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我们将了解 SEO 行业中常见的四个数据分析陷阱

在本文中,我们将了解 SEO 行业中常见的四个数据分析陷阱,并学习如何避免它们。

快速得出结论
今年早些时候,我对链接在谷歌排名中的作用进行了研究,并发布了以下警告:

“域名权威(或品牌搜索量,或其他)与排名呈正相关的事实可能表明以下一项或全部可能:
链接使网站排名靠前;
网站获得链接的良好排名结果;
某些第三个因素(例如站点的声誉或年龄)是站点在排名中同时获得链接和位置的原因。
但是,我想更深入地研究一下,给你一个框架,让你 阿塞拜疆手机号码列表 自己分析。以Stone Temple Consulting 或SEMRush关于直接流量对网站排名影响的最新研究为例。我想在这里指出,我不是在批评这些研究中的任何一项,而是想提请注意我们如何解释它们。

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首先,我们在确认时经常有偏见:当我们看到充满 cz 列表 关键字的成功网站时,我们会使用“相关性与因果关系”的陈词滥调,但倾向于赞成对我们认为有效或有效的研究进行同样的研究——例如,链接.

其次,我们不能批判性地分析可能的机制,选择不限于因果关系和巧合。

在根据相关性得出结论之前,您应该考虑以下选项:

完全匹配;
反转因果关系;
共同因果关系;
线性;
适用性广。
让我们通过查看人均奶酪消费量与死于床单的人数之间的相关性来了解这种方法:

在我警告你不要吃奶酪因为你可能死在床上之前,我应该检查以下每个选项:
巧合 – 是否有可能匹配了如此多的数据集,以至于其中一些可能相似?是的,可以。

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