当这些模型找到更好的相关结果时

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博客上出现了很大的争议。您对这种反差感到惊讶吗是什么导致你的成绩发生如此巨大的变化我们感到惊讶直到我们意识到不知何故我们的内部测试错过了一些非常明显的愚蠢分数。基本上我们使用机器学习模型来计算和。我们将它们放入系统中并建立新的分数。型的平均相关性要好得多但有些异常值非常糟糕例如许多垃圾单页关键字匹配域的为。我们刚刚推出了更新的分数远远超出了我们的预期时间表我们认为这需要几周的时间而且它们看起来好多了。

不过我们始终乐于接受反馈当我进入搜索引擎优化以及最初几年时似乎你可以分析一个人的顶级反向链接然后从字面上很容易地复制其中的大部分。从那时起人们对搜索引擎优化有了更多的认识谷歌已经打击了付费链接等。基于此我的很多搜索引 手机号码数据 擎优化方法已经从分析转向更多地尝试进行创意营销和希望其中的一部分能够坚持下去。您是否认为数据有点神圣或者只是一个粗略的构建起点随着时间的推移您对数据价值和方法的看法发生了怎样的变化我认为你的方法和我的几乎完全一样。有关链接页面社交统计主题模型等的数据对。



于分析过程非常有用但简单地说好吧我会做他们所做的事情然后再获得一个链接要困难得多。比我们刚开始的时候要好。在我看来这种分析和持续的指标跟踪仍然非常有价值因为它有助于确定你和领导者之间的距离并为做出正确的战略战术决策提供重要的洞察力。确定自己是否取得进步也很好。但是是的我同意它远不像以前那样一成不变。对于来说令人沮丧的是我们觉得我们现在只是生成提供足够的数据来擅长这些。我希望在年前我们就能够做到这一点当然当时的成本要高得多而且市场可能还不够成熟无法支持我们现在的商业模式。