Big Database

幸运的是，我们可以依靠大量的点击流数据来计算这一点。点击流数据本质上是有噪声和有偏差的，因此我们的模型足够全面，可以消除随机事件，消除采样数据中的偏差，并根据典型的 Google 语料库预测流量模型。这里有一个先有鸡还是先有蛋的问题，因为如果 Google 数据有分组关键字问题，我们就无法对其进行建模，但如果没有点击流数据，我们就无法解决所有分组关键字问题。然而，只要我们有合理的信心点击流数据是内部一致的，那么我们就可以依靠它先解决分组问题，然后将未分组的数据与正常的点击流数据进行比较，关键词规划者就可以使用这些数据。这是一个复杂的过程，但最终我们可以在没有谷歌数据的情况下合理预测每月的搜索量。

让我举个例子。紫心勋章获得者胡马云·汗上尉的父亲 香港移动数据库 希兹尔·汗在民主党全国委员会大会上发表演讲后引起了不小的政治轰动。她的故事代表了关键词统计中的一个常见问题：在她演讲之前，没有人搜索过她的名字。他的演讲结束后，他的名字出现在谷歌趋势上，但即便如此，由于发布数据的延迟数月，谷歌关键字规划师仍然落后于报告其数字。因为我们的点击流数据可以了解趋势，所以我们可以估算 Google 的流量，而无需 Google Keyword Planner 数据。

对于非热门关键词也是如此。如果我们看到某个术语在我们的点击流数据中经常被搜索，但在我们的 Google 数据集中没有出现，那么我们很可能拥有误导性（集群量）或无法访问的数据，而 Google Keyword Planner 可以在不依赖来源的情况下进行预测。