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2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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  I 报告摘要 
Part1 受众规模与特征 
 2010 中国互联网有效受众规模突破3.8 亿，仍处于快速发展期 
 宽带上网近9 成，无线上网增长潜力值得关注 
 互联网用户上网使用带宽以1M 和2M 为主，上网速度尚需改善 
Part2 跨媒介接触形态 
 媒介碎片化加剧，手机、省级卫视、地方电视媒体影响力提升 
 移动互联网影响力快速提升 
 移动互联网影响力快速提升 
 手机上网频率低，手机上网习惯还需要培养 
 手机上网使用服务较为简单，移动互联网内容/应用有待丰富 
 半数互联网用户未被电视充分有效覆盖 
 互联网黄金时长多于电视11 小时 
 工作日互联网（非视频类）白天接触度远高于电视和视频类网站 
 70 和80 后工作日互联网（非视频类）接触度高于90 后 
 工作日晚间（18 点至22 点）70 后和80 网络视频与电视接触度均高于90 后 
 中高收入网民非视频类互联网接触度相对更高，晚间电视接触度较高 
 不同收入用户对网络视频接触度较为相似 
 非工作日白天互联网接触态势稳定，晚间电视接触增多 
 80 后与90 后在非工作日对电视接触度较为类似，对互联网（非视频类）略有差异 
 非工作日晚间（18 点至24 点）80 后使用网络视频比例高于90 后 
 非工作日晚间高收入人群电视使用比例明显高于中低收入人群 
 非工作日中高收入人群电视使用比例高于中低收入人群 
 工作日近五成用户接触互联网（非视频类）时长每天超过4 小时 
 70、80 后受众工作日互联网的接触时长高于90 后，80 与90 后电视接触时长较相似 
 工作日80 后使用网络视频时长高于70 后和90 后 
 工作日中高收入受众接触互联网（非视频类）时长高于中低收入受众 
 工作日不同收入使用网络视频时长差异不大 
 非工作日网络视频接触时长明显增加 
 非工作日不同年龄用户使用非视频类互联网时长差异甚微 
 非工作日80 后和90 后使用网络视频时长超过70 后 
 非工作日中高收入人群使用互联网（非视频类）时长高于中低收入人群 
 非工作日中低收入人群使用网络视频的时长高于中高收入人群 
 生活消费类网络信息尚未满足网民需求，生活消费类网站发展本地化为关键 
Part3 网络媒介接触形态 
 综合门户、搜索、邮件为用户获取日常消费信息的三大来源 
 综合门户优势依然明显，搜索、社区逐渐成为访问的热点领域 
 每日9-22 点为互联网访问高峰期，20 点达到峰值 
 视频服务受网民欢迎，成第四大网络应用 
 男女网民使用娱乐类、IT 数码类网络服务呈明显的性别特征 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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 90 后与80 后网民在时尚类网站的使用上呈较大差异 
 中高收入的网民网络服务/应用使用差别不大，中低收入波动明显 
 绝大多数网络服务老网民使用比例高于新网民 
Part4 网络广告接触形态 
 搜索引擎、视频以及SNS 网站上资讯/广告参与度提升 
 综合门户资讯/广告受众关注度最大，搜索、视频网站关注度上升 
 综合门户广告影响力最强，视频网站购买影响力迅速提升 
 C2C 电子商务网站资讯/广告最能促进用户购买 
 视频里出现的插入广告跃居互联网用户关注最多的广告形式 
 以图片形式出现的静态广告用户参与最多，视频广告势头强劲 
 内文关键字、社区广告吸引力相对最高 
Part5 消费需求形态 
 多数品类需求不减但预算下降，化妆品预购度下降 
 2009 年中国互联网用户人均月度网络消费同比降15% 
 中国互联网用户网络消费突破7000 亿 
 网络购物是网络消费的主要支出项，亦是网络消费增长的主要动力 
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  II 调查概述 
（一）调研背景与宗旨 
2010年中国互联网市场数据与发展趋向调查由DCCI互联网数据中心发起，在全国范围内面向不同类型互联网媒介企业、
网络广告主、广告代理公司、网站监测及广告监测机构，联合各方专家、联合各个机构、充分采集并聚合各个方面的数据，
形成《2010 年中国互联网市场数据与发展趋向报告》。 
2010 年中国互联网市场数据与发展趋向调查为中国互联网调查的重点调查方向之一，后者是中国国内规模最大的互联
网产业、市场、用户调查。 
2010 年中国互联网调查时间：2009 年1 月1 日至2009 年12 月31 日。 
2010 年中国互联网调查范围：中华人民共和国31 省自治区直辖市（中国香港、中国台湾和中国澳门未涉及）。 
2010 年中国互联网用户有效样本量：111,698 个用户样本。 
2010 年中国互联网调查互联网企业访问有效样本量：109 家企业样本。 
2010 年中国互联网调查互联网专家顾问有效样本量：78 位专家样本。 
历经十余年的稳步、快速发展，互联网在我国的渗透率迅速提升，已经成为我国极具影响力的、不可或缺的信息发布和
传播媒介，互联网已然成长为我国的强势媒体。2008 年是中国互联网行业迅速成长的一年，无论是08 年初的雪灾、5.12
的震灾，还是8 月的盛事——北京奥运会，互联网媒体的表现都非常突出。2009 年互联网行业经历着金融危机带来的严峻
考验，广告营收增速下降，甚至负增长；与此同时，互联网行业技术水平大幅提升，产品体验迅速上升，产品创新层出不穷，
融资、收购事件不断，2009 年是互联网人酝酿突围苦苦修练内功的一年。2010 年经济复苏迹象明显，2010 年又是大事件集
中的一年，从世界杯到世博会再到亚运会，网络媒体新一轮的转播报道大战又将上演，背后的广告营销推广战争也更加值得
关注。随着2009 年底的增长回调压力的进一步释放，2010 年网络广告市场将会重新回到高速增长的轨道上来。互联网早已
不再是新媒体，但同时互联网媒体每天又都以新的姿态来面对用户、广告主和代理公司，2010 年互联网媒体将会如何发展，
我们拭目以待。 
目前来看，互联网媒介长期缺乏相对准确、全面、系统、客观的媒介监测、广告投放等相关数据。现有一些机构提供的
数据，质量也往往参差不齐，统计方法、研究框架千差万别，缺少行业的统一性、系统性、规范性。一些商业市场调查研究
机构由于是从单一客户角度出发形成研究报告，数据由于缺乏全行业的深度、广度支持，数据的有效性难以保证。另外，从
业者、研究者、广告主等各个方面在自身工作需要相关数据和研究资讯的时候经常无以参照，一些彼此矛盾的数据更让业者
经常感到无所适从。 
有鉴于此，通过季度、半年度、年度的连续性测量，DCCI 互联网数据中心希望提供给业界最新鲜、最具价值的成果，
助力中国互联网业态高速、稳健发展！满足整个市场对真正的行业第三方的有效数据尤其是行业公共数据信息的强烈需求。 
 
（二）调研历程与规模 
2010 年中国互联网市场数据与发展趋向调查为中国互联网调查的重点调查方向之一。中国互联网调查从2004 开始每年
进行一次，2004 年的调查以用户对不同互联网服务的使用状况调查为主。2005 年度的调查经过调整和完善，扩展到互联网
用户、互联网各个细分产业企业，总计50 个典型细分领域。2006 年继续对50 个典型细分进行深度的市场及用户调查，该
调查300 多家网站联合推介，最终形成了2006 年度中国互联网调查报告。2007 年扩展到互联网55 个典型细分领域，利用
专业调研手段对市场和受众两大层面进行深入的分析和挖掘。 
2010 年为第七届，继续保持对互联网77 个典型细分领域，利用专业调研手段对市场和受众两大层面进行深入的分析和
挖掘，由此最终形成基于2010 年度、服务2010 年度的《中国互联网市场数据年度报告》。 
 
