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用于优化和模拟网页排序和流量的系统和方法

阅读：668发布：2020-05-17

专利汇可以提供用于优化和模拟网页排序和流量的系统和方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本申请旨在定量优化和模拟网页搜索引擎排序、与搜索引擎相关联的网页流量、以及用户与导致转换的网页内容的互动。例如，搜索引擎响应模型可以确定网页的排序因子如何影响网页相对于关键字的排序。排序因子响应模型可以确定网页的属性如何影响排序因子。可以通过确定与网页相关联的关键字和关键词、以及与关键字和关键词相关联的网络流量，来确定该网页的可寻址市场。随着网页属性的调整，本文的操作可以基于调整后的属性来模拟预期的网页排序和流量，并且根据目标网页的影响程度，来识别导致排序、流量和转化增加的优化因子。，下面是用于优化和模拟网页排序和流量的系统和方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种系统，包括：
一个或更多个处理器；以及
 存储器，其存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由所述一个或更多个处理器执行时，使所述一个或更多个处理器执行以下操作：
确定与网页相关联的一个或更多个排序因子，至少部分地基于所述一个或更多个排序因子，来确定所述网页的搜索引擎排序；
确定与所述网页相关联的一个或更多个网页属性，至少部分地基于所述一个或更多个网页属性来确定所述一个或更多个排序因子中的排序因子；
至少部分地基于对与分离于所述网页的第三方网页相关联的内容的n元语法分析，确定与所述网页相关联的可寻址市场；
基于来自搜索引擎的结果，确定与所述网页相关联的当前排序和当前流量水平，所述结果至少部分地基于关键字；
至少部分地基于至少一个改变来模拟对所述网页的所述至少一个改变，以确定更新的排序和更新的流量水平，至少部分地基于确定单个网页属性与单个排序因子之间的相关性的系数模型，来模拟对所述网页的所述至少一个改变；
将所述至少一个改变应用于所述网页，以生成更新的网页，所述应用至少部分地基于所述更新的排序和所述更新的流量水平；以及
发布所述更新的网页，以供公众访问和由所述搜索引擎建立索引。
2.根据权利要求1所述的系统，所述操作还包括至少部分地基于对所述网页的所述至少一个改变，来更新所述一个或更多个网页属性的至少一部分。
3.根据权利要求1所述的系统，所述操作还包括：
接收与所述网页相关联的至少一个种子术语；
分析与所述第三方网页相关联的内容，以确定与所述至少一个种子术语相关联的关键词列表，所述关键词列表至少部分地基于所述n元语法分析；以及
确定源自所述搜索引擎的流量的量，所述流量的量至少部分地基于所述关键字列表。
4.根据权利要求3所述的系统，所述操作还包括：
接收与所述网页相关联的网页分析；
至少部分地基于所述网页分析，来校准流量的量，以作为流量的校准量；以及至少部分地基于所述流量的校准量，模拟对所述网页的所述至少一个改变，以确定所述更新的排序和所述更新的流量水平。
5.一种系统，包括：
一个或更多个处理器；以及
存储器，其存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由所述一个或更多个处理器执行时，使所述一个或更多个处理器执行以下操作：
确定与网页相关联的一个或更多个排序因子；
确定与所述网页相关联的一个或更多个网页属性；
至少部分地基于对与分离于所述网页的第三方网页相关联的内容的n元语法分析，确定与所述网页相关联的可寻址市场；
基于来自搜索引擎的结果，确定与所述网页相关联的当前排序和当前流量水平；
至少部分地基于至少一个改变来模拟对所述网页的所述至少一个改变，以确定更新的排序和更新的流量水平；
至少部分地基于所述更新的排序和所述更新的流量水平，将所述至少一个改变应用于所述网页，以生成更新的网页。
