通过反复试验（当然还有模式拟合），我们设计了一个评分系统，可以正确识别超过 65% 的垃圾邮件帐户。 请务必记住，没有任何一个因素可以告诉我们某个帐户是垃圾帐户！发出的垃圾信号越多，帐户成为垃圾帐户的可能性就越大，因此我们的系统会使用 7-10+ 个标记，然后才将帐户评定为“低质量”或虚假帐户。 如何应用这些数字？ 如果您要分析 Twitter 帐户以确定其真正的覆盖面和影响力，SparkScore（用于衡量推文的真实参与度）和虚假关注者审核都非常有用。 些表面上看起来有很多关注者 （甚至参与度很高）的帐户实际上 马来西亚电讯数据库 可能被大量虚假帐户关注。一个拥有 100,000 名关注者且 20% 为虚假的帐户可以覆盖的人数要比一个拥有 200,000 名关注者且 […]
在我们的测试中，我们能够准确识别出约 65% 的垃圾/机器人/不活跃账户，误报率极低。 评分是如何进行的？ 如果账户触发了工具中显示的 7-10 个（或更多）信号，我们会认定该账户是假的： 我们识别虚假账户的模型来自一个机器学习过程，该过程对数以万计的已知垃圾（和已知真实）Twitter 账户进行了测试。感兴息： 2018 年 7 月，我们从 3 个不同的垃圾邮件/机器人账户供应商处购买了 35,000 名虚假 Twitter 粉丝。 我们的供应商将这些粉丝
以下一个或多个类别的百分比： 垃圾账户（纯粹发送垃圾推文的账户） 机器人账户（没有真实人类主动操作的账户） 宣传账户（旨在传播虚假/错误信息的账户） 不活跃的账户（不再使用 Twitter 或查看推文的账户） 此工具将“虚假”关注者视为您无法真正联系到的人— 即没有可联系到的人“关注”您的帐户。可能有一个真实的人曾经创建过该帐户，但如果他们从未看到过您的任何推文，则他们不是真正的关注者。为了影响他人，该帐户可能根本不存在。 我确信他从未购买过任何垃圾 因此，我们将形容词“虚假”应用 老挝电报数据库 于所有这些群体。 例如，谷歌的高级研究员杰夫·迪恩 (Jeff Dean)，账户，也没有参与任何获取虚假粉丝的计划。 “虚假”粉丝比例相对较高的原因可能有几个 – 1）Jeff 被很多机器人关注，这些机器人会自动转发或保存或收集他分享的数据
有趣的 结果。 最后要说明的是，虽然@realdonaldtrump 可能只能直接接触到约 2000-2500 万 Twitter 账户，但媒体、媒体和其他社交媒体用户会放大他的信息，以接触更广泛的群体。但是，对于这个账户和其他账户来说，直接使用 Twitter 上发布的关注者数量并不能准确估计真正的覆盖范围。 上周，我受邀在布莱顿 SEO上做闭幕演讲，这是 SEO 领域参与人数最多的活动之一。主持人 Kelvin Newman 亲切、体贴，而且他本人仍负责该活动的大部分运营，给人一种真正特别、真实、非企业的感觉。 我的演讲主要关注谷歌过去几 年的行为转变，即不再将搜索者引导 科威特电讯数据库
对于使用该工具的人来说，并且抽样几乎不会降低综合分析的准确性。 对于那些对特朗普推特账户感兴趣的人来说，有几件事值得注意： 质量极低的关注者数量激增并发出 10 多个垃圾邮件标记，表明该帐户已成为大量可疑活动的目标。 这些账户很容易被识别，这表明 Twitter 不愿意（而不是不能）识别和删除明显的垃圾邮件/机器人/不活跃/宣传账户。 与其他知名且受关注的美国政治家相比，这个问题在 上是独一无二的，或者至少被放大了。 朗普本人或为他工作的人与这些可 没有证据（至少在本次分析中）表明特 韩国电报数据库 疑账户的获取有任何关系。与特朗普无关的实体的行为可能是这些账户背后的主谋，这当然是合理的。 最宽容的理论可能是，许多人注册了 Twitter，没有填写任何信息，发的推文很少或根本没有，但关注了特朗普的账户和其他几个人，然后就放弃了这个平台。至少对于其中一些假粉丝来说，这确实是正确的，尽管触发了一些垃圾邮件标记（特别是使用与垃圾邮件相关的关键字）以及特朗普账户的假粉丝数量远远高于其他账户的事实，使得这一解释不那么全面。 平台上仍有数千万 今年夏天，Twitter删除了大量垃 澳大利亚电话号码 圾账户，但显然，该（或更多）垃圾账户。歌手
