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这种突出性可见性数据与我们之前关于排名相关性的数据，我们可以这样描述： 与排名数据的相关性有助于回答以下问题：“当此功能出现在 首页的结果中时，谁会将其排名更高，排名多少？” 这些相关性数字是通过查看当结果包含目标属性时，结果排名高于另一个结果的可能性得出的。 元素的可见性突出性有助于回答以下问题：“这个元素是否更有可能出现在 搜索结果的第一页？”这只需查看我们在第一页看到包含目标属性的结果（或多个结果）排名的次数。 在本文中，我们将讨论后者，但在深入研究之前，需要了解一些关键事项： 这不是相关性数据，这里也没有标准误差或偏差数字。


这只是我们在收集的结果中看到该元素的次数，除以结果总数（ 或 ，取决于图表）得出百分比。 这些数据来自 条搜索结果的第 页，这些搜索结果来自 的 类别。这意味着这些术语和短语的搜索量略有不同（从每月不到 次搜索到数 保加利亚数字数据 万或数十万次搜索），但通常具有商业重点和意图。它们通常不包括品牌名称、长尾短语或虚荣名称搜索。 总的来说，我们之所以选择它们，是因为它们正是大多数 人员在为其公司和客户进行竞争性 时关心的查询类型。我们还忽略了来自同一域的 中的第二个结果，以避免缩进结果的影响（这对我们之前的统计数据很重要，但对本文中的统计数据并不重要）。


该结果是在 月 日那一周收集的，因此，包括“”更新后的 以及“咖啡因”发布后的可能结果（尽管谷歌并没有宣布推出的具体时间 它可能没有太大影响，因为咖啡因据称是一种基础设施，而不是算法变化）。 每个功能包含两个饼图，一个显示包含至少 个具有此功能的 的结果百分比，另一个显示所有结果中 总数的百分比（ 为 个， 为 个 请注意，某些 会在第 页上显示的标准网页结果数量波动）。它们分别标记为“ 中的（功能）”和“ 中的（功能）”。 在收集这些数据时，我们并没有优化以这种方式共享数据。事实上， 和我都认为，如果我们想以这种方式共享数据，我们应该收集前 页的结果，而不仅仅是第 页。