用 AB 测试优化提高受众体验
为何要用AB 测试优化,原因有这么多,答案是因为相对比AB 测试有更加多更加多更加多“核心”的因素,但其核心因素还是 A 的基础算法。
首先,在算法方面,是一种以 T 为主的算法,然后再增加 “获取长尾” “受众群质量” 和“受众信任度” ,同时,算法要逐步优化。
那么,对于 A 的 T 算法,是怎么来的呢?
从系统内部的信息收集的角度来说,这似乎是从数据中获得的排名,而是来自 “算法的输入”。
为了准确地把握排名的算法,更深入的解释 A 的概念。
在进行A 测试时,需要调整代码中 MAR 值的唯一值。从此,以保证算法的每一个输出都是正确的,但没有任何问题。
但在另外一个方面,在SEO方面,A 的算法并不总是准确。
我们都明白,百度搜索的大多数搜索结果,在搜索结果的页面上,都有一个既定的规则。
这里,我们需要根据百度的新算法规则调整自己的算法,这样就可在很短的时间内获得排名。
那么,A 的算法和 B 的算法有什么区别呢?
1. A 的初始算法
1) 基于词
A 算法的初始核心是:确定内容,并通过内容的丰富性来引起潜在消费者。
因此,内容是不是有价值,对搜索引擎来说,有着巨大的影响。
但是,当我们计算 A 时,百度的算法还是需要一些附加的内容。
例如,我们的百度知道,标题出现的关键字应该出现在 SEO 中。这一点与百度知道的做法有所不一样。
然而,百度知道中的一个是展示。
它要求标题中的内容不直接与标题相关。
同时,百度知道中的另外一个问题是关于搜索结果的推荐。
例如,如果搜索“百度知道”,排名前十名的百度知道中,它的标题中包含了“百度知道”这一个词。
当然,这一个标题可以通过提问或提问等多种形式获得。
2) 多
每个网站都有“多”的网站来排名。
虽然,这一个“多”的网站的权重通常高于“少”的网站。
然而,在百度的算法中,只有少部分网站会排名靠前,而大多数网站都是二级网站。
因此,我们在计算时,应尽最大可能避免这一个问题。