（三）调研机构与合作  
中国互联网调查由DCCI 互联网数据中心发起，国际和国内多个知名研究、行业服务机构作为调查的协办单位，多家互
联网主流企业联合作为支持单位。在全行业动员的基础上，互联网行业协会机构与专业市场调查研究力量联合，对55 种细
分的互联网服务从市场和用户/受众两大层面多种维度等进行全景式调查。 
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DCCI 互联网数据中心（DCCI DATA CENTER OF CHINA INTERNET，简称DCCI，www.dcci.com.cn），中国互联网
监测研究权威机构&数据平台，互动营销之测量、分析、优化服务提供者。以Panel 软件、代码嵌入、海量数据挖掘、语义
信息处理等多种领先技术手段为基础，进行网站、用户、广告、品牌的实时监测、动态测量。在测量数据基础之上，以统一
体系方法、统一指标定义、统一数据结构，结合多种线下线上调研手段，为企业互联网和互动营销相关决策提供全面深入的
数据测量、分析研究、决策优化、效能提升服务。作为公共数据平台，DCCI 互联网数据中心负责实施每年一度规模最大的
中国互联网调查，实施中国互联网市场数据发布（年度、半年、季度、月度），定期向各方披露总体市场、细分领域的调查
数据、监测研究成果。过去数年来得到国内外机构、媒体、企业的广泛引用，成为帮助有关各方优化决策的数据服务专家。
依托调研软件的10 余万客户端Panel 样本，DCCI 对中国市场网站媒介、受众消费、访问行为等长期进行连续监测；依托专
业研究团队和业界专家团体，DCCI 对中国互联网50 多个细分领域相关企业长期进行连续性的跟踪研究。每年一度的《2010
年中国互联网市场数据与发展趋向》《中国互联网调查年度报告》、《中国网络广告市场年度报告》、《中国网络媒介监测
报告》、《中国互联网用户调查报告》、《中国市场品牌传播监测报告》等已经成为相关领域的核心市场报告。 
 
（四）调研流程与结构 
本次调查采用固定样本组监测与网上调查相结合方式，通过问卷调研用户/受众消费与需求、媒介与广告接触、消费态
度和喜好、基本特征等，通过固定样本组监测用户使用网站的行为与偏好，真正有效的记录网站的受众到达率、使用时长、
受众忠诚度等。 
在统计及数据挖掘方法上，通过描述统计、交叉分析、因子分析、聚类分析等专业统计分析方法，从多个角度、层次实
现了数据价值的充分挖掘。通过用户行为路径分析、用户市场细分聚类等方法，不仅实现对于各个细分领域单一企业的用户
特征、用户行为、市场处境、竞争优劣势等实现了深入分析，而且对于该企业与其他竞争主体、关联企业、关联应用进行了
多个角度的比较分析；与此同时，对于55 个细分领域以领域为单位，对不同类别的互联网应用的受众特征、行为、取向等
进行分析，尤其是传统互联网业务和新兴的高成长型互联网服务之间的交叉、比较分析。因此，大量的相关数据图表的统计、
分析具有较高的商业决策参考价值。 
 
（五）调研方法与模型 
5.1 调查方法 
中国互联网调查采用统一的样本及持续的跟踪，实现了调查的持续性，实现调查数据的横向及纵向比较。自2008 年开
始，在问卷调查基础上加入了调查软件客户端记录上网行为（固定样本组监测），实现了统一样本的持续跟踪，实现了调查
的持续性，使得调查具有了连续性对比的意义，实现了统一样本的横向对比。 
5.1.1 固定样本组监测 
从2 008年1月 开始至今，中国互联网调查通过与互联网用户达成许可协议安装调查软件客户端，实现调查软件客户端
记录上网行为，更加直接、准确的记录互联网用户的具体上网网址和具体的浏览行为，避免了以往通过问卷调查用户网站上
网行为的记忆误差，并实现了固定样本的持续跟踪，使得调查具有了连续性对比的意义，实现了固定样本的调查数据的横向
及纵向比较。 
5.1.2 网上联机问卷调查 
中国互联网调查为了保证国内互联网产业年度最大规模的网上联机调研的科学性和可操作性，调查课题组专门组织了国
内互联网业界、市场调研业界以及统计研究界的专家组成网上联机调研系统方法和策略开发小组，针对网上大规模用户调研
科学系统的开发网上联机调研体系。对于每位安装客户端调查软件的互联网用户，都需要填写本次年度调查问卷。本次年度
调查问卷主要调研用户/受众消费与需求、媒介与广告接触、消费态度和喜好、基本特征等。 
5.1.3 一对一企业电话访问调查 
对多家重点企业的一对一电话采访，针对相关企业的部门高层或领导进行电话调研，第一手获得企业信息、相关领域发
展数据、行业发展方面的专业分析判断信息。 
5.1.4 一对一企业当面访问调查 
对多家企业实施一对一访谈，针对相关企业的部门高层或领导进行调研，充分保证贴近市场，把握中国互联网发展最
新动态。涉及互联网基础领域、应用领域和新领域三个层次的综合研讨分析，确保调研结果的深入、专业和有效性。 
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 5.1.5 资料分析法 
适度参考相关数据、行业发展资讯，根据有关互联网方面的资料进行整理，充分利用能够得到的有关资料进行互联网
各个领域全方位的分析。 
5.2 数据统计方法 
5.2.1 描述统计 
本中的描述统计方法主要是利用常用的Frequencies 、Descriptives 对问卷中的各题目进行统计。 
5.2.2 统计校验 
网上调查的误差来源有四方面：第一是抽样误差，第二是无回复误差，第三是回复误差，第四为数据处理误差。 
中国互联网调查课题组在最大程度减少调查误差方面采取了以下方法：  
   1.通过最新的互联网用户结构数据作为分层抽样的依据，在调查过程中动态调整样本结构，并采集有史以来最大规模的
样本量来最大程度的减少抽样误差。  
   2.通过缓冲样本的方式来减少无回复误差。  
   3.通过采取严格的技术、人工手段来减少回复误差，包括： 
1) 数据前台JS 验证+验证码+后台来源、提交方式、数据完整性验证+后期数据分析验证 
2) 答题时间过长或过短者都将被剔除 
3) 不拥有真实用户名、地址、邮件、电话等完整问卷填写人个人信息的问卷都将被剔除。 
4) 企业恶意作弊插件所引起的无效问卷剔除； 
5) 根据用户填写完毕问卷时在每道题（包括用户信息11 个问题，但不包括姓名、Email、电话）上所花费的平
均时间来剔除无效问卷； 
6) 将缺项过多（针对选择“没有使用……”和“其它”这两个选项）的问卷剔除； 
7) 重复用户信息的问卷剔除； 
8) 实施上述方案后，剩余问卷进行逻辑错误检验 
例如： 
“12 岁以下”的“高中（中专）”、“大专”、“本科”问卷剔除 
“12 岁以下”月均收入500 元以上 
18 岁以下“已婚”问卷剔除 
18 岁以下“硕士”教育程度问卷剔除 
25 岁以下“博士及以上”教育程度问卷剔除 
…… 
4.通过多位不同的数据分析师对同一数据进行多次重复处理及分析，以减少数据处理中的误差。  
5.2.3 交叉分析 
交叉分析是研究两个特征A ,B 之间的相互依赖性问题。交叉分析是利用统计学中的列联表分析来实现，并利用卡方检
验来检验两个变量间相互依赖性。经过一致性或独立性的卡方检验后,在得到差异是否显著或是否独立的同时,已经分析出两
个特征(变量)是否相关了。比如差异显著或不独立,则说明两变量相关显著,反之则相关不显著。 
本利用交叉分析可分析不同互联网消费心理因素与互联网用户行为的相关性。 
5.2.4 多选项统计 
多选项分析是针对问卷调查中的多选问题的。多选项问题在问卷调查中普遍存在。它是根据实际调查需要，要求被调查
者从问卷给出的若干个可选答案中选择一个以上的答案。通常对多选项问题分析的一般步骤为以下两大步： 
第一，将多选项问题分解；第二，利用频次分析或交叉分组下的频次分析等方法进行分析。 
5.2.5 因子分析 
因子分析是构造几个的随机变量（称为因子）去描述原有的众多指标变量之间的相关关系，达到降维、简化、综合研究
的目的。在对观测数据阵标准化处理后，从指标变量的相关矩阵出发，研究因子Fj 与变量Xi 相关结构的因子分析，称为R
型因子分析。 5.2.6 聚类分析 
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聚类分析是一种探索性的统计分析方法，聚类分析能够根据多个不同变量的观察值对调查样本进行分类。本将利用聚类
分析首次对中国互联网用户进行市场细分，同时也对互联网的各细分市场的用户进行市场细分。本中的市场细分的根据是用
户的17 个价值观进行聚类，根据因子分析的得分作为输入，而细分结果作为输出。 
在中国的互联网研究中，本将首次利用价值观并使用聚类分析的统计学方法，对中国互联网用户以及互联网的各细分市
场进行市场细分，描述个市场细分的比例，并利用交叉分析刻画每种细分市场的用户特征及其典型行为。 5.3 行业研究方法 
5.3.1 行业环境研究方法 
5.3.1.1 宏观环境分析 
宏观环境采用PEST 分析： 
政治法律环境分析   经济环境分析   社会文化环境分析   技术环境分析 
5.3.1.2 微观环境分析 
波特五力分析属于外部环境分析中的微观环境分析，主要用来分析本行业的企业竞争格局以及本行业与其他行业之间的
关系。一个行业中的竞争，不止是在原有竞争对手中进行，而是存在着五种基本的竞争力量：潜在的行业新进入者、替代品
的竞争、买方讨价还价的能力、供应商讨价还价的能力以及现有竞争者之间的竞争。 
 
