种反应感到惊讶吗？是什么导致你的分数发生如此巨大的变化？ 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时，我们才感到惊讶。 基本上，我们使用机器学习模型计算 和 。当这些模型找到更好的 相关 结果时，我们将它们放入系统并建立新的分数。不幸的是，在 月下旬发布的版本中，这些模型的平均相关性要好得多，但一些非常糟糕的异常值（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 我们认为这需要数周时间），而且它们看起来好多。

实施策略数据中常见的最大和最简单的胜

我们始终乐于接受反馈！ 当我进入 时（在最初的几年里），你似乎可以分析一个人的顶级反向链接，然后从字面上很容易地出去复制其中的大部分。从那时起，人们开始更加了解 ， 打击了付费   链接等。基于此，我对 的很多方法已经从分析转向尝试进行创意营销 希望它的一部分坚持下去。您是否认为数据有点像圣牛，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 方法的看法有何变化？ 我认为你的方法和我的几乎完全一样。关于链接、页面、社交统计、主题模型等的数据对于分析过程来说非常有用，但是简单地说 好吧。

利有哪些我认为这实际上是应用程序或等竞

会做他们做的，然后再获得一个链接 要困难得多。比我们刚开始的时候。 ，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 EK线索 提供重要的洞察力。确定您是否正在取得进展也很好。但是，是的，我同意它远没有以前那么干脆。 对我们 来说令人沮丧的部分是我们觉得我们现在才生产 提供足够的数据来擅长这些。我希望在 年前，我们能够做到这一点（当然，那时候成本会高很多，而且市场可能还不够成熟，无法支持我们目前的商业模式）您建议人们应该花多少时间分析数据。