6.根据权利要求5所述的系统，所述操作还包括：
接收与所述网页相关联的至少一个种子术语；
分析与所述第三方网页相关联的所述内容，以确定与所述至少一个种子术语相关联的关键词列表，所述关键词列表至少部分地基于所述n元语法分析；以及确定源自所述搜索引擎的流量的量，所述流量的量至少部分地基于所述关键字列表。
7.根据权利要求6所述的系统，所述操作还包括：
为所述关键字列表中的关键字确定加权索引值；以及
基于与所述加权索引值相关联的优先级，在所述关键字列表中对所述关键字进行排序。
8.根据权利要求5所述的系统，所述操作还包括：至少部分地基于搜索引擎响应模型来估计所述网页的搜索引擎排序，所述搜索引擎响应模型至少部分地基于所述一个或更多个排序因子。
9.根据权利要求5所述的系统，所述操作还包括：基于与所述网页相关联的网页内容、网页格式、或网页安全性中的至少一者，来确定所述一个或更多个网页属性。
10.根据权利要求5所述的系统，所述操作还包括发布所述更新的网页以供公众访问和由所述搜索引擎建立索引。
11.根据权利要求5所述的系统，所述操作还包括：
确定所述当前排序与所述更新后的排序之间的排序差；
确定所述排序差高于阈值排序差值；以及
至少部分地基于所述排序差高于所述阈值排序差值，将所述至少一个改变应用于网页，来生成更新的网页。
12.根据权利要求5所述的系统，所述操作还包括：
确定所述当前流量水平与所述更新后的流量水平之间的流量差；
确定所述流量差高于阈值流量差值；以及
至少部分地基于所述流量差高于所述阈值排序差值，将所述至少一个改变应用于所述网页，以生成所述更新的网页。
13.根据权利要求5所述的系统，所述操作还包括：
确定与更新后的排序相关联的选择率，所述选择率对应于将在一组搜索结果中选择与所述更新后的排序相关联的搜索结果的概率；以及
至少部分地基于所述选择率，来确定更新的流量。
14.一种处理器实现的方法，包括：
确定与网页相关联的一个或更多个排序因子；
确定与所述网页相关联的一个或更多个网页属性；
至少部分地基于对与分离于所述网页的第三方网页相关联的内容的n元语法分析，确定与所述网页相关联的可寻址市场；
基于来自搜索引擎的结果，确定与所述网页相关联的当前排序和当前流量水平；
至少部分地基于至少一个改变来模拟对所述网页的所述至少一个改变，以确定更新的排序和更新的流量水平；以及
将所述至少一个改变应用于网页，以生成更新的网页，所述应用至少部分地基于所述更新的排序和所述更新的流量水平。
15.根据权利要求14所述的处理器实现的方法，还包括：
接收与所述网页相关联的至少一个种子术语；
分析与所述第三方网页相关联的所述内容，以确定与所述至少一个种子术语相关联的关键词列表，所述关键词列表至少部分地基于所述n元语法分析；以及确定源自所述搜索引擎的流量的量，所述流量的量至少部分地基于所述关键字列表。
16.根据权利要求15所述的处理器实现的方法，还包括：
为所述关键字列表中的关键字确定加权索引值；以及
基于与所述加权索引值相关联的优先级，在所述关键字列表中对所述关键字进行排序。
17.根据权利要求14所述的处理器实现的方法，还包括至少部分地基于搜索引擎响应模型来估计所述网页的搜索引擎排序，所述搜索引擎响应模型至少部分地基于所述一个或更多个排序因子。
18.根据权利要求14所述的处理器实施的方法，还包括基于与所述网页相关联的网页内容、网页格式、或网页安全性中的至少一者，来确定所述一个或更多个网页属性。
19.根据权利要求14所述的处理器实现的方法，还包括：
确定所述当前流量水平与所述更新后的流量水平之间的流量差；
确定所述流量差高于阈值流量差值；以及
至少部分地基于所述流量差高于所述阈值排序差值，将所述至少一个改变应用于所述网页，以生成所述更新的网页。
20.根据权利要求14所述的处理器实现的方法，还包括：
确定与所述更新后的排序相关联的选择率，所述选择率对应于将在一组搜索结果中选择与所述更新后的排序相关联的搜索结果的概率；以及
至少部分地基于所述选择率，来确定所述更新的流量。