5.3.2 竞争分析方法 
5.3.2.1 竞争格局分析方法 
通过两个维度进行竞争格局分析： 
厂商执行能力，指厂商的市场综合表现，包括市场份额、用户份额及品牌认知等。  
厂商创新能力，为厂商的创新能力综合表现，包括产品研发创新、盈利模式创新及业务服务创新。 
5.3.2.2 行业进入与退出壁垒分析 
行业进入与退出壁垒分析应用户互联网行业，有助于分析每个行业的投资可行性。 
 
从行业利润的角度来看，最好的情况是进入壁垒较高而退出壁垒低，在这种情况下，新进入者将受到抵制，而在本行业
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经营不成功的企业会离开本行业。反之，进入壁垒低而退出壁垒高是最不利的情况，在这种情况下，当某行业的吸引力较大
时，众多企业纷纷进入该行业；当该行业不景气时，过剩的生产能力仍然留在该行业内，企业之间竞争激烈，相当多的企业
会因竞争不利而陷入困境。 
5.3.3 行业预测方法 
5.3.3.1 行业预测流程 
 
5.3.3.2 相关分析 
相关分析是检验两个变量之间的相关性。本报告在行业预测中，利用将利用相关分析对影响因素进行分析，找出关键影
响因素，用于预测模型中。相关分析的计算公式如下： 
 
5.3.3.3 时间序列模型 
本报告根据行业的实际情况，通过历史数据采取时间序列预测的方法，被采用的方法有移动平均法、加权移动平均法、
指数平滑法以及AR、MA、ARMA 和ARIMA 模型。 
5.3.3.4 回归分析模型 
本报告根据行业的实际情况，根据行业历史数据以及相关影响因素的数据进行回归分析，建立预测模型。分析模型包括： 
 Linear：拟合直线方程（Y = b0+ b1X）； 
 Quadratic：拟合二次方程（Y = b0+ b1X+b2X2）； 
 Compound：拟合复合曲线模型（Y = b0*b1X）； 
 Growth：拟合等比级数曲线模型（Y = e (b0+b1X)）； 
 Logarithmic：拟合对数方程（Y = b0+b1lnX） 
 Cubic：拟合三次方程（Y = b0+ b1X+b2X2+b3X3）； 
 S：拟合S 形曲线（Y = e (b0+b1/X)）； 
 Exponential：拟合指数方程（Y = b0*eb1
X
）；  
 Inverse：数据按Y = b0+b1/X 进行变换； 
 Power：拟合乘幂曲线模型（Y = b0Xb1）。 
 5.4 市场规模研究方法 
DCCI 互联网数据中心独创并拥有全部知识产权的中国互联网第一个市场规模调查统计流程与数学模型： 
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Yt+1=a*Yt+1回归+b*Yt+1企业+c*Yt+1专家
 Yt+1回归表示通过现有和历史数据对未来预测所得市场规模数据； 
 Yt+1企业为对企业访谈形成的企业从业人士预计的未来市场规模数据； 
 Yt+1专家为对专家访谈形成的专家预估的未来市场规模数据； 
Yt+1专家=5%*第一轮德尔菲市场规模预测均值+20%*第二轮德尔
菲法市场规模预测均值+75%*第三轮德尔菲法市场规模预测均
Yt+1企业=70%*市场前10名企业预测的市场规模均值+30%*随
机抽取10名非市场前10企业预测的市场规模均值 
Yt+1回归=F(Yt,Yt-1,……Yt-n) 
直线方程（Y = b0+ b1X）； 
二次方程（Y = b0+ b1X+b2X2）； 
复合曲线模型（Y = b0*b1X）； 
等比级数曲线模型（Y = e (b0+b1X)）； 
对数方程（Y = b0+b1lnX） 
三次方程（Y = b0+ b1X+b2X2+b3X3）； 
S形曲线（Y = e (b0+b1/X)）； 
指数方程（Y = b0*eb1X）；  
备选回归方程为： 
注：1、所有均值的计算均去除最高值和最低值 
       2、系数a，b，c∈（0，1），且a+b+C=100%，其具体值得确定均由历史数据联列方程求解，因此每个行业的系数有可能
不同。 
       3企业预计的未来市场规模M=企业预计营业额S÷预计市场份额P（被访谈企业提供M，S，P三者中任意两项即可） 
 Yt=a*Yt回归+b*Yt企业+c*Yt专家 
注：1、所有均值的计算均去除最高值和最低值 
       2、系数a，b，c∈（0，1），且a+b+C=100%，其具体值的确定均由历史数据联列方程求解，因此每个行业系数有可能不同。 
       3 、企业预计的现有市场规模M=企业营业额S÷市场份额P（被访谈企业提供M，S，P三者中任意两项即可） 
 Yt回归为利用历史数据对现有市场规模预测所得的市场规模数据； 
 Yt企业为对企业访谈形成的从业者统计评估的市场规模数据； 
 Yt专家为对专家访谈形成的专家预估的市场规模数据； 
Yt专家=5%*第一轮德尔菲法现有市场规模均值+20%*第二轮德尔菲
法现有市场规模均值+75%*第三轮德尔菲法现有市场规模均值 
Yt企业=70%*市场前10名企业预计的现有市场规模均值+30%*随机抽取10名
非市场前10企业预计的现有市场规模均值 
Yt回归=F(Yt-1,Yt-2,……Yt-n) 
直线方程（Y = b0+ b1X）； 
二次方程（Y = b0+ b1X+b2X2）； 
复合曲线模型（Y = b0*b1X）； 
等比级数曲线模型（Y = e (b0+b1X)）； 
对数方程（Y = b0+b1lnX） 
三次方程（Y = b0+ b1X+b2X2+b3X3）； 
S形曲线（Y = e (b0+b1/X)）； 
指数方程（Y = b0*eb1X）；  
乘幂曲线模型（Y = b0Xb1）。 
备选回归方程为： 
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  III 报告正文 
Part1 受众规模与特征 
1.1 用户规模及增长率?
2010 中国互联网有效受众规模突破3.8 亿，仍处于快速发展期 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：截止2009 年12 月31 日，中国互联网有效受众规模达3.82 亿，
比2008 年的3.03 亿增长26.1%，互联网用户普及率（互联网用户规模占中国人口数）达28.6%。互联网
在中国处于快速发展阶段，未来几年内中国互联网的使用率和接触度仍有很大的增长空间。但与巨大的人
口基数相比，中国互联网普及率依然处于较低水平，仅北、上、广、深等发达城市互联网普及率超过60%，
中国互联网有效受众规模拥有巨大增长潜力。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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1.2 用户上网接入方式?
 
