是的，点击

    去年，我不得不为客户进行广泛的在线声誉管理工作。虽然我能够超过搜索引擎结果页（serp）中已经存在的大多数其他网站，但一个特定的问题提出了更高的难度：一些最古老的文章（大约在2005-2006年）占据了两个头把交椅。 我的任务是覆盖这些结果，发展客户拥有的数字资产。不幸的是，即使在数字属性上采用了链接构建策略后，我也无法实现我的目标。

     因此，我决定测试另一种策略：记住众多 理论 关于点击率对搜索结果页面的影响，我在“微型工作网络”上雇用了一定数量的人员，然后让他们单击数字媒体资源。 在短短几周内，数字媒体就能够取代报纸上的文章。 结果是如此有趣，以至于我决定与我的朋友做一个实验， 安德里亚·斯卡佩塔（andrea scarpetta） ，以验证点击率假设是否为排名信号。 我们开发了一种软件工具，可以模拟查询的随机点击序列，具有以下特征： 用一个 具体代理 服务，我们可以访问美国境内的数千个ip地址。

     我们收集了 500个用户代理 桌面，移动和平板电脑浏览器之间的字符串，可以随机使用，以模拟几种浏览器。 该软件打开一个会话，在google上进行查询，单击特定的url，打开页面，然后 在那里呆了大约20秒钟 。 每个环节都有一个 独特的ip 在95％的情况下，重复的ip是 永不连续 。 我们做了一个 随机数 的请求数（每天250到700之间），并发请求数为2到4之间的随机数。

     我们知道google为了计算单个url的排名考虑了数百种因素；因此，我们试图排除可能影响测试的许多现场和异地因素。经过长时间的讨论，我们同意以下功能： 一个 过时的查询 没有任何流量（与2002年冬季奥运会相关） 其中有一个 pdf格式 在前10个结果中（因此不包括大多数现场排名因素） 接近 零传入链接 这是一个 宁可 稳定 serp 介于 第八名和第十名 在给定查询的第一页上 这是serp与 通用搜索结果很少或没有 为了监视更改，我们使用了两种不同的方法： 我们使用以下方法跟踪每日排名 proranktracker.com。 我们记录了文件中单击的每个url的位置。 经过一周的活动后，点击的网址从“ 第十至第三位置 并在第四和第五位置之间的其余时间保持平均排名。