请务必记住，如果没有任何信号，则我们会将帐户视为垃圾邮件/机器人/不活跃/宣传。帐户需要7-10+ 这些信号的组合才能算作“假”。以下是 的这些信号的累积情况： 72％ 的账户已超过 120 天处于不活动状态（即该转发） 3% 的用户已处于非活动状态 90-120 天 3% 的用户在过去 90 天内创建了账户 36% 使用 Twitter 的默认个人资料图片 39%
结果很……有趣。 如您所见。为了进行比较，以下是其他一些著名美国政客的形象： 唐纳德·特朗普（总统） – 61.0% 卡马拉·哈里斯 (参议员) – 24.4% 泰德·克鲁兹（参议员） – 26.0% 苏珊·柯林斯（参议员） – 24.6% 迈克·彭斯（副总统） – 41.5% 阿尔·戈尔（前副总统） –
在这里，亚马逊、Facebook、Twitter 和其他所有公司相对缺乏动向的情况更加明显。唯一显示真正增长的实体是 DuckDuckGo（这与他们报告的数字相符）。 误解三：YouTube 是第二大搜索引擎 现实：Google 图片量是 YouTube 的 4 倍多 YouTube 非常庞大。它的搜索量比 Bing 或 Yahoo 还要大，是亚马逊的两倍多，是 Facebook 的三倍。但它在搜索领域仅次于谷歌的第二大巨头——图片，位居第三。下面的图片很好地显示了这一点（在这张图片中，我在 50%
对于 Google 来说，公开这 FTC 的进一步审查。对于微软来说，这些数字令人尴尬，可能会导致投资者或旁观者质疑他们的竞争能力。但正如任何精明的营销人员都知道的那样，只要他们能访问自己网站的分析数据，Google 就会发送绝大多数搜索流量。 这些数据有StatCounter 的数据支持，因此 Jumpshot 并非只是在说这是真的。此外，当我比较 DuckDuckGo最近宣布的每日搜索量突破3000 万次并将其与 Jumpshot 的增长数字进行比较时，这两个数字相差 5% 以内——这表明，即使在搜索量范围的低端，Jumpshot 的准确性也符合实际。 搜索领域正在赶超谷歌 事 误解二：亚马逊（或
在我看来，搜索营销长松一口气。这很糟糕，而且越来越糟，但它还没有蚕食到让 SEO 或付费搜索领域的任何人担心自己的工作。 以下是过去 11 个季度中移动设备上每 100 次搜索的自然点击、付费点击和非点击搜索的细分： 以下是台式电脑和笔记本电脑上的相同数据： 谷歌于 2016 年第一季度开始在搜索结果上方推出 4 条广告，到那年第三季度，这种广告已经很常见了。在接下来的两年里，谷歌让广告变得更加微妙，从黄色块状、粗体广告指示符变成了几乎不可见的 当前版本，广告指示符 设计为与 URL 融为一体： 他们还添加了大量新类型的丰富图片、视频、视觉和互动广告。 自然点击率的影响微乎其
优先考虑点击率较高的关键字 当 Google 尝试 SERP 中的查询时，请进行优化以赢得这些位置，然后为搜索者提供强有力的理由点击您的网站（通过提供部分但不是全部信息，或通过提供引人注目的钩子来展示您提供的其他内容） 使用其他渠道——品牌、社交、内容、媒体+公关、社区建设等——来增加品牌搜索需求和品牌认知度（这样搜索者就会查询你的名字而不是通用关键词，当他们在 SERP 上看到你时，更有可能点击你） 定位搜索查询并创建内容，以满足需要进行深入研究的搜索者的需求，而不是满足于简短答案或简单项目符号列表的搜索者的需求 坏消息是，传统的、赚取自然点击的 SEO 机会正在减少。 好消息是搜索继续增长并创 造新的、不同类型的机会。我们生活在一个谷 印度尼西亚电报数据库 歌占据大多数的世界，这很糟糕，但至少谷歌与 Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、Reddit 和其他流行的在线平台不同，它仍在向外发送流量。 想要使用上述图表/数据？欢迎将其嵌入到任何地方，但请将链接信用归于此帖子。