宽带上网近9 成，无线上网增长潜力值得关注 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：互联网用户上网接入方式仍然以ADSL 方式为主，占比近六成
（57.1%），其次是小区宽带，占比为18.4%，整体看来，通过宽带上网的互联网用户达到87.3%，“移动上
网卡”接入比例增长为2.9%，目前移动上网比例仍较低，但半年内增长近两个百分点，增长潜力值得关注。 
 
 
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 1.3 用户上网使用带宽?
 
互联网用户上网使用带宽以1M 和2M 为主，上网速度尚需改善 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：互联网用户上网使用宽带以1M 和2M 为主，39.4%的互联网用
户上网使用带宽为2Mbps，三成的（30.4%）互联网用户上网使用1Mbps 宽带，使用带宽在512Kbps 及以
下的用户占14.2%。近几年我国网络硬件环境有了很大改善，但相比互联网发达国家，网络硬件环境仍不
容乐观。 
 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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Part2 跨媒介接触形态 
2.1 媒介接触频次?
媒介碎片化加剧，手机、省级卫视、地方电视媒体影响力提升 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：在2010 年中国互联网用户获取消费信息和购买信息时接触次数
最多的媒介/渠道调查统计中，75.5%的互联网用户表示接触最多的是互联网，相比2008 年，下降了9 个
百分点。其次是“亲戚、朋友和同事的口碑、推荐信息”渠道用户比例较高，占比达66.2%，但相比2008
年有小幅的下降。值得关注的是，获取信息时使用手机最多的用户达27.5%，同比增长6.6 百分点，可见
移动互联网的影响力开始逐渐加大。另外，省级卫视也从2008 年的24.1%增长到2009 年的27.3%，地方
电视台从2008 年的19.8%增长到2009 年的22.2%。整体来看，互联网用户获取信息渠道朝更加多元化方
向发展，泛媒体时代特征也更为显著，媒介碎片化加剧，省级卫视、地方电视媒体影响力提升。 
 
 
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 2.2 手机上网使用现状?
2.2.1 手机上网使用率?
移动互联网影响力快速提升 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：随着3G 牌照的发放，3G 业务的推出以及智能手机的推广，移
动互联网的影响力也在快速提升，越来越多的用户通过手机获取外界信息。获取信息时使用手机最多的用
户达27.5%，同比增长6.6 百分点。而其他传统主流渠道的使用，如互联网、口碑以及中央电视台、多种
报纸，却均有不同程度的下降。 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
16 
 2.2.2 手机上网使用频次?
手机上网频率低，手机上网习惯还需要培养 
 
DCCI2010 中国互联网调查数据显示：目前越来越多手机用户习惯手机上网，并且也有越来越多用户
依靠手机获取资讯。但相对传统互联网而言，手机上网频率还较低，用户手机上网的的习惯还有待市场的
培养。目前平均每两天至少通过手机上网一次的人占移动网民的39.3%，其他近六成用户手机上网的频率
以月为单位进行计算。 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
17 
 
 
2.2.3 手机上网使用服务/应用?
手机上网使用服务较为简单，移动互联网内容/应用有待丰富 
 
DCCI2010 中国互联网调查数据显示：目前越来越多人习惯通过手机上网，但目前用户通过手机上网
主要是使用即时通讯工具如QQ 和进行简单的网页浏览。67.6%用户通过手机使用QQ 等即时通讯工具，
62.4%用户通过手机上网浏览简单页面，这与传统互联网丰富的应用具有明显区别，移动互联网的内容还
有待市场的进一步丰富。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
18 
 
 
2.3 媒介接触时段?
2.3.1 跨媒介接触整体差异?
2.3.1.1 半数互联网用户未被电视覆盖?
半数互联网用户未被电视充分有效覆盖 
 DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：截止到2009 年12 月31 日，中国互联网用户规模已达3.82。
电视媒体虽然覆盖大部分中国居民，但从一天的使用来看，互联网用户中有近半是电视媒体无法覆盖的。
其中，在工作日白天（8：00-18：00）不看电视互联网用户比例为56.4%，而工作日晚上（18：00-24：00）
为46.6%。在周末白天时段，不看电视互联网用户比例为56.1%，晚上为45.7%。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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2.3.1.2 互联网黄金时长多于电视11 小时?
互联网黄金时长多于电视11小时 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：互联网黄金时段明显长于传统的电视媒介，相差达到11 小时。
中国互联网用户无论工作日还是非工作日，对互联网的接触度自早上八点至晚上24 点均处于“高位”态
势，互联网的“黄金时段”长达16 小时，对比互联网，电视媒体的“黄金时段”主要在18：00 至23：00
（5 小时），互联网黄金时段高出电视11 小时。因此，网络营销是覆盖中国互联网用户最有效的渠道。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
20 
  2.3.2 工作日媒介接触时段 
2.3.2.1 工作日媒介接触时段?
 
工作日互联网（非视频类）白天接触度远高于电视和视频类网站 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：工作日互联网（非视频类）接触一直保持较高的态势，从8 点
到22 点，接触互联网(非视频类)的用户比例表现比较稳定，且接触态势远高于电视和互联网（视频类）。
电视的接触度从18 点开始迅速增加，到22 点达到最高峰，接触度达38.3%，与互联网（非视频类）基本
持平。可见，互联网（非视频类）与电视在工作日8 点到18 点期间具有很强的互补性，因此各媒介在不
同时段信息传播能力大有差异，广告主、代理需要合理把握、利用其中的特征进行有效营销。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
21 
 
 
2.3.2.2 不同年龄受众工作日媒介接触时段?
2.3.2.2.1 不同年龄受众工作日接触互联网（非视频类）与电视时段分布?
 
70 和80 后工作日互联网（非视频类）接触度高于90 后 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示，在工作日期间，70 后和80 后使用非视频类互联网媒体差异微
弱，从8 点至24 点，用户接触度一直较高，使用人群比例均超过30%，但相比70 后和80 后，90 后非视
频类互联网接触度则明显偏低。 
从电视媒体的使用来看，工作日期间，90 后日间（8 点至18 点）使用电视人群比例略高于70 后和80
后，而70 后在晚间18：00-22：00 期间对电视媒体的接触度明显高于80 后和90 后。整体来看，80 后、
90 后互联网用户全体大部分时间使用互联网比例高于电视比例，而70 后互联网用户18 点至24 点晚间期
间使用电视比例高于互联网比例。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
22 
 
 
2.3.2.2.2 不同年龄受众工作日接触互联网（视频类）与电视时段分布?
 
工作日晚间（18 点至22 点）70 后和80 网络视频与电视接触度均高于90 后 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示： 不同年龄互联网用户在工作日大部分时段对网络视频的接触度
差异较小，使用习惯较为一致，仅晚间20 点到22 点期间，70 后和80 后使用网络视频的用户比例明显高
于9 0后。 
对于电视媒体的使用，90 后日间（8 点至18 点）使用电视人群比例略高于70 后和80 后，而70 后在
晚间18：00-22：00 期间对电视媒体的接触度明显高于80 后和90 后。这一时段70 后受众占比明显高于
80、90 后受众，整体来看，90 后互联网用户接触电视的比例高于网络视频，70 后和80 后在日间8 点至
18 点接触网络视频的比例高于电视，而在晚间18 点至24 点接触电视的比例高于网络视频。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
23 
 
 
2.3.2.3 不同收入受众工作日媒介接触时段?
2.3.2.3.1 不同收入受众工作日接触互联网与电视时段分布?
 
