我指的就是这种动态。 连续实时谷歌算法意味着什么？ 所以呢？如果谷歌采用连续实时模型会怎么样？实际意义是什么？ 简而言之，这意味着排名波动将更加稳定。与其等待谷歌按下算法更新按钮，以便排名作为一种结构受到显着影响，这将成为常态。
该算法将不断“自行”评估页面/网站，并进行调整以更实时地排名。 另一个含义是不必等待下一次更新进行恢复。虽然不是硬性规定，但如果您受到官方 Google 更新（例如核心更新）的重大影响，您通常不会看到排名恢复发生，直到发布下一版本的更新 – 届时您的页面将评估。
在实时场景中
页面不断被评估，链接的方式与2016 年发布的 Penguin 4.0很相似。对我来说，这将是对当前“SERP 生态系统”的重大改变。 我什至会争辩说，在某种程度上，我们已经有了连续的“实时”算法。事实上，我们至少部分拥有实时谷歌算法是事实。
如前所述，2016 年，Google 发布了 Penguin 4.0，无需等待另一个版本的更新，因为这种特定算法会不断评估页面。 然而，在 Penguin 之外，当我说 在 阿鲁巴电子邮件列表 某种程度上我们已经拥有连续实时算法时，我的意思是什么？ 实时算法调整案例 生态系统中不断发生的“实时”排名调整非常重要，以至于它们完善了波动格局。 根据我提取的Semrush 数据，与 2020 年相比，2021 年反映高位波动的天数增加了 58%。
同样，反映高或非常高的天数增加了 59%等级波动水平：
显示波动性的数据——谷歌转向“实时”算法 简而言之，反映排名波动水平升高 的实例数量显着增加。在研究了这些趋势并查看了排名模式之后，我相信上述排名反转是原因。
意思是，排名波动增加的实例中有很大一部分来自我认为是机器学习不断“实时”重新校准，从而产生前所未有的排名反转水平。 支持这一点的事实（随着排 优化列表 名波动性的增加）我们没有看到排名变动的剧烈程度增加。意思是，有更多的排名波动的例子，但波动的程度并没有增加。
事实上，与 2020 年相比，2021 年的平均排名变动幅度有所下降！ 为什么？同样，我将此归因于机器学习属性的重新校准及其对排名的“实时”影响。