说明书全文

用于优化和模拟网页排序和流量的系统和方法

[0001] 相关申请的交叉引用

[0002] 本专利申请要求于2017年6月16日递交的序列号为15/625,901的美国实用专利申请的优先权。申请序列号为15/625,901的全部内容通过引用并入本文中。

背景技术

[0003] 网络流量从各种源到达网页，源包括至少直接寻址、数字广告活动、付费搜索和自然搜索。例如，直接寻址可以包括用户在网络浏览器中输入URL或地址，以导航到网页。数字广告可以包括结合各种网页呈现的文本、图像和/或视频，各种网页引导用户以导航到网页。通过与付费搜索结果一起呈现网页地址，可以产生付费搜索流量。例如，自然搜索流量可能来自用户对搜索引擎搜索查询的“有机”结果的选择。

[0004] 搜索引擎优化服务可以包括影响自然搜索结果(例如，未付费搜索结果)的可见性的过程。优化网页可以包括编辑网页的内容或以其他方式改变用户体验的各方面，以增加网页与特定关键字的相关性。但是，可能很难在实现此类改变之前评估优化网页的效果，这可能会给搜索引擎优化过程带来不确定性。发明内容

[0005] 本文描述的系统、设备和技术旨在定量优化和模拟网页搜索引擎排序、与搜索引擎相关联的网页流量、以及用户与导致转换的网页内容的互动。例如，本文描述的系统、设备和技术可使用搜索引擎响应模型来确定网页的排序因子如何影响网页相对于特定关键字的排序。可使用排序因子响应模型来确定网页的属性如何影响排序因子。可以通过确定与网页相关联的关键字和关键词、以及与关键字和关键词相关联的网络流量，来确定该网页的可寻址市场。随着网页属性的调整(例如，网页上的图像的大小)，本文的操作和计算可以基于调整后的属性来模拟预期的网页排序和预期量的流量，确定最有效的算法回归模型，以较高的准确度和置信度来预测优化机会，和/或并根据目标网页的影响程度，来识别导致排序、流量和转化增加的最具影响的优化因子。

[0006] 以简化形式提供本发明内容以介绍选定的概念，这些概念将在具体实施方式中进一步描述。本概述既不旨在识别所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。此外，要求保护的主题不限于解决在本公开的任何部分中指出的任何缺点或所有缺点的实施方式。附图说明

[0007] 参照附图阐述详细描述。在附图中，附图标记的最左边的一个或更多个数字识别该附图标记首次出现的附图。在不同附图中使用相同的附图标记表示相似或相同的条目或特征。

[0008] 图1示出了用于基于搜索引擎结果，来优化和模拟与网页相关联的网页排序和流量的示例性过程的图形流程图。

[0009] 图2示出了根据本公开的实施例的用于优化和模拟网页排序和流量的示例环境。

[0010] 图3示出了示例中央服务器，其被配置为在搜索引擎优化的情境中优化和模拟网页排序和流量。

[0011] 图4示出了用于优化和模拟网页以确定排序和流量的示例过程。

[0012] 图5示出了用于在对网页实现改变之前，优化和模拟网页以确定流量和排序的示例过程。

具体实施方式

[0013] 本文描述的系统、设备和技术旨在针对搜索引擎结果，优化和模拟网页排序和网页流量。当用户向搜索引擎输入一个或更多个搜索词时，搜索引擎可以按经排序的顺序返回网页列表。如本文所讨论的，搜索引擎对网页的排序以及与该排序相关联的网页流量可以是基线排序和用于确定网页优化的功效的流量。

[0014] 可以利用搜索引擎响应模型，来确定网页的各个方面如何影响该网页针对特定关键字的排序。例如但不限于，网页的排序可以部分地基于排序因子，例如，页面加载速度、网页安全性和网页参与时间。此外，排序因子响应模型可以用来确定网页的各个属性如何受到目标排序因子的相关影响。例如，单个排序因子(例如，页面加载速度)可以基于与属性的展示关联，例如，网页上图像的大小、网页内容是否针对移动浏览器进行了优化，托管网页的服务器相对于用户的物理位置等。因此，搜索引擎响应模型和排序因子响应模型可用于确定该网页的哪些排序因子影响该网页的排序结果，以及接合到相关联的排序因子优化的效果时，该网页的高度相关属性可以在多大程度上进行修改。

[0015] 可以基于多种因子来确定与网页相关联的预期量的流量，因子例如以上讨论的网页排序以及与关键字、关键词和网页相关联的总的可寻址市场。可以基于对在线内容(例如，社交网络内容)的分析，来确定总的可寻址市场，以确定主要种子关键字和产生到网页的流量的有关的相关关键字。例如，本文讨论的技术可以包括对主要种子术语(例如，“电话”)的量化识别，以及确定相关的关键字和关键词(例如，“断电话”、“砸电话”、“水损”等)。在一些情况下，关键字/关键词的列表可以基于各种社交网络内容的n-gram分析和基于探索性矢量的空间接近性分析。