中高收入网民非视频类互联网接触度相对更高，晚间电视接触度较高 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：中高收入（月收入3000-10000 元）受众工作日8：00-22：00
互联网（非视频类）接触度比较稳定且高于月收入3000 元以下的受众。不同收入群体工作日日间接触电
视占比较低仅在18：00-22：00 占比近四成，这一时段中高收入（月收入3000-10000 元）受众电视接触度
高于月收入3000 元以下的受众，可以看出这一时段电视的接触优势较明显。总体来看，中高收入网民非
视频类互联网接触度相对更高，晚间电视接触度较高。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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2.3.2.3.2 不同收入受众工作日接触网络视频与电视时段分布?
 
不同收入用户对网络视频接触度较为相似 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：月收入3000 元以下受众与月收入3000-10000 元受众工作日网
络视频接触时段表现相似，晚间的18：00-22：00 是网络视频接触的黄金时段。而工作日日间不同收入群
体的电视接触占比仍然较低。工作日晚间18：00-22：00 这一时段受众电视接触占比出现大幅增长，且月
收入3000-10000 元的受众占比稍高于月收入3000 元以下的受众。总体来看，不同收入用户对网络视频接
触度较为相似，对电视媒体的接触度也较为相似，仅在晚上略有差异，高收入网民在晚间电视相对较高。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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2.3.3 非工作日媒介接触时段 
2.3.3.1 非工作日媒介接触时段?
 
非工作日白天互联网接触态势稳定，晚间电视接触增多 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：在非工作日，从10 点到22 点受众对互联网（非视频类）接触
度呈较稳定的态势，比工作日高峰阶段晚近两个小时，白天8 点到20 点娱乐性较强的电视和网络视频接
触度相对工作日有明显提高。互联网（非视频类）、电视以及互联网（视频类）均在晚间达到接触度最高
峰，其中，电视的接触在18：00-20：00 达到高峰。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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2.3.3.2 不同年龄受众非工作日媒介接触时段?
2.3.3.2.1 不同年龄受众非工作日接触互联网（非视频类）与电视时段分布?
 
80 后与90 后在非工作日对电视接触度较为类似，对互联网（非视频类）略有差异 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：80、90 后非工作日白天对互联网（非视频类）接触表现较稳定，
而在晚上，尤其是20 点以后，呈现一定差异，90 后对相对互联网（非视频类）接触度更低；非工作日电
视接触度均在18 点到22 点达到高峰，此时三成的80、90 后受众正在观看电视，而10：00-14：00 也出
现了电视接触的小高峰时段，总的来看，80 后与90 后在非工作日对电视的接触度基本类似。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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2.3.3.2.2 不同年龄受众非工作日接触网络视频与电视时段分布?
 
非工作日晚间（18 点至24 点）80 后使用网络视频比例高于90 后 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：非工作日期间，80 后在18 点至24 点晚间期间使用网络视频比
例高于90 后，在其它时间点两类人群使用差异较小；对于电视的使用，在全天各个时间段两类人群使用
率基本一致。从网络视频与电视媒体来看，80 后和90 后在下午14 点至18 点期间对网络视频的使用率均
超过电视。 
 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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  2.3.3.3 不同收入受众非工作日媒介接触时段?
2.3.3.3.1 不同收入受众非工作日接触互联网（非视频类）与电视时段分布?
 
非工作日晚间高收入人群电视使用比例明显高于中低收入人群 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：在非工作日，不同收入互联网用户使用非视频类互联网差异较
小，高收入人群使用比例略高于低收入人群；对于电视媒体的使用，在晚间18 点至24 点中高收入人群比
例明显高于中低收入人群。整体来看，非工作日大部分时段，不同收入互联网用户使用非视频类互联网比
例均高于电视使用比例。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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2.3.3.3.2 不同收入受众非工作日接触网络视频与电视时段分布?
 
非工作日中高收入人群电视使用比例高于中低收入人群 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：在非工作日大部分时段，中低收入（月收入3000 元以下）人群
使用网络视频比例略高于中高收入（月收入3000 元到10000 元）人群，而中高收入人群电视使用比例高
于中低收入人群，尤其晚间差异明显。 
 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
30 
  2.4 媒介接触时长?
2.4.1 工作日媒介接触时长 
2.4.1.1 工作日媒介接触时长?
 
工作日近五成用户接触互联网（非视频类）时长每天超过4 小时 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：在工作日，20.1%用户每天接触互联网（非视频类）时长在2-4
个小时，15.8%每天接触时长在8 小时及以上，近四成（35.9%）互联网（非视频类）用户接触时长在每天
4 小时及以上。 
相对互联网（非视频类）而言，互联网用户接触电视的时长相对较短，2 成以上（23.7%）用户接触时
长在每天1-2 个小时，18.2%接触时长在每天2-4 小时，互联网（视频类）接触时长主要集中在每天1-2
小时，用户占比14.1%，但每天超过4 小时的用户比例仍高于电视。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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2.4.1.2 不同年龄受众工作日媒介接触时长?
2.4.1.2.1 不同年龄受众工作日接触互联网（非视频类）与电视时长分布?
 
70、80 后受众工作日互联网的接触时长高于90 后，80 与90 后电视接触时长较相似 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：工作日70、80 后用户互联网（非视频类）接触时长高于90 后，
70 后和80 后每天使用非视频类互联网在2 小时以上的比例分别达65.2%、59.2%，而90 后仅为42.6%。 
对于电视媒体的使用，80 后和90 后使用电视的时长差异较小，70 后受众电视接触时长则明显高于80、90
后受众，其中30%的70 后每天接触电视的时间为1-2 小时，80 后和90 后仅为22.8%、20.5%。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
32 
 
 
2.4.1.2.2 不同年龄受众工作日接触网络视频与电视时长分布?
 
工作日80 后使用网络视频时长高于70 后和90 后 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：工作日80 后受众接触网络视频时长占比高于70、90 后，近5
成（48.8%）80 后每天使用网络视频时长超过1 小时，70 后和90 后用户比例分别仅为40.9%、41.1%。而
对于电视媒体的使用，80 后和90 后使用电视的时长差异较小，70 后受众电视接触时长则明显高于80、90
后受众，其中30%的70 后接触电视的时间每天1-2 小时，80 后和90 后仅为22.8%、20.5%。 
  
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
33 
  2.4.1.3 不同收入受众工作日媒介接触时长?
2.4.1.3.1 不同收入受众工作日接触互联网（非视频类）与电视时长分布?
 
工作日中高收入受众接触互联网（非视频类）时长高于中低收入受众 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：工作日近七成（70.5%）的中高收入受众（月收入3000 元以上）
每天接触互联网（非视频类）在2 小时以上，其中每天使用4-8 小时的用户比例高达26.5%。使用互联网
（非视频类）时长在2 两小时以上的中低收入（月收入3000 元以下）受众用户为54.1%，低于中高收入受
众16.4 个百分点。 
对于电视媒体的使用，中高收入人群每天使用时长在1-2 小时之间的用户比例达30.9%，明显高于中
低收入人群（22.8%）。从非视频类互联网和电视两类媒体来看，工作日不同收入用户每天使用非视频类互
联网时长超过2 小时的用户比例均高于电视，中高收入用户每天使用非视频类互联网在8 小时以上的比例
高于电视达21.6 个百分点。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
34 
 
 
2.4.1.3.2 不同收入受众工作日接触网络视频与电视时长分布?
 
