5 月 4 日，谷歌宣布他们将推出新的核心更新。到 5 月 7 日，似乎尘埃已基本落定。这是 MozCast 的 11 天视图：
我们从 5 月 4 日到 6 日测量了相对较高的波动性，5 月 5 日达到了 112.6° 的峰值。请注意，5 月 4 日之前的 30 天平均气温在历史上非常高（89.3°）。
这与之前的核心更新相比如何？由于最近的气温远高于历史平均水平，因此 2020 年 5 月的核心更新是我们迄今为止第二热的核心更新，略低于 2018 年 8 月的“医疗”更新。
谁“赢得”了五月核心更新？
在重大更新后报告赢家和输家是很常见的（我自己也做过），但有一段时间我一直担心这些分析只捕捉到一小段时间。每当我们比较两个固定时间点时，我们都会忽略搜索排名的自然波动和关键字之间的内在差异。
这一次，我想仔细看看这些陷阱。我将专注于获胜者。下表按 10,000 个关键字 MozCast 跟踪集中的总排名显示了 1 天获胜者（5 月 5 日）。我只包含了 5 月 4 日排名至少为 25 的子域：
抛开通常的统计怀疑（某些关键字的小样本量，我们数据集的独特优缺点等），这个分析有什么问题？当然，有不同的方法来报告“百分比增益”（例如绝对变化与相对百分比），但我已经诚实地报告了绝对数字并且相对变化是准确的。
问题是，在一天后匆忙计算数字时，我们忽略了大多数核心更新都是多天的现实（这一趋势似乎在 5 月核心更新中继续存在，正如我们的初始图表所证明的那样）。我们也未能考虑排名可能在历史上波动的域（但稍后会更多）。如果我们比较 1 天和 2 天的数据会怎样？
我们讲哪个故事？
下表增加了 2 天的相对百分比。我保留了相同的 25 个子域，并将继续按照获得的 1 天百分比对它们进行排序，以保持一致性：
即使只是比较推出的前两天，我们也可以看到情况发生了很大变化。问题是：我们要讲哪个故事？通常，我们甚至不查看列表，而是根据我们自己的客户或挑选数据的轶事。考虑这个故事：
如果这是我们对数据的唯一看法，我们可能会得出结论，更新在两天内加剧，第二天的奖励网站甚至更多。我们甚至可以开始制作一个关于应用程序需求如何增长或某些新闻网站获得奖励的故事。这些故事可能有一定的真实性，但事实是，仅凭这些数据我们一无所知。
现在，让我们选择三个不同的数据点（所有这些都来自前 20 个）：
从这个有限的观点来看，我们可以得出结论，谷歌认为核心更新出了问题，并在第二天将其撤消。我们甚至可以得出结论，某些新闻网站因某种原因而受到处罚。这讲述了一个与第一组轶事截然不同的故事。
2020 年 5 月的数据中还隐藏着一个更奇怪的故事。考虑一下：
LinkedIn 在第一天显示了一个小幅度的提升（我们通常会忽略它），然后在第二天失去了 100% 的排名。哇，五月核心更新真的很厉害！事实证明，LinkedIn 可能不小心取消了他们网站的索引——他们第二天就恢复了，而且这个巨大的变化似乎与核心更新无关。一个简单的事实是，这些数字很少告诉我们一个网站为什么会获得或失去排名。
我们如何定义“正常”？
让我们更深入地了解一下 MarketWatch 数据。Marketwatch 在 1 天的统计数据中上涨了 19%，但在 2 天的数据中下跌了 2%。这里的问题是我们从这些数字中不知道 MarketWatch 的正常 SERP 通量是什么样的。这是 5 月 4 日（核心更新开始）前后 7 天的图表：
即使只看一点历史数据，我们也可以看到 MarketWatch 与大多数新闻网站一样，经历了巨大的波动。5 月 5 日的“收益”只是因为 5 月 4 日的损失。事实证明，5 月 4 日之后的 7 天平均值（45.7）仅比 5 月 4 日之前的 7 天平均值（44.3）略有增加，而MarketWatch 测量到 +3.2% 的适度相对收益。