除非我们拓宽影响者营销的含义（参见问题 1），或者让那些微名人物流专家在 Instagram 上展示最新的集装箱起重机技术，否则这种策略的市场规模会受到人为限制。 我认为影响力营销将继续作为一种实践得到采用，但狂野西部的结束还需要几年（甚至更久）。与此同时，大量的资金将被浪费，少数公司和活动将获得惊人的投资回报，而许多人将处于中间位置。我们以前在搜索引擎优化、社交媒体、内容况。希望这一次，我们当中精明的老手们将把非理性的兴奋和厌倦的反对保持在最低限度。 有比这里提到的更大的问 附言：如果您认为上述问题已经有解决 印度电讯数据库 方案，或者题，我很乐意在评论中听到您的意见。 当 Google 的搜索结果如下所示时，内容创建者、网络搜索者和 Google 都是赢家。 当它们看起来像这样（或这样，或这样，或这样）时，受益的主要是 Google 和搜索者。 内容创作者？并非如此。一些点击可能仍会流向创作 Google 抓取和重新发布的内容的人（具有讽刺意味的是，Google
这正是 Facebook 的企业页面所发生的事情。Twitter 上也发生过这种情况。我怀疑，非亲朋好友 Instagram 响力。当 Facebook 需要更多的广告收入增长或更大的产品粘性时，这似乎是不可避免的举措。 ＃9：虚假粉丝、虚假影响者和虚假数据 我们都看到了这样的报道——50 % 的付费网红帖子互动都是假的、虚假粉丝正在破坏网红营销、联合利华拒绝与使用机器人和虚假粉丝的网红合作等——但除非平台本身决定采取行动，消除虚假账户、机器人和操纵的互动，否则不太可能发生任何真正的改变。 努力应对网络垃圾邮件和黑 当我们在 10 月份为 Twitter 推出虚假粉 香港电讯数据库 丝工具
即使投资回报率很小，可预测、一致的渠道也会得到大量关注（想想所有几乎没有正回报但花费数百万的 Facebook 广告活动和 Google 广告购买）。高变化性的策略通常会受到投资不一致的影响，例如内容营销、搜索引擎优化和公关，所有重新证明自己的价值，即使它们的投资回报率更高。 #6：发现影响源需要手动且困难 假设你向洛杉矶的厨师销售餐厅设备，或者向温哥华的建筑师销售 CAD 软件。你如何知道这些厨师/建筑师访问了哪些网站？他们阅读了哪些博客？他们订阅了哪些 YouTube 频道？他们听了哪些播客？他们在 Twitter/LinkedIn/Instagram 上关注了谁？他们阅读了哪些 SubReddit？ 目前，这些信息要么来自非常昂贵的（大约 5 万美元以上）受众调查，通常由公关公司进行，要么完全由营销人员手动完成，他们花费数天时间在 Google 上搜索诸如“温哥华顶级建筑博客”、“推荐给洛杉矶厨师的播客”等查询。 除非这些数据随时可用且质
但从长远来看，当预算紧缩时，这最终会导致品牌放弃这一策略。 为了弥补这一缺陷，我认为影响力营销活动需要像电视、广播和户外广告那样进行衡量。也就是说，通过地理和时间序列测试来衡量品牌提升/下降、按地理+时间进行的直接网站访问、品牌搜索量数字以及新闻/博客/社交提及跟踪。这并不容易，但这是可能的，而且这是真正了解投资的全部影响的唯一方法。 #4：点赞、评论、展示和网站 当某些平台（Twitter、LinkedIn、Facebook）上有网红活动的数据时，这些数字与影响力的对应性并不好。 播客可能能够显示听众总数 但无法显示有多少人听到了某个特定 德国电讯数据库 广告商的提及。Twitter 帐户可以显示印象、点击、喜欢、转发和回复，但无法将其与之后采取行动的人数联系起来。这两个来源（以及大多数博客、网站和其他社交来源）都比“网红”世界的宠儿 Instagram 要好，因为 Instagram 的可测量性完全是垃圾。 我有点怀疑 Instagram 上缺乏指标可用性和透明度是否是其在网红营销中如此受欢迎的原因之一。也许如果公司对这些数据有更多的了解，他们会将部分预算和精力转移到其他来源？ 但是，除了 Instagram（和 YouTube）之外，大多数影响力来源都对指标负有一定责任，我认为这实际上是问题的一部分。 销策略通常获得的投资和