工作日不同收入使用网络视频时长差异不大 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：中高收入（月收入3000 元以上）人群每天使用时长超过4 小时
的用户比例则略高于中低收入人群，整体来看，工作日不同收入使用网络视频时长差异甚小。 
对于电视媒体的使用，中高收入人群每天使用时长在1-2 小时之间的用户比例达30.9%，明显高于中
低收入人群（22.8%）。从网络视频和电视两类媒体来看，工作日不同收入用户每天使用网络视频时长超过
4 小时的用户比例均高于电视。 
 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
35 
  2.4.2 非工作日媒介接触时长 
2.4.2.1 非工作日媒介接触时长?
 
非工作日网络视频接触时长明显增加 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：在非工作日，互联网（非视频类）接触时长与工作日相比差异
不大，电视和互联网（视频类）接触时长有一定增加。网络视频接触时长明显增加，在非工作日，有近四
成（37.1%）的互联网用户接触网络视频时长每天在2 小时以上，而在工作日接触网络视频时长在2 小时
以上的用户比例仅30.3%。非工作日电视接触时长也同样具有明显增加，接触时长在2 小时以上的用户比
例达36.5%，而工作日仅为28.0%。 
 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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  2.4.2.2 不同年龄受众非工作日媒介接触时长?
2.4.2.2.1 不同年龄受众非工作日接触互联网（非视频类）与电视时长分布?
 
非工作日不同年龄用户使用非视频类互联网时长差异甚微 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：在非工作日，不同年龄段互联网用户使用非视频类互联网的时
长差异微弱，80 后中每天使用非视频类互联网在8 小时以上的用户比例为21.1%，高于70 后（16.2%）和
90 后（14.5%）。 
对于电视媒体的使用，80 后和90 后使用差异较小，70 后使用时长较高，每天使用在1-8 小时的用户
比例达57.5%，高于80 后和90 后。从非视频类互联网和电视两类媒体的使用来看，在非工作日，不同年
龄互联网用户每天使用非视频类互联网超过4 小时的用户比例均高于电视。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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2.4.2.2.2 不同年龄受众非工作日接触网络视频与电视时长分布?
 
非工作日80 后和90 后使用网络视频时长超过70 后 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：在非工作日，80 后和90 后使用网络视频时长超过70 后，70 后
用网络视频时长每天超过1 小时的用户比例均低于80 后和90 后，且80 后中使用网络视频时长每天超过4
小时高粘性用户比例达25.8%，高于70 后（16.9%）和90 后（21.1%）。 
对于电视的使用，80 后和90 后使用差异较小，70 后使用时长较高，每天使用在1-8 小时的用户比例
达57.5%，高于80 后和90 后。从网络视频和电视两类媒体的使用来看，在非工作日，80 后每天使用网络
视频超过4 小时的用户比例达25.8%，高于电视（15.1%）近10 个百分点。 
 
 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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2.4.2.3 不同收入受众非工作日媒介接触时长?
2.4.2.3.1 不同收入受众非工作日接触互联网（非视频类）与电视时长分布?
 
非工作日中高收入人群使用互联网（非视频类）时长高于中低收入人群 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：非工作日中高收入（月收入3000 元以上）的人群使用互联网（非
视频类）的时长高于中低收入（月收入3000 元以下）人群；中高收入人群每天使用互联网（非视频类）
时长超过2 小时的比例过半达63.4%，高于中低收入人群比例（57.9%）5.5 个百分点。 
对于电视的使用，每天使用时长在1-8 小时之间的中高收入人群比例达58.1%，高于中低收入人群比
例（48.4%）近10 个百分点。从非视频类互联网和电视媒体使用来看，在非工作日，中高收入人群中每天
使用非视频类互联网时长超过4 小时的高粘性用户比例超过电视。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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2.4.2.3.2 不同收入受众非工作日接触网络视频与电视时长分布?
 
非工作日中低收入人群使用网络视频的时长高于中高收入人群 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：非工作日中低收入人群（月收入3000 元以下）使用网络视频的
时长高于中高收入人群（月收入3000 元以上），中低收入人群每天使用网络视频时长超过半小时的比例均
高于中高收入人群。对于电视的使用，使用时长在1-8 小时之间的中高收入人群比例达58.1%，高于中低
收入人群比例（48.4%）近10 个百分点。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
40 
 
 
2.5 媒介消费信息来源?
生活消费类网络信息尚未满足网民需求，生活消费类网站发展本地化为关键 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：2009 年中国互联网用户不同产品/服务的消费信息获取媒介分
布统计中，互联网是绝大多数产品/服务消费信息的最主要获取渠道。16 类主要日常产品/服务类消费信息
获取来源中，互联网在15 类排名第一，且领先优势明显，尤其游戏类、IT 数码产品、招聘求职、旅游、
家电产品、教育培训学习等产品或服务，以互联网作为主要获取渠道的用户占比分别为54.0%、53.4%、
49.6%、49.0%、43.2%、42.7%，均在一半以上。 
但与用户生活戚戚相关的一些具有区域特性的信息并没有满足用户需求，用户在获取交通、家居住房、
餐饮、健康医疗、娱乐休闲等具有明显区域特性的信息时，使用互联网的比例明显低于网络游戏、IT 数码
等没有地域限制的信息。可见具有区域特性的便民信息仍是互联网内相对不饱和资源，因此，生活类消费
网站的本地化是该类网站发展的关键。 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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Part3 网络媒介接触形态 
3.1 消费信息网络来源?
综合门户、搜索、邮件为用户获取日常消费信息的三大来源 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：综合门户依然是互联网用户获取日常消费信息最重要网络媒介。
作为内容、通信产品、社区和搜索等资讯内容高度集中的网站，综合门户成为超过六成（60.1%）的受众
日常消费信息的网络来源媒介，相比2008 年，下降了15.1 个百分点。搜索引擎网站、电子邮箱和C2C 电
子商务网站，作为用户日常消费信息来源媒介比例分别达到52.0%、36.9%和33.8%，可以看出搜索引擎和
电子邮箱在日常消费信息来源的贡献力度也较大。值得注意的是，综合门户、搜索引擎、电子邮箱等网络
媒介在受众消费信息来源中的重要性在下降，互联网用户消费信息来源呈现多样化、碎片化趋势。 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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 3.2 网络媒介接触热图?
 
综合门户优势依然明显，搜索、社区逐渐成为访问的热点领域 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：综合门户依然是互联网用户接触最多的热点网络媒介。作为内
容、通信产品、社区和搜索等资讯内容高度集中的网站，综合门户以绝对领先优势成为互联网网民接触的
最热点网络媒介。而近年来随着网络视频、社区论坛、电子商务的迅速发展，这些网络媒介也逐渐成为网
民访问的热点领域、高普及领域，社区论坛、网络视频的月度到达率均在70%左右，网络视频的访问时长
更是跻身前三。 
 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
43 
 
 
3.3 热点领域PV 时段分布?
 
