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uedbet:如何通过数据科学获得SEO效果

来源:黑帽SEO培训 dozu.com.cn发布时间:2019/06/14

根据SEO培训经验来看,数据科学专家Eun-Ji Noh在伦敦SMX会议上就集成数据科学技术如何提高LinkedIn的搜索性能发表了演讲。以下是一些亮点。
我是LinkedIn的高级数据科学家,致力于SEO和客户体验。我上个月在SMX伦敦展示了如何在SEO中应用数据科学。会议涵盖的主题包括指标,A / B测试,SEO与SEM自相残杀测试以及内容质量的机器学习。以下是与会者与我的回复的一些问题。
对于A / B测试,您是否使用任何特定的工具/流程?
我们有一个内部基础设施,支持用户友好的A / B测试设置,并对关键指标进行自动统计分析。如果您有兴趣,可以查看本文 [pdf],了解我们如何在LinkedIn进行实验。如果您没有可用的内部工具,则可以随机化目标URL集,并使用开源统计测试解决方案(如R,Python Scipy包等)比较两组URL中的指标。
你如何抽样SEO A / B测试?你运行多久了?
在LinkedIn的规模上,我们通常在每个实验中拥有超过数十万个URL,我们只需将URL随机分成两组,并比较它们的度量影响。然而,当我们开始实验时,我们逐渐将实验特征从小百分比推广到50%,以最大限度地降低实验的风险。
就实验持续时间而言,它取决于实验类型和我们实验的产品类型。但一般情况下,我们会尝试运行至少一个月,以便为搜索引擎提供足够的时间来抓取新的更改并将其反映在搜索排名中。
SEO与SEM自相残杀测试的结果是什么?
对于我们为特定测试选择的关键字,我们未发现有机搜索流量有任何影响。因此,我们能够继续推出SEM活动。但是,这种学习并不适用于所有情况,因为它取决于您定位的关键字和页面。因此,如果您担心自相残杀,我建议您在SEM活动之前进行实验。
你是如何将内容质量用于SEO推荐的?您是否强制用户添加照片或其他产品推荐或SEO操作?
我们计划在搜索引擎优化用例(如目录,交叉链接等)中使用此分数,而不是鼓励用户增强其个人资料或其他页面上的内容。我们希望通过使用向搜索引擎和搜索者提供更高质量的页面分数。
你如何进入这个领域(数据科学和SEO)?
当我在研究生院学习工业工程专业的时候,我参加了一个机器学习课程并立即上钩。从数据中找到模式和见解的想法让我着迷。在SEO的应用方面,只有在LinkedIn才开始在SEO领域工作并了解它。即使在搜索引擎优化工作三到五年后,我认为在这一领域仍有许多令人兴奋的数据科学工作要做。很高兴我这次在SMX伦敦分享我的一些工作,我期待着更多的工作!
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