Post by account_disabled on Dec 24, 2023 7:01:58 GMT
您必须根据您的特定行业和业务模式定制转化指标。 可视化用于 SEO 的修改后的 TIPR 模型 探索下面提供的链接模型： 在弄清楚这是一个有向循环图之后，第二个直觉是开发一个采用以下参数的加权函数： 1. 通用PageRank 2. 通用CheiRank 3. 转换 4. 爬取日志数据 请注意，我们当前的讨论仅深入到链接图方面，我们还没有解决语义方面。 此外，您可以随意选择与您的行业特别相关的不同指标。例如，可索引性和爬行效率对于我在加权公式中使用的新闻平台和指标非常重要。 需要注意的是，您选择的指标应该“满足某些特征”。它们必须在短期（实验持续时间）内可测量、可计算，以便对实验有用。假设您使用多个指标来衡量实验的成功。理想情况下，您可能希望将它们合并到总体评估标准 (OEC) 中，该标准被认为会因果性地影响长期目标。
它通常需要多次迭代来调整和完善 OEC，但正如上面 Eliyahu Goldratt 的引述所强调的那样，它为组 手机号码数据 织提供了清晰的协调机制。” 我从 Ron Kohavi 的《可信赖的在线控制实验：A/B 测试实用指南》一书中获取了这个定义。“实验指标和总体评估标准”部分对于 SEO 来说应该特别有趣，因为它展示了明智选择指标的科学方法。时间足够短，您可以测试它们，影响力足够大，可以推动长期业务增长。制定加权公式后，为每个指标分配权重，并根据测试和观察结果相应地调整它们。下面是一个权重函数示例： 需要注意的是，权重的总和应等于 1。 您需要将此权重公式应用于每个节点以确定其值： 关于权重公式中自变量选取的争论和悬而未决的问题 除了前面提到的标准之外，建议选择不相互依赖或相互影响的自变量，以避免逻辑建模中的偏差并防止得出不准确的结论。
当变量相关时，它们可以显着影响结果。例如，考虑可抓取性（或者，正如凯文强调的，服务器日志文件）和转换之间的关系。鉴于谷歌算法缺乏透明度，需要根据明智的判断做出一些假设： 谷歌索引一个页面是因为它感知到其内容的价值。转化可能会影响这种感知价值，因为页面有效地满足了用户的商业意图。 同时，我们考虑转换以强调页面对于相同商业意图的重要性。然而，最初的测量可能是后者的结果，可能偏离预期目标。 考虑一下选择有价值的自变量，并将其作为家庭作业。 第三个直觉是识别图中的超级节点。 我不会建议任何特定的算法，但我发现以下科学论文特别有趣：“SuperNoder：一种发现网络中过度代表的模块化结构的工具。” 第四个直觉是使用类似超级节点的解决方案来识别超级节点并重新组织它们：您可以“破坏它们”或从它们链接来重新组织图邻域。
它通常需要多次迭代来调整和完善 OEC，但正如上面 Eliyahu Goldratt 的引述所强调的那样，它为组 手机号码数据 织提供了清晰的协调机制。” 我从 Ron Kohavi 的《可信赖的在线控制实验：A/B 测试实用指南》一书中获取了这个定义。“实验指标和总体评估标准”部分对于 SEO 来说应该特别有趣，因为它展示了明智选择指标的科学方法。时间足够短，您可以测试它们，影响力足够大，可以推动长期业务增长。制定加权公式后，为每个指标分配权重，并根据测试和观察结果相应地调整它们。下面是一个权重函数示例： 需要注意的是，权重的总和应等于 1。 您需要将此权重公式应用于每个节点以确定其值： 关于权重公式中自变量选取的争论和悬而未决的问题 除了前面提到的标准之外，建议选择不相互依赖或相互影响的自变量，以避免逻辑建模中的偏差并防止得出不准确的结论。
当变量相关时，它们可以显着影响结果。例如，考虑可抓取性（或者，正如凯文强调的，服务器日志文件）和转换之间的关系。鉴于谷歌算法缺乏透明度，需要根据明智的判断做出一些假设： 谷歌索引一个页面是因为它感知到其内容的价值。转化可能会影响这种感知价值，因为页面有效地满足了用户的商业意图。 同时，我们考虑转换以强调页面对于相同商业意图的重要性。然而，最初的测量可能是后者的结果，可能偏离预期目标。 考虑一下选择有价值的自变量，并将其作为家庭作业。 第三个直觉是识别图中的超级节点。 我不会建议任何特定的算法，但我发现以下科学论文特别有趣：“SuperNoder：一种发现网络中过度代表的模块化结构的工具。” 第四个直觉是使用类似超级节点的解决方案来识别超级节点并重新组织它们：您可以“破坏它们”或从它们链接来重新组织图邻域。