每日9-22 点为互联网访问高峰期，20 点达到峰值 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：互联网用户在互联网的使用时段方面呈现较为明显的特征。普
及率较高的互联网应用服务——综合门户、社区&论坛、搜索引擎等领域用户使用时段特征接近，从 4-5
点用户使用量开始逐步上升，在9-10 点达到小高峰，从9 点到18 点期间用户使用比例一直较高，在晚间
19 点又开始上升，20 点到达使用最高峰，在该点用户访问PV 量占比相应领域用户全天访问PV 量到达7%
左右。之后，PV 占比开始逐步下降，至次日凌晨4 点到最小值。 
从差异分析来看，社区在早晨5 点到9 点均高于综合门户或搜索引擎的PV 量占比，而在11 点至19
点该数字则低于综合门户或搜索引擎。搜索引擎在5 点到10 点前都低于综合门户或社区论坛，而在14 点
到晚间22 点前，都高于综合门户或社区论坛。虽然对于综合门户、社区论坛以及搜索引擎来说，三者都
在晚间达到峰值，但搜索引擎表现的更加突出。可以看出，用户在下午以及晚上对搜索引擎的使用量更为
突出，在上午则对社区的使用相对突出。 
 
 
 
2009-2010 年中国互联网市场数据与发展趋向〓简版报告 
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3.4 网络服务/应用使用?
3.4.1 整体网民网络服务/应用使用 
视频服务受网民欢迎，成第四大网络应用 
 
根据DCCI2010 中国互联网调查数据显示：经过近几年的发展，视频服务已成为互联网的主要网络服
务。2009 年视频服务成为互联网第4 大网络应用，经常访问视频网站的网民比例达41.1%，随搜索引擎之
后。而前三种用户最常使用的网络服务基本上大部分为网络基础服务，包括电子邮件、搜索引擎等。但视
频网站的火热并没有带来相应视频营销的火热，视频营销仍初期引导阶段，营销产品以及营销模式均有待
完善。 
 
 
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3.4.2 不同性别网民网络服务/应用使用 
 
男女网民使用娱乐类、IT 数码类网络服务呈明显的性别特征 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：男女网民在音乐网络服务的应用使用上的差异值最大，达15.2%；
其次是娱乐、IT 数码、视频类网站，分别为13.7%、13.6%、12.9%。而在搜索引擎、综合门户、新闻媒体、
网站导航等网站的使用上，则差异较小。由此可见，男女网民在使用资讯、信息类网络服务时诉求较相似，
而在娱乐休闲、IT 数码的使用中有一定差异。综上所述，不同性别的中国网民在使用网络服务时呈现明显
的性别特征，广告主和代理应合理把握其中特征，进行有效营销。 
 Note:此处差异值为男性网民使用某互联网应用的比例与女性用户的该比例的差异（相减 后取绝对
值）。 
 
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3.4.3 不同年龄网民网络服务/应用使用 
90 后与80 后网民在时尚类网站的使用上呈较大差异 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：80 与70 后网民在综合门户类、时尚类、视频、音乐类等网站
的应用使用上有较明显的差异，差异值达15.6%、12.1%、11.7%、10.8%。而90 与80 后网民则在时尚类网
站的应用上有较大的差异，差异值高达18.6%。以综合门户为例，70 后网民中使用综合门户的比例高于80
后，更高于90 后。 
Note:90 与80 差异值为90 后网民使用某互联网应用的比例与80 后用户的该比例的差异（相减后取绝
对值）；80 与70 差异值为80 后网民使用某互联网应用的比例与70 后用户的该比例的差异（相减后取绝对
值）。 
 
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  3.4.4 不同收入网民网络服务/应用使用 
中高收入的网民网络服务/应用使用差别不大，中低收入波动明显 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：中高收入的网民网络服务/应用使用呈现较平稳的波动，仅在
IT 数码、社区论坛、房地产等网站使用上呈现略高的差异。而中低收入网民在房地产、旅行预订、人才招
聘、汽车、综合门户等众多网站的应用使用上均有较大的差异，呈现较明显的波动。可见，网民收入是引
导他们应用使用不同网络服务的重要因素之一，广告主和代理应充分把握其中特征进行有效营销。 
 
Note:中低收入差异值为中等收入（月收入3000 元-10000 元）网民使用某互联网应用的比例与低收入
（3000元以下）用户的该比例的差异（相减后取绝对值）；中高收入差异值为中等收入（月收入3000元-10000
元）网民使用某互联网应用的比例与高收入（10000 元以上）用户的该比例的差异（相减后取绝对值）。 
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3.4.5 不同网龄网民网络服务/应用使用 
 
绝大多数网络服务老网民使用比例高于新网民 
 
DCCI2010 年调查数据显示，网龄在3 年以上老网民对大部分网络服务/应用的使用比例均高于网龄在
3 年及以下的新网民，其中新老网民使用差异较大的网络服务/应用分别是IT 数码、综合门户、电子邮件、
人才&招聘、时尚类网站等，差异值分别达10.9%、8.5%、7.5%、7.1%、6.8%，且均是老网民使用比例高
于新网民，老网民对互联网的掌控、操作、使用能力更胜一筹。另外，如何引导、吸引新网民也是众多网
络服务商需要多多思考的方向之一，下图数据显示，音乐、视频、邮件、网址导航等是新网民使用较多的
网络服务。 
 
Note:新老网民差异值为新网民（网龄在3 年及以下）使用某互联网应用的比例与老网民（网龄在3
年以上）的该比例的差异（相减后取绝对值）； 
 
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Part4 网络广告接触形态 
4.1 网络广告媒介载体接触?
4.1.1 网络媒介广告参与度 
搜索引擎、视频以及SNS 网站上资讯/广告参与度提升 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：相比2008 年，搜索引擎、视频以及SNS 网站上的资讯/广告吸
引用户深度参与的效果有较大提升，点击参与过搜索引擎网站上资讯/广告的用户比例由24.4%上升4.2%
至28.6%。点击参与过视频网站上资讯/广告的用户比例由12.6%上升5.5%至18.1%，SNS 网站上资讯/广
告的关注度也提升近3 个百分点，达12.7%，而作为榜首的综合门户资讯/广告的参与度却由49.3%下降近
7 个百分点至42.4%，但仍处于领先地位。  
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4.1.2 网络媒介广告关注度 
 
综合门户资讯/广告受众关注度最大，搜索、视频网站关注度上升 
 
DCCI2010 中国互联网调查数据显示：五成以上（52.3%）互联网用户看过综合门户网站上的资讯/广告，
高于关注度位居第二的搜索引擎网站13.2 个百分点，但与2008 年相比有所下滑。搜索引擎网站上的资讯
/广告的关注度为39.1%。视频网站和电子邮箱网站紧随其后，均有3 成以上互联网用户在这些网络媒介看
到过他们需求信息的相关广告。 
整体看来，2009 年各网络媒介的资讯/广告关注度结构与2008 年有明显变化，视频网站的广告关注度
有较大的提升（7.1%）。同时，相比2008 年，除电子邮箱、人才招聘网站、地方门户网站、财经网站外，
其他网站的资讯/广告关注度均有所提升，对于关注度很大的综合门户来说，非常适合展示类广告的投放，
广告主应合理把握其特征有效营销。 
 
 
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4.1.3 网络媒介广告购买行为影响力 
 
综合门户广告影响力最强，视频网站购买影响力迅速提升 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：综合门户网站的资讯/广告的购买行为影响力最强，3 成以上的
互联网用户表示会受综合门户网站资讯/广告影响自身购买行为，但相比2008 年，影响力下降了8.8 个百
分点。C2C 电子商务网站的资讯/广告的关注度仅位于第五，为28.7%，但其购买行为影响力却位居第二，
占比为24.3%，由此可知近90%看过C2C 电子商务网站资讯/广告的互联网用户均会因其广告影响自身购买
行为。广告和销售作为市场推广的过程，它们在某种程度是相互重叠的，C2C 电子商务平台作为销售平台
的同时，也开始扮演着媒介角色，越来越多的广告主认识到其广告价值，将其作为产品/品牌展示的品台。
值得注意的是，视频网站购买影响力的比例从2008 年的6.9%迅速提升到11.8%，增幅远远高于其他媒体。
可以看出，作为广告主重要的投放媒体之一，网络视频媒体对受众的购买影响力已经迅速提升。 
 
 
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4.1.4 网络媒介广告广告点击/购买吸引力 
C2C 电子商务网站资讯/广告最能促进用户购买 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：C2C 电子商务网站资讯/广告购买吸引力指标最高，高达96.0%。
在点击吸引力方面，C2C 电子商务网站吸引力达88.2%，综合门户的点击吸引力次之，为81.1%。从整体看，
电子商务、综合门户、搜索引擎、垂直网站广告在促进用户购买方面均较好，综合门户和搜索引擎广告价
值已得到用户广泛认可，C2C 电子商务、电子邮箱、即使通讯客户端、垂直网站广告价值认可度也在逐步
提高，发展空间较大，未来发展值得期待。 
 