[0016] 可以至少部分地基于种子术语和关键字/关键词参数的相关列表，来量化分配的流量的量。例如，对于与关键词相关联的搜索结果中的网页的单个排序，所述操作可以包括确定与单个关键词排序相关联的选择率。当进行回归评估时，选择率可以指示将选择以特定排序的搜索结果的可能性或概率。与关键字/关键词相关联的预期量的流量可以至少部分地基于从与付费搜索项相关联的信息中得出的估计值(例如，付费搜索项可以包括与该搜索项相关联的多个网络搜索的随着时间推移的估计值)。此外，预期量的流量可以基于与当前网页相关联的网络分析(例如，在选定的历史时间范围内与网页相关联的实际量的流量)。可以根据其他特定于市场的因子(例如，与商品或服务相关的地理位置、所提供的商品或服务的类型等)，进一步调整或校准总的可寻址市场。

[0017] 在某些情况下，确定总的可寻址市场可以包括从社交媒体渠道提取数据，以确定与特定市场相关联的相关关键词。例如，操作可以包括确定第一用户利用搜索引擎中的第一关键字来得出内容，而第二用户利用搜索引擎中的第二关键字来得出相同内容。此外，操作可以包括确定使用第三关键字搜索以得出内容的用户还使用第四关键字来得出相同内容。从社交媒体渠道中提取数据可以包括确定与各种内容相关联的用户参与度，反应、帖子类型和发布的终身价值优先级，并且对内容执行n元语法(n-gram)分析和基于向量的空间接近性分析，以确定关键字/关键词的相关列表。在某些情况下，可以通过地理位置、通过竞争、通过设备类型(移动设备、台式机、平板电脑)或通过区域大小(本地、区域、全球)，对关键字/关键词的相关列表进行分类和分区。在一些情况下，关键字/关键词的列表可以基于与内容类型(例如，与“共享”、“喜欢”、和/或“关注”相关联的多个用户)、和/或围绕基于受内容类型(例如，链接、视频，标题、描述、照片等)影响的内容的一组用户的计算距离(例如，基于路径遍历和社交网络图中基于节点/边缘向量的关系的直角三角形的测得距离(归一化幅度)的测量值)相关联的多个用户。

[0018] 因此，本文讨论的技术可以利用一种或更多种搜索引擎响应模型、一种或更多种排序因子响应模型、以及基于量和特定于市场的因子校准的总的可寻址市场，以优化和预测性地模拟对网页的何种改变可能会影响基于搜索引擎结果的网页排序和/或流量。

[0019] 本文讨论的优化和说明性模拟过程可用于从资源角度(例如，金钱成本、时间、处理能力、带宽等)确定网页的更新是否有效。

[0020] 因此，本文关于优化和模拟与网页相关联的排序和流量描述的操作可以说是植根于网络技术。此外，本文描述的操作可以基于对网页的任何数量的改变，来模拟网页的排序和/或流量，该改变可以影响与搜索引擎响应模型相关联的一个或更多个排序因子。因此，本文讨论的操作可以通过基于可量化的反馈将网页的改变作为目标，而不是在不需要改变的地方实现对网页的改变，从而提高资源的利用率，从而可以对搜索排序和/或流量产生相对较大的影响可能源自该针对性的实施方式。

[0021] 在某些情况下，模拟网页的排序和流量可以提供对该网页的预期网络流量的洞察力，其可以用于预测预期的网络流量，以做出更新或升级网络拓扑的确定。在某些情况下，可以基于预期量的流量，将与特定关键字相关联的网页在服务器上托管。例如，可以将具有高预期量的流量的网页在不同的服务器实例中托管，以减少拥塞和/或提高网络总容量。

[0022] 以这种方式，本文描述的系统、设备和技术通过提供操作来改善计算设备的功能，该操作可以模拟网页排序和流量，以预测与关键字相关联的网页的预期网络流量。在某些情况下，网络拓扑可以至少部分基于预期的基于关键字的网络流量，以提高一个或更多个网页处理流量的能力。

