然而普通也并不是一件坏事
Posted: Sat Feb 22, 2025 4:17 am
虽然上述分析提出了一些有趣的见解，但目标范围的广度感觉有点不具体，对我来说，留下了一些未解答的问题。
回想一下我之前关于页面上的 H1 标签的示例。大多数排名第一的网站 (74.9%) 只有一个 H1 标签。当然，这个值符合我们的异常分析，该分析建议的值介于 1 到 4 之间。但是，基于具有单个 H1 标签的网站比例很高，我认为我们可以更有信心，1 比 4 更接近“最佳点”。
考虑到这一点，让我们检查每个信 葡萄牙电报筛选 号是否存在更具体的值，与排名第一的网站有更高的关联性。让我们对原始数据集进行细分，排除先前确定的异常值（<-1 和 >+1 偏差），仅包含最常见值的大多数百分比。
识别最常见的价值观
例如，排名第一的所有“平均网站停留时间”值中，10.72% 为 264 秒，而 5.09% 为 222 秒。在这种情况下，这两个最常见的值占该特定数据集的 15.81%。由于我们关注的是多数百分比，因此我们继续按排名信号和位置包含值，直到总百分比大于 50%。在这种情况下，如前所述，“页面上的 H1 标签”仅包含一个值 (1)，因为仅该值就占其各自数据集的 50% 以上。
平均网站表停留时间.png
图 11 - 使用这个精炼数据集给出了非常不同的视角，并且似乎缩小了那些非常宽泛的基准范围
每个信号最常见值范围排除
回想一下我之前关于页面上的 H1 标签的示例。大多数排名第一的网站 (74.9%) 只有一个 H1 标签。当然，这个值符合我们的异常分析，该分析建议的值介于 1 到 4 之间。但是，基于具有单个 H1 标签的网站比例很高，我认为我们可以更有信心，1 比 4 更接近“最佳点”。
考虑到这一点，让我们检查每个信 葡萄牙电报筛选 号是否存在更具体的值，与排名第一的网站有更高的关联性。让我们对原始数据集进行细分，排除先前确定的异常值（<-1 和 >+1 偏差），仅包含最常见值的大多数百分比。
识别最常见的价值观
例如，排名第一的所有“平均网站停留时间”值中，10.72% 为 264 秒，而 5.09% 为 222 秒。在这种情况下，这两个最常见的值占该特定数据集的 15.81%。由于我们关注的是多数百分比，因此我们继续按排名信号和位置包含值，直到总百分比大于 50%。在这种情况下，如前所述，“页面上的 H1 标签”仅包含一个值 (1)，因为仅该值就占其各自数据集的 50% 以上。
平均网站表停留时间.png
图 11 - 使用这个精炼数据集给出了非常不同的视角，并且似乎缩小了那些非常宽泛的基准范围
每个信号最常见值范围排除