异常值与每个信号的多数值

[rakibhasanbd4723]

叠加偏差
通过将偏差数据叠加在原始范围图上，我们可以更好地了解对于给定信号和位置，哪些值可以归类为异常。在这种情况下，我们将假设任何大于一个偏差的值都是潜在的风险或不足的水平。


图 10 - 对数比较位置 1 和位置 15 的值范围并突出显示值偏差

修剪这些异常（通常是与整个数 卡塔尔电报筛选 据集相比过大或过小的少数值）可得到精确的目标范围，进而缩小每个信号的理想位置范围。这可确保您坚持大多数。

友情警告——运用常识
这些输出完全基于我们从网站排名中获取的值，因此在解释数据时需要一定的常识。例如，您的表现不太可能因权限过高或跳出率过低而受到影响，而 Google 可能会考虑相应的相反因素。

话虽如此，让我们考虑一下“平均网站停留时间”这样的信号。虽然显然越多越好，但谷歌可能很清楚地知道，如果用户花了很长时间来浏览某个内容，那么页面的可读性就太复杂了，或者关键点很难辨别。

一个流行的理论，也是我同意的理论，是 Google 对每个信号和每个位置括号的容忍度不同。我的观点是，某些信号的风险很小甚至没有风险，可能会对网站的性能产生影响，但不会达到受到惩罚的风险阈值，而其他信号的风险更高，后果更严重。