此外,许多具有统计意义的搜索量变化实际上是短暂的。 Google ڈوڈلز因这一著،仅在一天之内就导致冷门关键词的流量激增。 随后،我们建立了模型来寻找在几天内呈上升趋势、超出预期值的关键词。
然后，我们使用预测模型将点击流搜索量映射到下四分位数范 波斯尼亚和黑塞哥维那数字数据 围（即：我们故意保守估计，直到我们能够根据下个月的گوگل 关键词规划师数据进行验证）۔ 最后，我们必须消除点击流数据集本身的固有偏差，这样我们才能确信我们的新数据是可靠的。
我们通过以下方式实现了这一点... 创建一个根据点击流数据预测 گوگل 关键字量的简单模型 对点击流关键词进行标记，并发现与异常值相关的单词和短语 构建这些标记的令人沮丧和增强的地图，以根据其包含情况修改预测模型 将地图应用到简单模型中,可以给我们提供更好的预测. 这是一次非常成功的尝试，因为我们可以获取原始点击流数据，并且在某些前両港周的稳定数据），我们可以以 95% 的准确率预测适当的音量范围. 单一指标 以上所有内容——研究 Google 关键字规划师为何不够充分、机器学习范围、每日数量更新等——都归结为一个看似简单的指标：数量限制。
这可能是我们测试最少的指标，因为它是最直接的。关键词难度、自然点击率和关键词优先级已经经历了重大改革，其方法、分析和输出更加复杂。 但我们并没有工作。我们正在积极寻求通过整合更多更好的数据源、预测未来流量以及潜在地提供具有范围的平均值来改进流量指标。