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当我质疑我们是否正在走向

我指的就是这种动态。 连续实时谷歌算法意味着什么? 所以呢?如果谷歌采用连续实时模型会怎么样?实际意义是什么? 简而言之,这意味着排名波动将更加稳定。与其等待谷歌按下算法更新按钮,以便排名作为一种结构受到显着影响,这将成为常态。该算法将不断“自行”评估页面/网站,并进行调整以更实时地排名。 另一个含义是不必等待下一次更新进行恢复。虽然不是硬性规定,但如果您受到官方 Google 更新(例如核心更新)的重大影响,您通常不会看到排名恢复发生,直到发布下一版本的更新 – 届时您的页面将评估。

在实时场景中

页面不断被评估,链接的方式与2016 年发布的 Penguin 4.0很相似。对我来说,这将是对当前“SERP 生态系统”的重大改变。 我什至会争辩说,在某种程度上,我们已经有了连续的“实时”算法。事实上,我们至少部分拥有实时谷歌算法是事实。如前所述,2016 年,Google 发布了 Penguin 4.0,无需等待另一个版本的更新,因为这种特定算法会不断评估页面。 然而,在 Penguin 之外,当我说 阿尔及利亚电话号码数据 在某种程度上我们已经拥有连续实时算法时,我的意思是什么? 实时算法调整案例 生态系统中不断发生的“实时”排名调整非常重要,以至于它们完善了波动格局。 根据我提取的Semrush 数据,与 2020 年相比,2021 年反映高位波动的天数增加了 58%。

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同样,反映高或非常高的天数增加了 59%等级波动水平:

显示波动性的数据——谷歌转向“实时”算法 简而言之,反映排名波动水平升高 电话线索 的实例数量显着增加。在研究了这些趋势并查看了排名模式之后,我相信上述排名反转是原因。意思是,排名波动增加的实例中有很大一部分来自我认为是机器学习不断“实时”重新校准,从而产生前所未有的排名反转水平。 支持这一点的事实(随着排名波动性的增加)我们没有看到排名变动的剧烈程度增加。意思是,有更多的排名波动的例子,但波动的程度并没有增加。 事实上,与 2020 年相比,2021 年的平均排名变动幅度有所下降! 为什么?同样,我将此归因于机器学习属性的重新校准及其对排名的“实时”影响。

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