在多次搜索过程中，该指标预测的评分高低具有高度一致性。顺便说一句，1.0 是完美的相关性。例如，如果你查看以 Y 结尾的日期和连续的日期，那么它们之间存在完美的关系，因为至少在英语中，每个日期的名称都以 Y 结尾。
那么，找到访问量，让我们稍微分析一下。搜索访问量，假设0.47与更高的排名相关，如果你觉得这听起来有误导性，那对我来说也是。问题在于，它不一定是一个排名因素。至少我不这么认为。我不认为你从谷歌搜索获得的访问量越多，谷歌给你的排名就越高。我认为这种相关性很可能是相反的——平均而言，你的搜索结果排名越高，你从谷歌搜索获得的访问量就越高。
关于这些排名因素，我会解释很多误区，但这些排名因素可能 白俄罗斯电报手机数据 根本不是因素。它们只是矩阵或元素，研究者考察了相关性，试图向你展示一种平均关系。但你必须理解并正确理解这些信息，否则你可能会被误导。
让我们来看一下其中的几个。
1. 相关性并不能告诉我们连接是如何起作用的。
所以，这并不意味着因素X会影响排名，或者更高的排名会影响因素X。我们再举一个例子——Facebook的分享次数。在谷歌中排名靠前的搜索结果，会不会因为被更多搜索过这些结果的人看到，而在Facebook上被分享的次数更多？我认为这很有可能。我不知道是否真的如此。我们现在无法证明这一点，但我们可以肯定地说：“你知道吗？这个数字并不意味着Facebook的分享会影响谷歌的搜索结果。” 谷歌搜索结果可能会影响Facebook的搜索。也可能存在第三个因素导致了这两个因素。又或者，两者之间并没有必然联系，只是巧合而已，或许不太可能存在联系，但这种可能性是存在的。