[0023] 可以以多种方式来实现本文描述的系统、设备和技术。下面参考以下附图提供示例性实施方式。

[0024] 图1示出了用于基于搜索引擎结果，来优化和模拟与网页相关联的网页排序和流量的示例过程的图形流程图。

[0025] 在102处，该操作可以包括确定排序因子。例如，排序因子可以与特定的搜索引擎算法和/或搜索引擎响应模型相关联，并且可以表示网页的各方面和/或各属性，网页的这些方面和/或属性部分地确定了网页在由针对关键字的搜索引擎呈现的搜索结果中的排序。在示例104中，网页的搜索引擎排序可以基于多个排序因子，排序因子表示为排序(Ranking)＝F(X1，X2，X3，...，XN)。在某些情况下，排序因子X1可以对应于页面加载速度；排序因子X2可以对应于网页安全水平；以及排序因子X3可以对应于网页参与时间。如在本公开的情境中可以理解的，例如在搜索引擎响应模型的情境中，可以使用任何数量或类型的排序因子来估计网页的排序。例如，排序因子的其他示例包括但不限于：网页长度；URL长度；网页上的链接总数；网页正文中的关键字匹配数；等等。在一些情况下，排序因子可以至少部分地基于调整后的相关系数来确定网页的排序，该调整后的相关系数可以使用如以下示例性伪代码中所示的正态分布的费雪Z转换(Fisher's Z transformation)过程来精确计算。

[0026]

[0027] 在106处，该操作可以包括确定网页属性，网页属性与排序因子耦合时进一步影响排序和流量。在某些情况下，网页的属性可以用于在排序因子响应模型的情境中确定排序因子。如上所述，排序因子可以包括例如页面加载速度、安全性、参与时间等因子。此外，排序因子还可以包括域已被注册的时间长度、或链接到特定网页的多个第三方网页。在一些实例中，操作106可以包括确定排序因子是否是特定于网页的因子(例如，也称为服务器端属性)，其例如可以由网页管理员更新或修改或以其他方式控制。例如，虽然域已被注册的时间长度可以是相关的排序因子，但是操作106可以包括确定：出于过程100的目的，不能操纵与域相关联的时间。

[0028] 示例108示出了与排序因子X1相关联的网页属性的示例，在该示例中，其对应于页面加载速度。在一些情况下，排序因子X1可以是特定于网页的属性的函数，函数表示为X1＝F(Y1，Y2，Y3，...，YN)。举例来说，但不限于，属性Y1可以对应于图像尺寸(例如，(通常)随着图像尺寸的减小，包括图像的网页的加载速度可以增大)；Y2可以对应于网页是否基于浏览器的类型(例如，例如台式机浏览器或用于智能手机的移动浏览器)而优化；以及Y3可以对应于服务器的位置(例如，通常，托管网页的服务器与请求该网页的设备之间的较短距离改善了页面加载时间)。但是，可以理解的是，网页属性可以与多个排序因子相关联。例如，减小图像的大小可以改善页面加载时间，但是图像太小会负面影响参与时间(例如，如果图像的分辨率或大小太低或低于阈值，则用户可以快速导航离开网页)。

[0029] 在110处，该操作可以包括至少部分地基于内容的n元语法分析，来通过关键字确定总的可寻址市场。例如，操作110可以包括从社交媒体渠道提取数据，以确定相关关键字/关键词的列表，从而用于确定可寻址市场。示例112示出了社交媒体内容(通常显示为“social.media.com”)，社交媒体内容包括指向电话的内容。示例114示出了关键字/关键词“电话”、“断电话”、“砸电话”、和“水损”的列表。在某些情况下，术语“电话”可以对应于种子术语，可以在n元语法分析中使用该种子术语来评估多个相关术语，以确定与大量用户相关联的关键字/关键词，该大量用户与大量内容相关联。也就是说，关键字/关键词“断电话”、“砸电话”和“水损”可以表示与种子术语相关联的关键字/关键词的列表，其反映与种子术语相关联的附加词汇。在一些实例中，关键字/关键词的列表可以与加权索引值相关联，以基于关键字/关键词的优先级或排序，对列表重新排序。以下伪代码展示了一种基于内容的n元语法分析来通过关键字计算总的可寻址市场的示例性过程：

[0030]

[0031]

