这似乎并不是我的相关性数字较低

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我认为造成这种情况的最大区别在于 Moz 每个查询使用 50 个网页结果，而我使用 10 个。如果这是真的，这意味着域名权限与如何让您进入首页的关系比与您进入首页后在前几个结果中的排名关系更大。

另一个潜在的差异是两个样本中的关键字类型。 Moz 的研究在 0-10k、10k-20k、20k-50k 和 50k+ 搜索量区间对关键字进行了相当均匀的细分：


另一方面，我的关键词更偏向低端：


然而，的原因。看看我的数据集中高流量关键词（10k+）的排名相关性：


尽管这两个指标之间的对比已经非常接近，但整体相关性仍然远不及 Moz，因此我认为 哥斯达黎加 whatsapp 号码数据 这种差异更多地归因于他们使用 50 个排名位置，而不是关键词本身。

值得注意的是，我的高容量查询样本量只有 980。

回归分析
另一种看待两个变量之间关系的方法是询问一个变量的变化有多少是由另一个变量解释的。例如，我们样本中某个页面的平均排名为 5.5。如果我们有一个排名在第 7 位的特定页面，并且有一个模型预测它将排名在第 6 位，那么我们已经解释了该页面与平均排名（针对该特定页面）之间 33% 的变化。

利用上述数据，我构建了一系列模型来预测样本中页面的排名，然后绘制了下面这些模型解释的方差比例（您可以在此处阅读有关此指标（通常称为 R 平方）的更多信息）。