我們可以預測Google更新?

最後更新時間:

四年前,第一個企鵝更新之前的幾個星期,MozCast已經開始收集它的第一個真實數據。檢測和分析Google的算法都比上一個更加困難。但我們可以使用Google過去的數據來預測未來的更新?任何分析之前,我一直是用我的眼睛的粉絲。什麼是Google”預測”,看起來像在很長的時期內?下面是MozCast所做的分析(以溫度顯示):

這很糟糕嗎?

這跟天氣一樣,預測Google的更新,有很多難以置信的困難和需求,需要大量的數據進行分析,如同分析天氣,但是我們知道這裡面會遵守一套法則,無論問題多麼困難,現在和未來都是有關係的,我們就在裡面找出這些模式的關聯。

Google的算法是由人創造的,人類的動機和政治驅動的,只是受到技術上可行的規則的約束。當然,Google不會為了天奶酪三明治的照片更換整個SERP,但他們可以在任何時間更新算法,以任何理由。以當今的自然規律。歷史能告訴我們關於Google的動機,我們可以對算法的合理的未來預測,但這些未來的算法更新不一定綁定到任何模式或日程表。

我們真的能知道嗎?

如果我們相信Google的公開聲明,我們知道有很多的算法更新。只有極少數獲得命名的事實。早在2011年,埃里克·施密特在國會作證,而他的書面證詞包括以下數據:

為了給你的,Google認為變化的規模感,我們在2010年進行了13311精度評估,看看算法的變化是否改進了其搜索結果的質量,8,157並實驗,它提出了兩套搜索結果測試的面板,具有使結果的評估等級較好,2800點擊評價,看看現實生活中的Google用戶的小樣本如何回應的變化。最終,該方法導致了516的變化被確定為基於所述數據,因此,被Google的算法作出用戶有用的。

“516的變化”。正當我們認為Google可能取得每年數十個更新時,施密特透露,這是更接近10X /週。現在,我們不知道Google是如何定義“的變化,”許多這些變化毫無疑問是很小的,但很明顯,Google在不斷地變化。

Google的搜索原理頁顯示,2012年,他們提出665“改進”或“推出”基於一個令人難以置信的118812精確評估。在2014年8月,辛格艾米特在Google+上稱,他們已經取得了“僅去年一年超過890個改進Google搜索”。

我們並沒有在過去的幾年中公開的數字,但它是令人難以置信不太可能變化的速度已經放緩。Google正在改變2X /天的順序進行搜索。這很可能是發布在大塊推出,都與某種內部流程和時間表。這個過程或時間可能是不規則的,發布和審核每一個變化。

2012年三月,Google發布其每週的視頻搜索質量會議,這在當時,他們說發布時“幾乎每個星期四”。該視頻並自其他報表顯示在Google一個系統的過程,其中更新的審查和批准。

是否有一個每週一次的模式呢?

也許我們無法預測下一次更新的確切日期,但沒有任何規律性可言的格局?分析不規則時間序列(其中兩個尖峰和這些尖峰強度變化之間的時期),需要一些非常複雜的數學,所以我決定簡單的開始。

我一開始就假設一個規律出席並尋找一種方式來刪除一些基於假設的差異值。這起到了效果,最簡單的分析,包括採取為期3天的移動平均線,並計算平均標準誤差(MSE)。換句話說,對於每個溫度(每個溫度是一個單一的一天),在它的(一個3天的窗口)任一側上的一天的平均值和方和3天的當天的溫度之間的差意思。

2-6(從1月21日)?它們之間的空間,分別為6天,7天,7天,8天。然後,有一個2週間隙至下一個更小底峰(3月3日)和另外8天之後的一個。雖然這是很難證明一個明確的規律的,很難相信每週升起完全是一個巧合,因為我們所知道的算法更新審批程序。

這種模式在其他月份不太清楚,而且我並不建議每週更新週期的全貌。我們知道,Google也做大量的數據刷新(包括企鵝),有時多天(甚至幾個星期)推出更新的。有一個類似的,在2015年4月(12個月的MSE圖的第一部分)的模式。

儘管所有的陰謀論,有確實似乎是在Google的活動2015年聖誕節平靜,大約持續4週,其次是一個相當大的尖峰,可能反映了一些趕進度的更新。工程師們去度假了。注意,該第一月尖峰之後是大約2週的間隙,然後兩個1週的空白。

本週,更新最頻繁的日子似乎是週三,這是奇怪,我們認為跟Google的週四會議有一定的關係。這是可能的,這些大約每週週期都與自然發生在週中的搜索模式。

難道我們贏了Google嗎?

在戰術上來說,我不認為我們應該盡量規劃我們圍繞每週更新的努力。許多更新是非常小的,甚至有些是平均很大可能不會影響我們的雇主或客戶。

我查看Google的更新有點像失業率。有趣的是知道率是否是說,5%或7%,但最終什麼事情給你的是你是否擁有一份工作。低或高失業率是一個有用的經濟指標,可能幫助你決定是否要冒險找到一份新工作,但它並不能決定你的命運。同樣,測量算法的溫度能教給我們一些關於系統作為一個整體,但在任何一天的更新率並不能決定你的成功或失敗。

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