现在让我们看看 Google Play，两天后它似乎是明显的赢家：
你甚至不需要做数学来发现这里的差异。将 5 月 4 日之前的 7 天平均值 (232.9) 与之后的 7 天平均值 (448.7) 进行比较，Google Play 在 5 月核心更新之后经历了 +93% 的戏剧性相对变化。
这个 7 天之前/之后的比较如何与 LinkedIn 事件一起使用？这是之前/之后的图表，为两种方法添加了虚线：
虽然这种方法确实有助于抵消单日异常，但我们仍然显示出 -16% 的前后变化，这与现实并不相符。您可以看到 5 月核心更新后的 7 天中有 6 天高于 7 天的平均值。请注意，LinkedIn 在短期历史上的波动性也相对较低。
为什么我要选择一个我的新指标不达标的极端例子？我希望非常清楚，没有一个指标可以说明整个故事。即使我们考虑了方差并进行了统计测试，我们仍然遗漏了很多信息。之前/之后的明显差异并不能告诉我们实际发生了什么，只能告诉我们与核心更新的时间相关的变化。这是有用的信息，但在我们得出全面的结论之前，它仍需要进一步调查。
不过，总的来说，这种方法肯定比单日切片要好。使用前后 7 天的平均值比较既考虑了历史数据，也考虑了更新后的整整 7 天。如果我们将这种 7 天期间的比较扩展到更大的数据集会怎样？这是我们最初的“获胜者”名单，其中包含新号码：
显然，在一张表中要消化的内容很多，但我们可以开始看到前后指标（7 天平均值之间的相对差异）在某些情况下与 1-天或 2 天视图。让我们继续并根据前后百分比变化重新构建前 20 名：
一些大玩家是一样的，但我们也有一些新来者——包括看起来他们在第一天就失去了知名度的网站，但已经积累了 2 天和 7 天的收益。
让我们快速浏览一下Parents.com，我们最初的大赢家（winnerer？winnerest？）。第一天显示出 +100% 的巨大收益（能见度加倍），但第二天的数字更为温和，前后收益仅略低于第一天收益的一半。以下是之前和之后的 7 天：
在这里很容易看出，第一天的上涨是一个短期异常，部分基于 5 月 4 日的下跌。比较 7 天的平均值似乎更接近事实。这不仅是对像我这样的算法跟踪者的警告，也是对可能看到 +100% 并急于告诉他们的老板或客户的 google SEO 的警告。不要让好消息变成你无法兑现的承诺。
为什么我们一直这样做？
如果看起来我在呼唤这个行业，请注意我在这里完全是我自己的目标。尽早发布分析的压力很大，不仅因为它等同于流量和链接（坦率地说，确实如此），还因为网站所有者和谷歌 SEO 真正想要答案。正如我最近所写的，我认为过度解释短期损失和纠正错误的事情是非常危险的。但是，我认为夸大短期胜利并期望这些收益是永久性的也存在真正的危险。这可能导致同样风险的决定。
都是废话吗？不，我不这么认为，但我认为暴风雨过后很容易走下人行道进入泥泞，至少我们需要等待地面干燥。在 Twitter 和 24 小时新闻周期的世界中，这并不容易，但获得多天的视图是必不可少的，特别是因为如此多的大型算法更新会在很长一段时间内推出。
我们应该相信哪些数字？从某种意义上说，所有这些，或者至少是我们可以充分验证的所有。没有一个单一的指标可以描绘出整个画面，在你匆忙庆祝进入获胜者名单之前，重要的是要迈出下一步，真正了解历史趋势和任何胜利的背景。
谁想要一些免费数据？
鉴于分析的范围，我没有在这篇文章中涵盖 2020 年 5 月核心更新失败者或超过前 20 名，但您可以在此处下载原始数据。如果您想编辑它，请先复制它。赢家和输家分别位于不同的选项卡上，这涵盖了 5 月 4 日在我们的 MozCast 10K 数据集中排名至少 25 的所有域（刚刚超过 400 个域）。
