工具 此 YouMoz 条目由我们的一位社区成员提交。作者的观点完全是他们自己的观点（不包括极少数情况下的催眠），可能不反映 Moz 的观点。 一年多前，兰德发表了一篇揭露 Alexa、Compete 和 Google Trends 等流量估算工具准确性的文章，这些服务显然完全失败，这让我很惊讶。
进一步的研究只会增加我对这个话题的兴趣
根据观察和一些数据，很明显这些工具 智利电话号码 的表现并不好。 量化和了解这些服务在科学意义重大的网站样本上何时有效以及何时无效似乎遥不可及；所有研究都基于单个或少数几个网站得出结论。毕竟，我们只是无法访问数千个 Google Analytics 帐户的凡人。 几个月来， 我一直在从专门从事网站销售的Flippa市场收集数据，这是我为即将到期的域名市场的新创业公司进行的域名和网站估值行业研究的一部分。
偶然间我设法找到了解决数据短缺问题的方法
Flippa 上的个人可以声明他们 Alt 属性（或 Alt 文本）的终极指南 收到了多少流量，附上他们的流量的 Google Analytics PDF，以及最近在市场上列出待售产品时直接报告 Google Analytics 在其网站上记录了哪些流量。 这些数据都是公开发布的，使用我快速编写的简短脚本即可轻松抓取。
我收集了大约 4,000 笔 Flippa 销售的报告流量数据
并排除了那些未附有经过 短信列表 验证的 Google Analytics PDF 的销售。 相关性 任何关注过 TheOpenAlgorithm 项目的人都知道我非常喜欢相关性。从本质上讲，相关性是衡量两个变量之间是否存在关系的指标 – 它们并不衡量一个变量相对于另一个变量的准确性，而只是衡量是否存在关系。
例如，如果有一种工具可以始终以实际流量的
10 倍来估计流量，那么它将具有完美的相关性，但除非我们知道这个倍数，否则它对于估计实际流量毫无用处。 颇具讽刺意味的是（并且令人耳目一新），没有必要给出强制性的“相关性不等于因果关系”警告，因为我们知道较低的 Alexa 或 Compete 排名并不会给您带来流量（或至少不会在很大程度上带来流量）；它衡量您实际收到的流量。