在我非常简单的

[zihadhasan011]

模型 (1) 中，我通过对所有行取平均值来计算平均跳出率（对于此数据集 = 70.6%）。问题是，这不是 Google 计算平均跳出率的方式。他们实际上根据访问次数加权，这非常合理。因此，在 Google Analytics 中，此数据集的跳出率为 74.6%，这就是 (3) 所显示的。如果将 (2) 与 (3) 进行比较，您会发现我的加权公式仅在前 10 名中有所不同，即第 8 行和第 9 行被交换。 我的方法对于这个数据集来说是一个相当好的近似值，但它仍然只是一个近似值。


如果你的访问值范围非常大（1 到 100,000），你可能会发现那 医生电话号码资源 些访问次数较少但仍然有趣的行（1,000+）被不公平地忽略了。工作表 (4) 是一个更复杂的公式，它使用访问次数的对数（底数为 2）而不是原始访问值。这会产生淡化访问次数的效果，而更看重该行的“实际”跳出率。 如果您现在还在看我的文章，我希望您能尝试一下电子表格。如果您发现自己的数据集存在问题，或者发现了一些更好/更酷的方法，请在评论中分享。


我们都知道 SEO 代表搜索引擎优化，但 SEO 为何存在？为什么这么多人每周花 40 个小时甚至更多时间致力于 SEO？为什么公司将 SEO 列为营销策略，并聘请内部 SEO 或代理机构来优化搜索？ 原因很简单——搜索可以推动在线流量。除了推动流量之外，没有哪个网站希望在 Google 上排名靠前。流量带来销量，销量带来利润，利润让利益相关者感到高兴。因此，归根结底，SEO 并不是为了在 Google、Bing 或任何其他搜索引擎上获得排名……而是为了推动流量。