然后，对于每个因素，我们计算了该因素与搜索排名之间的平均 Spearman 相关性。以下是 Rand 提供的一张很棒的图表，有助于说明如何解释相关性： 一般来说，相关性越高，意味着该因素与排名越高的关系越密切。但这并不一定意味着存在因果关系！ 除了搜索结果和因素外，我们还收集了 AdWords 的类别（例如“家居和花园”）和每月美国（本地）搜索量。
细分市场之间的相关性
搜索量 首先是搜索量。我们根 Ws 粉丝 据 AdWords 的本地（美国）月平均搜索量将每个关键词划分为三个类别：每月搜索量少于 5,000 次、每月搜索量为 5,000-15,000 次、每月搜索量超过 15,000 次。 要开始探索数据，这里是每个存储桶中的中位页面和域权限，
这可能是因为更大
更权威的网站针对的是更高流 重新利用内容的 5 个最佳实践 量的查询。 现在，对于高流量查询，页面权威性总体较高并不一定意味着与搜索排名的相关性会更大。相关性衡量页面权威性（或任何其他因素）对排序的预测程度。例如，考虑两个三结果 SERP，一个页面权威性前三个位置分别为 90、92 和 88；另一个页面权威性值为 30、20 和 10。
第一个 SERP 总体值较高
但相关性较低。为了检查这些如何 印度手机号码 影响搜索排序，我们可以计算每个桶中的平均 Spearman 相关性： 对于那些喜欢图表的人来说： 从左到右，该表列出了与链接相关的因素（页面权限、域名权限和精确匹配锚文本）；与品牌相关的因素（过去 30 天内来自 Fresh Web Explorer 的域名提及次数）；社交因素（Google +1、Facebook 分享和推文的数量）；以及与关键字相关的因素（页面、标题和 EMD 上的关键字使用情况）。
查看数据
我们可以看到一些有趣的事情： 随着链接、品牌和社交媒体因素的搜索量的增加，相关性显著增加。 对于与关键词相关的因素（页面或域名中的关键词使用情况），相关性大多是恒定的。 首先，第 1 点表明，随着搜索量的增加，这些因素在预测排名方面表现更好。我们预计，