 
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4.2 网络广告接触形态?
4.2.1 受众关注/浏览最多的广告 
视频贴片广告超过图片广告成网民关注最多的广告形式 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：有34.4%互联网用户表示关注/浏览最多的广告形式是在视频里
出现的插入广告，比2008 年有8.3 个百分点的提升。其次是以图片形式出现的静态广告用户关注较多，
31.5%被调查互联网用户表示关注/浏览最多的广告形式是静态广告，这一比例与2008 年相比有4.8%的下
降。以动画形式出现的浮动广告、电子邮件广告等用户关注也相对较高，比例均在25%左右。整体看来，
较之2008 年，视频内容插入广告、弹出窗口广告、游戏内置广告占比上升，而此三类模式正是互联网服
务商近来重点发展的方向。 
 
 
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4.2.2 受众点击/参与最多的广告 
以图片形式出现的静态广告用户参与最多，视频广告势头强劲 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：有21.1%互联网用户表示点击/参与最多的广告形式是以图片形
式出现的静态广告，占比最高，其次是电子邮件广告互联网用户参与较多，有16.9%被调查互联网用户表
示关注/浏览最多的广告形式是电子邮件广告。在以动画形式出现的浮动广告、以文字链出现的文字广告、
视频插入等广告形式用户参与度也相对较高，比例均超过15%。相比2008 年，在视频内容里出现的插入广
告参与度从10.9%迅速提升到15.7%，网络视频营销展现出良好的发展态势。 
 
 
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4.2.3 吸引点击/购买的广告 
内文关键字、社区广告吸引力相对最高 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：内文关键字广告的点击吸引力最高，占比72.2%；而社区论坛
广告的购买吸引力最高另外，可以看出，社区/论坛的广告在吸引用户购买某个产品中已经起到至关重要
的作用。 
社区论坛在人际往来中扮演着虚拟的交流平台，广告主与代理公司将品牌植入社区网站中，或者直接
以某品牌为主题制作社交话题的营销模式已并不陌生。随着数字世界的进化，社区论坛会逐渐成为消费者
互动的平台，且在品牌化的空间里，大部分的交流和内容都是消费者自主提供的，这也充分体现了Web2.0
时代互动营销的特点。 
 
 
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Part5 消费需求形态 
5.1 购买欲望与预算?
化妆品欲购度下降，汽车欲购度、预算双双上调 
 
DCCI 2010 中国互联网调查数据显示：与上年同期比较，2009 年在被调查的品类中，多数品类预购度
呈上升趋势，但化妆品预购度下降4.9%。多数品类的预算额度均有不同程度下降，汽车逆趋势而上，消费
预算增长3.1%，这与政府小排量汽车（1.6L）购置税减半的政策有较大关。整体来看，在金融危机大环境
下，互联网用户依然保持较高的消费需求，但消费预算大幅下调，消费更加理性、谨慎。 
 
 
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5.2 人均月度网络消费规模?2009 年中国互联网用户人均月度网络消费同比降15% 
 
DCCI 20 10 中国互联网调查数据显示：互联网用户人均月度消费规模为170 元，同比下降达15%。消
费在51-100 元区间的受众比例最高，达到26.7%，其次是101-200 元区间比例较高，占比21.5%，七成的
互联网用户人均月度网络消费在200 元以下，比例达71.6%。相比2008 年，2009 年互联网用户人均月度
消费在200 元以上各区间用户比例均有所下降。（注：互联网消费规模是指通过使用互联网渠道或使用互
联网应用服务产生的总费用，包括网络接入费用、网络购物费用、网络游戏费用、网络安全费用、博客/
个人空间会员费用、等）。DCCI 认为人均消费下降的主要原因之一在于经济增速放缓的大环境下，网民的
消费预算有所下降，另外，新接触网络购物的网民因支出较少而拉低了消费均值。 
 
 
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  5.3 网络消费总规模?
中国互联网用户网络消费突破7000 亿 
 
虽然人均网络消费同比有所下降，但整体网络消费规模仍有显著增长。DCCI 2010 中国互联网调查数
据显示：2009 年中国互联网用户网络消费总规模突破7000 亿，达7160.4 亿。DCCI 认为，人均消费下降，
而整体消费仍在增长的原因是互联网用户中老网民的消费意愿并没有显著下降，另一方面，新网民的快速
增长也为整体网络消费做出了贡献。 
 
 
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5.4 网络消费支出项目?
网络购物是网络消费的主要支出项，亦是网络消费增长的主要动力 
 
DCCI 中国互联网调查数据显示：除基本网络接入费用外，网络购物是网络消费的主要支出项，59.2%
互联网用户产生过网络购物费用。从网络消费支出比例可以进一步肯定，2009 年网络消费总规模的上涨原
因之一是新网民因增加网络接入费用而助力网络消费的整体增长，另一方面，网络购物的发展，提升老网
民的网络消费意愿，从而驱动网络消费的整体增长。整体来看，随着经济的回暖，B2C、C2C 等电子商务
的发展，网络购物习惯进一步培养，未来网络消费的增长势头仍是非常强劲的。 
 
 
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附录：DCCI 简介 
DCCI 互联网数据中心（DCCIDATACENTEROFCHINAINTERNET，简称DCCI，www.dcci.com.cn），
互联网监测研究权威机构&数据平台，互动营销之测量、分析、优化服务提供者。以Panel 软件、代码嵌
入、海量数据挖掘、语义信息处理等多种领先技术手段为基础，进行网站、用户、广告、品牌的实时监测、
动态测量。在测量数据基础之上，以统一体系方法、统一指标定义、统一数据结构，结合多种线下线上调
研手段，为企业互联网和互动营销相关决策提供全面深入的数据测量、分析研究、决策优化、效能提升服
务。 
作为公共数据平台，DCCI 互联网数据中心负责实施每年一度规模最大的中国互联网调查，实施中国
互联网市场数据发布（年度、半年、季度、月度），定期向各方披露总体市场、细分领域的调查数据、监
测研究成果。过去数年来得到国内外机构、媒体、企业的广泛引用，成为帮助有关各方优化决策的数据服
务专家。依托调研软件的10 余万客户端Panel 样本，DCCI 对中国市场网站媒介、受众消费、访问行为等
长期进行连续监测；依托专业研究团队和业界专家团体，DCCI 对中国互联网50 多个细分领域相关企业长
期进行连续性的跟踪研究。每年一度的《中国互联网调查年度报告》、《中国网络广告市场年度报告》、《中
国网络媒介监测报告》、《中国互联网用户调查报告》、《中国市场品牌传播监测报告》等已经成为相关领域
的核心市场报告。 
DCCI 互联网数据中心面向互联网企业、广告营销服务商、各行各业企业广告等3 类对象，重点提供
四个方面的监测研究服务和产品： 
1.第三方测评服务：Admeasure 广告营销效果追踪监测与测评，Netmeasure 网站媒介流量测评认证与
分析。 
2.监测研究数据产品：Netmonitor 网络监测数据中心，Nebrand 品牌口碑监测系统，Netguide 市场情报
管理系统，Netuser 用户调研社区，Netdata 数据搜索引擎，Admonitor 网络广告投放监测。 
3.定制调查研究分析服务：分为产业&市场、网站&媒体、用户&受众、广告&营销、品牌&产品等五
个方面。 
4.交流活动：每年一度的Adworld 互动营销世界，中国该领域最具规模和影响力的标志性年度交流盛
典。 
上述四个方面的产品和服务，帮助互联网企业完成重大决策、优化网站产品服务，帮助广告主和营销
代理服务商洞察市场、优化媒介计划、评估广告效果、改善营销ROI、提升商务效能。
 

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