我们没有使用上面的随机化，而是从超过一百万个流行的 RSS 源中随机选择以查找他们的最新帖子，并检查它们是否已包含在各种 Moz 和竞争对手索引中。虽然这张图有一些错误，但我认为只有一条清晰的路径。阿赫拉夫关于他的爬行器的说法是正确的。它们速度很快，而且无处不在。尽管 Moz 显着且呈指数级地增加了我们的覆盖范围，但它在 FastCrawl 指标方面几乎没有产生任何影响。
现在你可能会问如果驼鹿爬得那么快
怎么能抓住鹿呢？嗯，有几个答案， 仅代表网络的一部分。大多 土耳其电报数据库 数 URL 都不是新的。假设两个索引（一个新，一个旧）有一堆正在考虑抓取的 URL。两者都可以优先考虑他们以前从未见过的重要域上的 URL。对于较大、较旧的指数，该指数在该组中所占的比例较小，因为它们已经爬升了很长一段时间。
因此在白天旧索引的爬行的很大
一部分将用于重新爬行它已经知道的页面。新的索引可以将更多的 2025 年酒店营销的主要趋势 爬网能力投入到新的 URL 上。 然而，当我们捕获和控制某些大小矩阵中的字符时，这给 Moz 带来了改进爬行基础设施的压力。截至本文发布，Ahrefs 正在赢得快速爬行指标。 质量 好吧，现在我们用我们的语言交谈。在我看来，这是最重要的事情。
如果创建链接图来帮助 SEO
人员与 Google 不一样，那还有什么意义呢？虽然我们不得不暂 比特币数据库美国 时削减一些指标，但我们发现一些非常重要且值得关注的指标。 域索引匹配 随机域在 Google 和链接索引中共享相同索引状态的概率是多少？ 域索引匹配尝试确定域何时与 Google 共享与竞争链接索引之一相同的索引状态。
如果 Google 忽略某个域，我们也想忽略该域。如果 Google 对某个域建立索引，我们希望对该域建立索引。如果我们有一个 Google 没有的域名，反之亦然，那就糟糕了。 由于规模的原因，这张图有点难以阅读（前几天的跟踪失败了），但我们实际看到的是 Moz 和我们的竞争对手之间在统计上的显着差异。如果我们只计算输赢，我们可以让它看起来比实际更有竞争力，但我们必须考虑到二月份左右确定角色索引位置的方式存在误差。