过去和现在的结果都非常令人鼓舞。
首先，新模型显然预测了某个页面比另一个页面拥有更多有价值的自然流量的可能性。这是意料之中的，因为新模型就是针对这一特定目标的，而当前的页面权威模型只是试图预测某个页面是否会排名高于另一个页面。
其次，我们发现新模型比之前的页面权威 亚美尼亚电话数据 模型更能预测一个页面是否会排名高于另一个页面。这尤其令人高兴，因为它打消了我们许多担忧，即由于新的训练模型，新模型在旧质量控制方面的表现会不佳。
新模型在预测 SERP 方面比当前 PA 好多少？在每个间隔中（一直到第 4 位对第 5 位），新模型的表现都与当前模型持平或优于当前模型。它从未输过。
一切看起来都很棒。然后我们开始分析异常值。我喜欢称之为“有什么看起来很愚蠢吗？”测试。机器学习会犯错误，就像人类一样，但人类犯错的方式非常特殊。当人类犯错时，我们往往能准确地理解为什么会犯错。但机器学习，尤其是神经网络的情况并非如此；我们在新模型下提取了页面权威性高、恰好没有自然流量的 URL，并将它们包含在训练集中以学习这些错误。我们很快看到奇怪的 90+ PA 下降到更合理的 60 和 70……又一次胜利。
我们还剩最后一项测试。
品牌搜索的问题
网络上一些最流行的关键词是导航性的。人们在 Google 上搜索 Facebook、Youtube，甚至 Google 本身。相对于其他关键词，这些关键词的搜索次数是天文数字。因此，少数几个非常强大的品牌可以对将总搜索量作为其核心训练目标的模型产生巨大影响。