我们可以确定它们的链接配置文件如何重叠，并根据该影响做出决策。 步骤 4：创建假设 正如我们提到的，有很多事情我们不知道，但我们对此有很好的想法。在这里，我们可以将我们的假设添加为变量。您将看到变量在这些假设中表示为 X 和 Y。这就是您作为 SEO 的专业知识发挥作用的地方。
问题 1：如果两个
子域名在前 10 名中对同一关键词 电报粉 进行排名，那么排名最高的关键词会怎样？ 假设 1： X% 的时间里，由于 Google 重视域名多样性，第二个排名将会丢失。 示例：事实证明均在关键词“棒球帽和球衣”的前 10 名中排名。
我们假设 30% 的时间里
由于 Google 重视域名多样性，两个 果您尚未订阅，您可以在此处免费订 排名中较低的一个将会丢失。 问题 2：如果两个子域名在前 10 名中对同一关键词进行排名，那么排名最高的子域名会怎样？ 假设 2：根据链接重叠的 X%，有 Y% 的机会提高 1 个位置。 示例：事实证明均在关键词“棒球帽和球衣”的前 10 名中排名。
我们假设
在 70% 的情况下，基于 X% 的链 哥斯达黎加商业指南 接重叠，排名靠前的页面将上升 1 位。 问题 3：如果两个子域合并，即使不存在双重排名，排名靠前的子域的所有排名会发生什么变化？ 假设 3：根据 X% 的链接重叠，有 Y% 的机会提升 1 位。 示例：
这些只是您可能希
望在建模方法中考虑的一些问题。您可能还想考虑其他因素，当然可以。该模型可以非常灵活。 第五步：尽量不要点燃电脑 现在我们有了变量，接下来的想法就是从袋子里挑出那个众所周知的弹珠。我们将使用我们的假设、子域和关键字创建一个随机场景，并确定该单个随机场景的结果是什么。然后我们将重复此操作数十万次，以获得每个子域分组的平均结果。
我们主要需要做以下几点
选择一组随机子域。 例如，可能是子域 1、2 和 4。也可能是所有子域。 确定子域之间的链接重叠 循环遍历我们在步骤 2 中构建关键字和搜索概况时确定的每个子域的关键字排名。然后，对于每个排名… 随机选择我们对 #1 的答案（即：这是我们 10 次中失去排名的 3 次吗？） 随机选择我们对 #2 的答案