。气泡只有在读者悬停、点按或按下 Enter 键之后才会变得可见，而展示广告只要页面的可见区域包含它就会可见，无需读者采取任何操作。由这一顺序可以得出两个比率：打开次数除以浏览次数，以及点击次数除以打开次数，后者是最接近标题中所说的点击率的指标。广告主控制面板显示打开率和点击率，发布商则根据发布商控制面板的计数自行计算比率。

匹配发生在词语与在当月购买了该词语的广告主之间。没有读者被挑选来看广告，也没有读者在页面或网站之间被跟踪，并且不向任何人承诺任何效果。AdBubbles 不设置 Cookie，不存储标识符，也不收集读者的任何个人数据。设置发布商账户和嵌入脚本完全免费，已验证的网站可以申请抓取，以列出其目前可出售的词语。发布商页面和文档介绍了具体步骤和范围设置。

累计收入是一个总和，而收益数字是发布商自己做的算术

按照业内的用法，收益是每千次的比率。AdSense 的帮助页面将页面 RPM 定义为预估收入除以页面浏览量，再乘以 1,000，并补充说 RPM“并不代表您实际赚取的金额”。6AdBubbles 控制面板按网站、按天显示累计收入，这是一个总和而不是比率，AdBubbles 也不公布 RPM。价格页面给出的是分成比例：发布商保留其页面上每次点击收入的 70%。

用累计收入除以浏览次数的发布商，就得到了自己的收益数字。在 AdBubbles 上，它只因一个原因而变动：网站自己的读者中有多少人点击了气泡的链接。每次点击的价格在月初之前就已确定，收入按日累计。

几百个事件给比率带来的误差范围，比其每周的波动还要宽

Lawrence Brown、Tony Cai 和 Anirban DasGupta 于 2001 年在《统计科学》上给出了比例的标准区间。7它等于观测到的比例，加上或减去一个乘数乘以“比例乘以一减比例”的平方根，再除以计数的平方根。对于 95% 的区间，乘数为 1.96，即 NIST 手册在 0.975 处列出的值。8这几位作者发现该区间的覆盖率不稳定，并推荐使用 Wilson、Jeffreys 或 Agresti-Coull 区间；下文使用标准区间，是因为它可以手工核算。

假设一个网站的气泡在一周内被打开 400 次，其中 12 次打开以点击告终。点击率为 3%，按公式计算的区间为 1.3% 到 4.7%。假设下一周有 400 次打开和 20 次点击，比率为 5%，区间为 2.9% 到 7.1%。介于 2.9% 和 4.7% 之间的任何单一真实比率，都与这两周的数据相符。再假设改为一个季度的十二周，共 4,800 次打开和 192 次点击：比率为 4%，区间为 3.4% 到 4.6%。在比例固定的情况下，计数增加到十二倍，区间就会缩小约三倍半，即十二的平方根。

以周为单位累积的计数，才是能够解读变化的单位

发布商掌握的控制项包括嵌入脚本读取的范围、每页最多气泡数，以及被排除的广告主类别。每一项都会改变计数。只有当变化前后都累积了足够多的打开次数时，比率才会反映出这种变化。当变化前后的区间不再有任何重叠的数值时，变化才算可见。在每周只有几百次打开的网站上，这需要变化前后各几周的时间，而对于很小的差异，则需要几个月。

与此同时，行业的定义正在发生变化：2025 年 11 月，IAB 和媒体评级委员会发布了注意力测量指南。它们将可见性（“观看广告的机会”）与注意力（“衡量广告是否被人看到或听到以及程度如何”）区分开来。9打开记录的是读者自己的操作以及一秒的可见时间，至于这些指南会如何对此进行分类，则由其读者来判断。建立在更精细事件之上的比率仍然是比率，在小型网站上，它同样需要数周时间，其中的波动才有意义。