在排名因素中，您会发现传统的因素列表被细分为多个部分，例如域名级别的关键词使用情况（描述诸如完全匹配域名、在根域名或子域名中使用关键词等内容）或页面级别的链接指标（指指向该页面的链接数量、mozRank 等）。然而，这些意见数据点采用了一种新的格式，我们希望这有助于它们更容易理解。
页面级流量特征 我们尝试了一种新的格式
不再采用原有的0-5重要性等级以及 电话号码列表 基于标准差计算的“共识度”，而是根据投票者的排序汇总，在一个单独的部分中突出显示指标的相对重要性。“影响力值”非常高的元素往往被认为比其下方的元素更重要。影响力值之间的差异度以100分制显示，反映了投票平均值的差异。
我们希望通过这种方式
用一个简单直观的图表来展示投票 我们在这里只有七八分钟的时间 者意见的平均值。 在这些观点数据点旁边（嗯，实际上通常是垂直上方），是我们对 10,271 个结果进行的相关性研究的结果。您可以在这里阅读有关该方法的更多详细信息（经我们内部数据科学家Matt Peters 博士审核），但其基本思想是展示一些可以预测页面在搜索结果中排名高低的特征。
我尝试用下面自制的简陋图表来直观地说明这一点
相关性不等于因果关系 正如我们在 4 月中旬 邮寄线索 发布的社交相关性数据（来自同一项研究）一样，请注意不要混淆相关性和因果关系。许多与 Google 排名呈正相关或负相关的特征几乎肯定不是 Google 排名算法的实际组成部分。