谷歌在关键字规划器中将这三个术语组合在一起并将它们呈现为具有相同的平均每月搜索量和建议出价。我们再次看到相同的图表问题似乎对这些术语进行排名的人每月可以享受近万次搜索。这实际上是对已经分组的关键词的错误表述。播放示例有时你会很幸运如果关键词足够商业化你可以在关键词预测器中看到它们的实际比例关系。这并非总是如此。当将分组的关键字视为拼写错误而不是简单的相似术语时它会表现出非常奇怪的行为。这种对词汇与语义相关术语的不同处理使得无法单独替代关键字规划器但在这种情况下它可以作为一个不错的说明。如果我们在中为这些字词设置相同的出价则关键字将返回比或多得多的展示次数和点击次数。
扮演预测者示例我们可以通过点击
流数据来确认这一点它为我们提供了类似的表示。我们可以将点击流数据与历史数据预测者数据和规划者数据结合起来以构建我们自己的流量预测。播放示 美国手机号码数据 例点击流当一切完成后看起来像这样玩莫兹玩莫兹玩问题关键字规划师已开始限制未运行活动广告系列的用户对原始数据的访问。也许是一个更大的爆炸性公告谷歌已经开始为那些没有在上花足够钱的用户混淆数据。范围非常大坦率地说对于任何想要进行关键词研究或的人来说都是不可行的。但是的混合技术再次让我们保持领先地位。量我们也能够继续为用户提供一组稳定的量指标这些指标与实际的搜索量非常接近。我们如何做我们如何确定单词何时组合在一起这是尺寸确实很重要的地方。拥有超过亿个关键词的庞大关键词语料库我们从收集了数亿个关键词的数量。
因此我们可以识别出两个单词具有相
同搜索数据历史相同竞争搜索量等的罕见情况。有时两个单词偶然共享相同的历史因此我们随后使用各种和字符串相似性测量包括由博士构建的令人难以置信的深度学习模型来确定关键字是否彼此相关。使用多种方法非常重要因为字符串相似性方法非常挑剔。一旦我们将这些不同的字符串相似性指标应用于具有相同指标的关键字集我们就可以识别由 阿富汗手机号码数据 关键字规划器分组的关键字。一旦我们知道哪些单词被组合在一起我们如何确定每个单词的音量一旦我们有了一组相关术语我们就会应用基于和点击流来源的数据的预测模型以确定应分配给每个单词或短语的适当流量百分比。这又是拥有庞大数据集的真正优势所在。