[0032] 在116处，该操作可以包括基于关键字确定当前网页排序和/或网页流量。举例来说，操作116可包含使用一个或更多个自动脚本或刮板来将关键字(例如，“断电话”)提交给一个或更多个搜索引擎(例如，Google、Yahoo、Bing等)，以确定基于给搜索结果提供的关键字，网页在相关联的搜索结果中排序在哪个位置。在示例118中，第一网页“1”与当前排序R1，1和当前流量T1，1相关联。继续，第二网页“2”与当前排序R2，1和当前流量T2，1相关联。在某些情况下，当前排序可以是基于当前搜索结果的实际排序，并且当前流量可以是基于与当前网页相关联的网络分析的实际流量。在某些情况下，可以由模型提供当前排序和/或当前流量，以相对于测量值校准模型。如示例118中所示，操作116可以包括确定任意数量的网页的当前排序和流量。

[0033] 在120处，该操作可以包括模拟对网页的一个或更多个改变，以基于待模拟的改变，来确定更新的排序和/或流量。在某些情况下，操作120可以包括调整与搜索引擎响应模型相关联的一个或更多个排序因子。在某些情况下，操作120可以包括调整与排序因子响应模型相关联的一个或更多个网页属性。例如，具有第一尺寸的图像的网页可以具有图像尺寸因子＝1，而具有第二尺寸的图像的网页可以具有图像尺寸因子＝2。操作120可以包括更新属性或排序因子的数值，以确定排序因子响应模型、搜索引擎响应模型和/或总的可寻址市场的响应，从而确定与模拟变化相关联的将来排序和/或将来流量。在示例118中，第一网页“1”与将来排序R1，2和将来流量T1，2相关联。如示例118中所示，操作120可以包括确定任意数量的网页的将来排序和流量。

[0034] 如本文所讨论的，可以针对多个搜索引擎执行用于确定将来排序和/或流量的操作，并且可以聚集结果以观察跨多个搜索引擎的排序和/或流量。因此，过程100可以包括确定与多个搜索引擎的关键词相关联的网页的搜索引擎排序。

[0035] 在122处，该操作可以包括基于更新的排序和/或流量向网页应用更新。例如，操作122可以包括确定当前网页和模拟网页之间的排序差和/或流量差，如示例118所示。在某些情况下，操作122可以包括确定排序差和/或流量差高于阈值，以确定是否应将更新应用于网页。此外，操作122可包括接收与将更新应用于网页(或多个网页)相关联的时间、金钱费用、处理费用等的指示，以确定每增加排序和/或流量的成本。

[0036] 示例124示出了基于更新后的排序和/或流量，应用于网页上图像的一次更新。如上所述，网页排序的一个排序因子可以对应于网页的页面加载速度。此外，页面加载速度排序因子可以基于的一个属性是图像大小。因此，示例124示出了与第一分辨率相关联的第一组图像126被下采样、压缩或以其他方式转换为由第二组图像128表示的第二分辨率。在该示例中，通过模拟对与减小网页上图像的大小相关联的网页的改变，可以确定将来的排序和/或将来的流量。并且基于模拟的改变，该改变可以被应用于网页(如示例124中所示)，并且改变可以被发布，以供公众消费和/或由搜索引擎索引，从而可以相应地改善网页的排序和/或流量。

[0037] 在一些情况下，操作122可以包括至少部分地基于对网页的模拟改变，来接收对网页的一个或更多个改变或向网页应用一个或更多个改变，如本文所讨论的。例如，操作122可以包括接收对与网页相关联的代码、内容、结构、元数据等的一个或更多个更新或改变，以实现改变，从而改善与网页相关联的排序或流量。

[0038] 图2示出了根据本公开的实施例的用于优化和模拟网页排序和流量的示例环境200。在一些实例中，环境200可以包括经由一个或更多个网络212(例如，互联网)，与一个或更多个第三方搜索服务器204、一个或更多个内容服务器206、一个或更多个搜索引擎优化服务208、和/或用户电子设备210通信的一个或更多个中央服务器202。在某些情况下，一个或更多个第三方搜索服务器204可以表示一个或更多个搜索引擎，包括但不限于例如Google、Yahoo、Bing等的搜索引擎。如本文所讨论的，一个或更多个中央服务器202(也被称为“中央服务器202”)可以表示托管网页的服务器，该网页响应于自然搜索或有机搜索(organic searching)而可被用户电子设备210访问。在一些实例中，如本文所论述，一个或更多个内容服务器206可表示经由包括内容(例如，社交媒体内容)的一个或更多个网络212可访问的一个或更多个服务器，以确定可寻址市场的规模。此外，在一些情况下，搜索引擎优化服务208可以是与生成一个或更多个搜索引擎响应模型和/或一个或更多个排序因子响应模型相关联的实体。在一些情况下，搜索引擎优化服务208可以被集成到中央服务器
202中，并且在某些情况下，搜索引擎优化服务206可以是与中央服务器202分离的不同实体。

