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并且您无法可靠地判断该研究是否发现了排名因素

反向因果关系——我们有没有可能错了?例如,也许您的亲戚在哀悼您的死后大量食用奶酪以平息情绪?这似乎不太可能。
因果关系——这两者背后是否有第三个因素?也许增加财富会让你更健康,你不会死于营养不良,也会让你吃更多的奶酪。这似乎很有道理。对的,这是可能的。
线性——我们是在比较两个线性趋势吗?线性趋势是稳定的增长或下降速度。任何两个在时间上大致呈线性关系的统计结果都将具有很好的相关性。如果图表是使用不同的比例绘制的,它们看起来可能完全不相关。然而,由于它们在本质上是统一的,因此它们仍然会有很好的相关性。是的,看起来像。
广泛的适用性——这种关系是否可能只存在于小众场景中?例如,奶酪会导致一些人死亡,这足以产生这种相关性,因为与床上窒息相关的死亡很少?是的,这似乎是可能的。
因此,对于 5 个问题,我们收到 4 个“是”答案和 1 个“否”答案。

如果您在 5 个问题中没有得到 5 个“否”,那将是一个不幸的结果,并且您无法可靠地判断该研究是否发现了排名因素或吃奶酪的致命副作用。

类似的过程应该应用于案例,这是另一种形式的 阿富汗手机号码清单 相关性——变化与之后发生的好(或坏)事情之间的相关性。回答下列问题:

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我是否排除了其他因素(例如外部需求、季节性、竞争对手的失误)?
流量的增加是因为我试图做的事情,还是我不小心提高了其他排名因素之一?
是否由于特定客户/项目的独特情况而实现了结果?
这对 SEO 来说尤其困难,因为他们很少有这种 cz 列表 质量的数据,但我提出了另外两个问题来帮助您浏览这个雷区:

如果我是谷歌,我会这样做吗?
如果我是谷歌,我可以这样做吗?
作为排名因素的直接流量通过了“可以”测试,但有困难:谷歌可以使用来自 Chrome、Android 或 ISP 的数据,但这将是粗略的。这个结论没有通过“我愿意”测试,谷歌使用品牌搜索流量会容易得多。

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