相对新的工具分析了搜索引擎结果页面（SERPS）并根据顶部排名位点之间共享的相似性的统计分析提供建议。但搜索社区中的一些人对这种工具的有用性有所怀疑。
SERP相关分析和缺乏因果关系
这种分析称为搜索引擎结果页面（SERP）相关性分析。 SERP分析是分析谷歌搜索结果的研究，以识别排名网页中的因素。
SEO群落通过研究搜索结果来发现过去的令人惊讶的相关性。
一个分析发现，一个分析发现了最高排名的分析网站倾向于拥有很多喜欢的Facebook页面。
当然，那些最重要的网站由于Facebook喜欢，S不是顶级排名。
只是因为顶部排名的网站共享某些功能并不意味着这些功能导致它们更好地排列。
并且缺乏实际情况导致常见的因素与
和
之间的因素为什么这些网站是排名的原因可以被视为一个问题。广告联系读数以下因为在搜索结果中排名的网页共享单词计数，关键字密度或共享关键字共同并不意味着这些字数，关键字密度和关键字导致这些页面排名。
SERPS不再是十个蓝色链接
分析搜索结果的另一个问题是搜索结果不再是列表十个排名的网页，十个蓝色链接。
比尔斯基（@bill_slawski
@bill_slawski
）的Gofishdigital对搜索结果的相关性分析表示很小。
他“
”“可以清理相关研究中的数据，以便在它们中出现一个盒子和特色片段，但这已经很久了，因为我们在世界上生活了很长时间十个蓝色链接。“
误导性分析？
我问了一个基于AI的内容优化公司（
@marketmuseco
）关于SERP分析工具。
它们回应：
“涵盖SERP和使用术语频率计算的内容优化工具告诉您要写的写作是什么误导。
这些工具中的大多数都将从到脚踏上刮掉内容P 10-30搜索结果，提取公共术语，并使用Google Adwords关键字Planner从Google的Public API中评分它们的相关性。 向您的内容添加到这些类型的工具中的单词永远不会导致全面，专注的书面内容随着时间的推移，随着时间的推移，成为您的业务的竞争优势。 LSI关键字
对于在谷歌中排名很重要。
这是一个众所周知，众所周知的概念对于在谷歌的搜索结果中具有很少的排名相关性。
没有这样的作为lsi关键词的东西 – 任何告诉你否则的人都弄错了，对不起。
– ＆＃127820;约翰＆＃127820; （@JohnMu）
2019年7月30日
SERP分析工具的用户评论
佰莫当特
，夏洛特总监，NC搜索咨询，状态数字组
（
）
，他尝试了SERP分析工具，对结果并不满足。
他根据他的实践经验提供了他对这些工具的看法：
“使用这些工具不促进我认为的读者满意度页面的核心SEO。它促进了模仿的内容风格，这些内容模仿了1,000位的利基中的其他网站。 杰夫弗格森（ @countxero ），一个超过20年经验的营销人员，合作伙伴/生产头部，幅度数字（ @amplitudiagency ）和UCLA兼职教授根据自己对这些工具的经验提出了他的意见。
杰夫评论说：
“我和几个人一起玩过在此之前，我可以看到上诉;然而，往往经常，他们做出某些事情的推理是基于SEO神话，过时的信息，或者只是平坦地完成。
大多数人在做一个给定的内容词数关键字，但字数不是排名因素。其他人正在推动像“LSI关键字”这样的事情，它实际上并不实际存在于谷歌宇宙中。“
更多的数据没有给你更好的结果 其中一些工具将分析超过搜索结果的十大十个。它们可以分析前30个等更高。 但更多的数据不翻译更好的分析。更多数据将产生更好的分析的想法是一个常见的误解。
根据数据科学顾问迈克尔格兰在
展开了
：
“如果大多数数据与您试图预测的内容无关，则更多数据并不更好。如果训练集不是代表现实，也可以误导机器学习模型。
……包含一些与我们试图解决的问题相关的数据？ …不应假设盲目地将更多数据引入模型将提高其精度。“
下面
Wikipedia
在准确性和精度的情况下，有条目关于实验或分析的近似对于真相和精度是多么重现结果，无论结果是否准确，都可以是。
“例如，如果实验含有系统误差，则增加其尺寸通常会增加精度但没有提高准确性。结果将是缺陷实验的一致性尚不准确的结果。 精度是SERP分析的问题，因为典型的分析不考虑负责原因的所有变量一个网页在搜索结果中排名。 他们不解释所有变量的原因是因为谷歌以外的没有人知道这些变量是什么。
分析搜索结果产生缺陷的结果
分析搜索结果具有CONEI显然产生了可疑的结果。人们可以分析结果并挑选出可能的搜索意图。
但是声称识别对原因是排名的原因负责的因素是值得怀疑的。
我提到的
上的广告联系读数到
比尔Slawski
“在阅读 – 网站后，我笑了下来。字数从来没有在谷歌上排名信号。既不具有关键词密度。
每个人都对这种工具有他们看法。有些人可能会发现它的价值。
这取决于你研究并确定这种工具是否对您有用。
