以獨特的方式管理這些型別的損 和建議資料

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容但還是存在一些非常有趣的差異。 例如，搜尋 的人繼續搜尋 的可能性是之前搜尋 的人的 倍。奧馬爾 馬丁是奧蘭多的射手。搜尋 希拉里 克林頓 的人搜尋 菲蘭多 卡斯蒂利亞 的可能性要高出 ，後者是一場警察槍擊事件的受害者，尤其是更令人震驚的例子之一。因此，至少從這個早期證據來看質上是免費的廣告空間。不要過分那麼我們如何用點選流資料解決這個問題呢？不幸的是，它不像簡單地用 或第 方提供商替換 的資料那樣一成不變。

涉及幾個步驟 這裡只是其中的幾個。 資料攝取和清理 消除偏差 針對  消歧更正 我無法強調在這些步驟中需要對細節有多少關注，以確保您通過點選流資料增加價值，而不是簡單地把事情搞得一團糟。但我可以自信地說，我們複雜的解決方案對我們提供的資料產生了深遠的積極影響。讓我給你一些我們的模型最近發現的消歧示例。 關鍵詞 谷歌價值 消歧義 汽車零件 雜碎 單核細胞增多症的治療 洛頓弗吉尼亞州 客戶服務的定義 馬裡恩。

縣拘留中心 再次抽菸歌詞 我應該獲得博士學位嗎 奧克利十字準線 以物易物 下載 如何製作鞋架 看看這裡關鍵字 的巨大差異。大多數人搜尋 或 ，但 將關鍵字 組合在一起，使其搜尋價值高得離譜。我們能夠使用點選流資料來顯著降低該數字。 雜碎 也是如此。大多數人正確地搜尋它為兩個單獨的詞： 。 這些對 搜尋量資料的更正對於就建立哪些內容以及如何正確優化內容做出準確、明智的決策至關重要。如果我們這邊沒有點選流資料。


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