如果没有组成短语的详细数据我们将不得不对如何划分分组卷做出不合理的假设。幸运的是这种情况很少发生当我们没有足够的数据进行预测时我们选择向客户明确表示没有数据。当我们没有数据时如何确定关键字的数量幸运的是我们可以依靠大量的点击流数据来进行这些计算。点击流数据本质上是有噪声和有偏差的因此我们的模型非常全面可以消除随机事件消除采样数据中的偏差并根据一般谷歌语料库对预测流量进行建模。
在某种程度上这里存在先有鸡还
是先有蛋的问题因为如果数据存在分组关键字问 阿联酋手机号码数据 题我们就无法对其进行建模但如果没有点击流数据我们就无法解决所有分组关键字问题。然而只要我们合理地确定点击流数据是内比例的那么我们就可以依靠它先解决分组问题然后使用未分组的数据与一般点击流数据进行建模。这是一个复杂的过程但最终我们可以在没有谷歌数据的情况下合理预测每月的搜索量。让我举一个例子。紫心勋章获得者胡马云汗上尉的父亲希兹尔汗在民主党全国委员会大会上发表讲话后引起了不小的政治轰动。他的故事代表了关键词数据中的一个常见问题因为在他演讲之前没有人搜索过他的名字。
演讲结束后他的名字在谷歌趋势上迅速出
现但即便如此由于数据发布延迟了一个月谷歌关键词规划师在报告他的数据方面仍然滞后。由于我们的点击流数据可以反映上升趋势因此我们可以预测流量而无需关键字规划器数据。示例对于非热门关键词也是如此。如果我们看到一个在点击流数据中经 阿尔巴尼亚手机号码数据 常搜索的术语但在我们的数据集中没有出现我们就可以做出预测而不必依赖已成为的潜在误导性分组量或无法访问的数据源。相信我们将继续为您提供最先进的指标无论如何难以从获取数据。这只是继续引领关键词研究的另一种方式。如果您需要关键词数据就来获取吧。关于拉斯琼斯我是的首席搜索科学家和的兼职搜索科学家。