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搜索结果的统计的排名位置只能说与排名有关，简单的来说观察、统计的排名不一定是实际搜索引擎使用中的排名。
 

简单说，这些排名因素统计的过程是这样：搜索典型关键词，搜索结果页面，使用各种工具记录、查询、计算有排名的页面的特征，最后分析排名好的页面有哪些共同特征，或者有哪些排名不好的页面所没有的特征。

所以，这种统计的基础是，“排名好”与“页面特征”同时出现，也就是这两者有相关性，经常相关性还挺高。但有相关性并不必然说明有因果性。最浅显的比喻是，公鸡打鸣和天亮经常一起出现，是有很高相关性的，而且是公鸡打鸣后天亮，但公鸡打鸣不是天亮的原因。

排名与所谓的排名因素之间也是如此。最明显的，几乎所有排名因素统计都表明，Facebook和Twitter等社交媒体上的点赞数、分享数、转发数等是与Google排名相关性最高的因素，或者说两者同时出现概率很高，但社交媒体互动数据高是导致排名好的原因吗？或者说，是排名因素吗？

所谓的排名因素和排名之间不一定有因果关系，有些甚至明确没有因果关系，那我们忙活什么呢？那些公司费劲统计它干什么呢？

首先，不一定有因果关系，但也不一定就没有因果关系。搜索引擎不说，我们就不能确定而已。各个统计调查中那么多因素，总会有一些确实是搜索引擎使用中的排名因素，碰也能碰上几个。

更重要的是，两者的强相关度往往是有内在原因的，虽然我们不知道确切关系。如果SEO们把一个页面优化得和排名好的页面一个样，那么很大概率这个页面也能获得好排名，虽然我们也无法明确知道到底优化的那一部分起了作用，起了多大作用。

淄博至信网络的小编提醒您：人工智能的优势就是处理相关性。

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