包括我们的流量数

[fomayof928@mowline]

是的，我们分析 1 小时延迟的点击流数据以找到有价值的新关键字，据和语料库。当然，这本身就是一项壮举。我们每天必须将数百万个事件解析并清理为可用数据。此外，搜索量的许多统计上显着的变化实际上是暂时的。谷歌涂鸦因此而臭名昭著，仅仅一天之内就导致晦涩的关键词出现巨大的流量峰值。然后，我们建立模型来查找在一系列天内呈上升趋势且高于预期值的关键词。


然后，我们使用预测模型将点击流搜 南非电报数据库 索量映射到底部四分之一（即：我们故意保守估计，直到我们可以根据下个月的 Google Keyword Planner 数据进行验证）。 最后，我们必须消除点击流数据集本身的固有偏差，这样我们才能确保我们的新数据是可靠的。我们完成了这个... 构建一个简单的模型，根据点击流数据预测 Google 关键字量。


对点击流关键字进行标记并发现与异常值相关的单词和短语。 映射这些标记的抑制因子和增强因子，以根据它们的包含情况修改预测模型。 将地图应用到一个简单的模型中可以为我们提供更好的预测。 这是一项非常成功的工作，因为我们可以获取原始点击流数据，并且在给定一些前提条件（4 周的一致数据）的情况下，我们可以以 95% 的准确度预测适当的数量阈值。