社会化网络将这种远去的趋势又拉了回来，流量再一次成了一个可以免费获得的东西。比如在新浪微博上转发营销被明码标价，一个拥有2万人的粉丝的广告转发可能只需要20元，也就是说将广告推送给2万人的成本大概只要20元。那么对于2万所带来的流量，大概是每个独立IP对应多少的成本呢？
这显然很难计算，因为很可能这一次的广告带来了2000个独立IP，但是下一次很可能只带来了200个IP。有些时候在信息传递的过程中，一个意外的因素就可能彻底改变整个营销的效果。比如说在你的普通朋友圈中传播100次，很可能不如偶然被某些明星看到然后转发一次的效果更明显。
当然，网站流量统计的指标还包含其他很多种，比如一般的统计数据中会包括以下主要指标：
独立访问者数量（Unique Visitors）；
重复访问者数量（Repeat Visitors）；
页面浏览数（Page Views）；
每个访问者的页面浏览数（Page Views Per User）；
某些具体文件/页面的统计指标，如页面显示次数、文件下载次数等。
用户行为指标主要反映用户是如何来到网站的、在网站上停留了多长时间、访问了哪些页面等，主要的统计指标包括：
用户在网站的停留时间；
用户来源网站（也叫“引导网站”）；
用户所使用的搜索引擎及其关键词；
在不同时段的用户访问量情况等。
指标的多样性更让社会化网络的监测和追踪变得复杂化。以访客的来源为例，在传统的网络推广中，尽管访客的来源也有千差万别，但是基本上还是有规律可循的；但是在社会化网络中由于社会关系的复杂性，一条信息的传播路径几乎是具有无限种可能的，那么在信息的传递中信息的衰减或者误差出现的几率也大大增加，即便有所谓的跟踪代码也很可能中途就丢失了，最终一些访客的来源往往与营销信息无法链接。
