就在发稿前，曹政还给记者发来了对这一结果的补充说明，他认为，由于tong123的系统采用累计平均值的计算方法，Alexa工具条的实际安装比例应该比现在得到的数据更高，因为这个监测项刚加进去不久。
由于tong123.com的监测范围是2000家各类网站，基本上排除了由于监测对象较少可能造成的用户选择倾向性，其可信度比较高。即使以1.5%这个被低估的安装率来衡量Alexa在国内用户中的影响，也已经十分惊人了，若国内互联网用户以总数9000万计算，则其中安装了Alexa工具条的用户可能已超过130万。按照Alexa声称的1000万左右的工具条全球下载总量来看，中国网民对Alexa的热衷似乎显得更为突出，这或许也可以作为国内网站今年在Alexa排行榜中整体排名提高的一个解释。
既然工具条的分布会从很大程度上影响Alexa的监测结果，那么Alexa的排行榜就可能出现很大的地域相关性，如果确实如此，Alexa的权威性就真值得怀疑了。事情远没有这么简单，在Alexa网站上，记者看到全球网站前10万名排行榜的报价是499美元，显然，在大洋彼岸，还是有人认可Alexa的排名数据，甚至会花钱去买那个排行数据
莫须有的技术隐私
在Alexa各种公开的资料或是网友对它的讨论中，都没有人明确提出过Alexa除工具条以外是否还有其他能够获取公网流量的监测手段，而长期为多个著名网站提供技术支持的小林，通过对这些网站的日志分析，认为Alexa还有很多技术隐私。由于无法得到Alexa的官方回应，我们只好说这些可能被采用的技术手段是“莫须有”的。
为了进一步探寻Alexa的隐私，我们还要先看看Web浏览的过程。当用户打开IE浏览器，在地址栏中输入一串网址并回车后，一些包含了http请求的数据包就被发送出去，与其他流量一样，这些数据包也要经过用户所在内网的网关，被路由到公网，经过一个个电信机房，最终传送到某个提供DNS解析的服务器上，在获得目的网址的IP地址后再被放到一个可以最终路由到目的IP的路径上传送过去。从http请求的发送过程来看，如果Alexa对全球所有的DNS解析服务器进行嗅探，将有可能得到一份非常接近事实的全球http请求数据，由此就可以非常清晰地勾勒出哪些网站被哪些用户所关注。
不过，要嗅探全球的http请求，对Alexa来说几乎是天方夜谭。退一万步，即使Alexa能抓取到这些数据，它也不可能有以这些数据为基础进行计算的能力。但是，Alexa排名所显示出的一些“抖动”迹象似乎在告诉人们，除工具条之外，Alexa确实有使用其他技术手段的嫌疑。
2004年夏天，小林发现中国香港的网站排名出现异常的提升，像“太阳报”这样的小网站，居然能超过很多内地大网站的排名。由于电信网关和简繁体系统的原因，内地与香港网民一般是不做“跨地区互访的”，而香港网民安装Alexa工具条的绝对数也不会比内地用户高。从前文的分析和计算来看，内地网民中Alexa工具条的安装量恐怕比全香港网民的数量都不低，这样的情况下，香港网站在Alexa排名的普遍大幅度提升就显得毫无道理。
经过两个月的高排名期后，香港网站的排名开始逐渐回落，但至今仍有部分网站的排名高出其实际应处的名次。小林认为，这个现象与韩国网站在2003年出现的情况有很大相似性，而韩国的很多网站目前仍有偏高的排名。这种现象如果用Alexa工具条的普及率来解释是不合情理的，但如果用Alexa增加了其他采样机的说法来解释，就很容易说得通。
据小林推断，Alexa可能在全球不同地方设置了一些采样机，通过与一些电信机构进行或明或暗的合作，甚至在临近电信网关的节点进行网络嗅探，得到一些“弥补性”的采样数据。而寻求这些采样数据的目的恰恰是为了照顾Alexa所认为的“工具条低安装率”地区的抽样效果。打个比方，如果Alexa认为韩国互联网已经非常普及，而韩国用户却一直没有安装Alexa工具条的习惯，它就可能会设法在韩国安插一些采样机，以弥补在韩国用工具条采样的不足。同样的情况，也可能导致香港在刚刚设置采样机时网站排名的猛增。而经过一段时间的考察，Alexa就会逐步调整在每个地区的采样数量，以得到它所认为的最合理的结果。
甚至小林还认为，今年内地网站排名的大规模提升也有采样机在作怪，而国庆后内地网站排名的普遍下降也许就是因为Alexa在经过一年的考察后，重新调整了在中国内地采样比重的结果。
当然，Alexa要维护其排名的权威性和公正性，不仅要完善流量数据的采样过程，更要在防止作弊方面做出巨大努力，那些防作弊的技术也都是Alexa的不宣之秘。那么Alexa到底是用什么办法来防止作弊呢?事实上，对于前文中记者提到的以编程模拟Alexa工具条返回数据包的作弊方式，Alexa几乎没什么好办法去防范，甚至要探测到这样的作弊手段都比较难。
其实，对于现在网上常见的作弊手段，Alexa都已经有了足够的免疫力。一般来说，由于现在多数搜索引擎都无法处理JS脚本，所以针对搜索引擎的作弊往往都是用JS脚本编写恶意代码来实现，而Alexa和Google采用的爬行程序则是目前仅有的可识别JS脚本的此类程序。
小林在对几个大型网站的流量监测中发现，Alexa启用了一个叫做IA_Archiver的机器人程序，这个机器人程序类似Google等搜索引擎使用的蜘蛛程序，专门在互联网上爬行，刺探每个Web页面的流量信息。尤其是当某个网站的流量超过Alexa设定的阈值时，IA_Archiver就会马上爬到该网站的服务器上，分析此网站的流量是否正常，有没有作弊行为。据小林对IA_Archiver的监测，该机器人程序已经可以识别大部分基于网站服务器端的流量作弊行为。但现在业内对IA_Archiver的认知普遍不足，记者也只是在Alexa网站的一个帮助页面上看到有关IA_Archiver机器人程序的简单介绍，而国内知道这个机器人程序的人不多，更缺乏相关的技术研究。
信任Alexa?
针对Alexa排名的可信度，不同的人有不同的看法，从事Web技术研究与应用的业内人士多倾向于这样一个说法:Alexa排名不一定是绝对准确的，但却是相对可信的。下面记者举出的一些例子，将从不同方面对Alexa排名的可信度进行对比。
必须承认，尽管Alexa用很多技术手段提高了网站流量监测数据的有效性，但由于其固有的一些技术上的瑕疵，难免使少数网站的排名结果出现一些问题，尽管这些问题在很大程度上要归咎于网站域名结构的不合理性。
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