過去幾年來，這樣的排名工作開始碰到越來越複雜的挑戰。隨著載具與技術都多元，民眾可以透過有線網路、無線網路或3/4G行動通訊網路來使用網路服務，網路服務也因為載具更多元化發展，許多服務都得提供原本的桌上型 Web 介面，還同時要有 mobile web (或更先進的響應式網頁設計 Responsive Web Design)，可能也會針對不同平台有 App，許多網路服務可能還不止一支 App。
網路監測的挑戰
網路監測就好像監控大家的行為一樣，你想要知道大家都去哪裡買飲料，你可以從大家出發買飲料使用的交通工具上觀察(例如：透過在使用者的瀏覽器安裝工具列或應用程式，在業界上，傳統被公認好用的工具服務都正在努力演化往這些方法上前進，Alexa 可以透過願意安裝他們所研發的 Chrome/Firefox/Safari 工具列(toolbar)或延伸工具(extensions)的使用者資料來知道使用者數據(在要去買飲料的人所使用的交通工具上裝會回報的監測裝置)。
瀏覽器開發方本身，也可以透過為了要能夠知道如何建議你快速找到網站並預載來加快使用者體驗，而蒐集這方面的資料(交通工具提供商可能自己也會準備工具)。也有一些新的挑戰者出現；App Annie 透過自行的開發者監測工具與監測主要的 App 商店所公布的數據資訊整合後給出 App 排名的趨勢；有時候網頁設計你也可以透過 Google Trend 或 Bing Trends 知道現在民眾的關鍵熱搜字排名，猜到他們也許都會去到哪些服務上。
上述許多服務，大多數網頁設計都依賴著各自維運的使用者群體、網站主客戶、廣告主報告或精準行銷建議等方法來生存，樣本結構、統計模型與參數設定通常都是這些服務的重點知識，每個服務所反映出來的造訪數字，也都會隨著其相關的技術而有不等的排名差異。
回到《數位時代》做排名 100 強的初衷，想要知道該年度最受臺灣民眾歡迎的 100 個網路服務來說，怎麼取這些不同的方法與指標差異之間的數據作為工作結果就是一個很大的挑戰了。
資料來源：數位時代，https://www.bnext.com.tw/article/38818/BN-2016-03-02-233013-77