[0039] 中央服务器202可以包括一个或更多个模块，例如，搜索引擎响应模块216、排序因子响应模块218、可寻址市场模块220、校准量模块222、和模拟模块224。

[0040] 搜索引擎响应模块216可以包括以下的功能：对一个或更多个搜索引擎的响应进行建模(例如，经由一个或更多个搜索引擎响应模型)，以基于与网页相关联的多个排序因子来确定网页的排序。例如，但不限于，网页的排序可以部分地基于排序因子，例如，页面加载速度(例如，响应于将与网页相关联的地址输入到网络浏览器中而加载网页的时间量)、网页安全性(例如，网页是否使用HTTPS安全性、加密等)、以及网页参与时间(例如，用户从搜索引擎导航到网页和从网页返回之间的时间量，也被称为弹出率或弹出时间)。其他排序因子可以包括但不限于：域名年龄；顶级域名中的关键字；域名注册时间长度；与网页相关联的公共所有者信息或私人所有者信息；网页内容中的关键字的数目；与该网页相关联的链接数目；内容长度；关键字密度；内容更新的时间；语法和拼写；等等。在某些情况下，搜索引擎响应模块216可以使用任何算法或模型来确定网页的预期排序，这包括一个或更多个机器学习算法。在一些情况下，搜索引擎响应模块216可以至少部分地基于Spearman相关系数来确定网页的排序，该Spearman相关系数可以使用费雪变换来调整。

[0041] 排序因子响应模块218可以包括确定影响排序因子的网页属性的功能。例如，对于特定的排序因子，排序因子响应模块218可以包括基于网页属性的功能，以确定排序因子如何受到与网页相关联的改变的影响。在一个示例中，排序因子可以对应于“页面加载速度”，并且影响页面加载速度的属性可以包括图像大小、浏览器优化和服务器位置，仅举几例。排序因子响应模块218可以确定与各种属性相关联的一个或更多个相关性和权重，以量化与网页相关联的属性。

[0042] 可寻址市场模块220可以包括确定市场规模的功能，例如一段时间内与内容相关联的搜索次数。在一些实例中，可寻址市场模块220可以分析社交媒体内容，以确定与用户对特定内容的搜索相关联的关键字/关键词的列表。例如，可寻址市场模块可以在社交媒体渠道上使用n元语法分析，来确定一个或更多个种子术语、一个或更多个关键字和一个或更多个关键词之间的关联(在某些情况下，术语“关键字”可以包括关键字和关键词)。在确定与特定市场相关联的相关关键字/关键词列表之后，例如，可寻址市场模块220可以将列表传递给校准量模块222，以确定与关键字/关键词列表相关联的搜索量。

[0043] 校准量模块222可以包括确定与关键字/关键词的列表相关联的搜索量的功能。在一些情况下，对于每个关键字/关键词，校准量模块222可以访问数据库，该数据库与付费搜索数据相关联的量度量(volume metrics)相关联，作为与关键字/关键词相关的搜索量的代理。例如，校准量模块222可以包括确定针对单个搜索引擎的、与单个关键字相关联的查询量的功能。例如，校准量模块222可以包括从一个或更多个第三方搜索服务器204请求查询量信息的功能。在某些情况下，校准量模块222可以确定任何时间段的查询量，包括但不限于每时、每分、每天、每周、每月等的查询。在某些情况下，校准量模块222可以至少部分基于访问与所述搜索项相关联的信息来确定查询量。

[0044] 此外，校准量模块222可以包括确定与各种排序结果相关联的选择率的功能，各种排序结果与特定搜索引擎相关联。例如，校准量模块222可以接收或以其他方式确定选择速率表，该选择速率表指示与用户(例如，用户214)选择呈现为第一搜索结果、第二搜索结果、第三搜索结果等的搜索结果相关联的可能性或概率。在某些情况下，选择率可以称为点击率。在某些情况下，至少部分基于通过搜索结果对网页的排序，选择率可以对应于测量网页、链接、广告等接收每印象数的“选择”或“点击”数量的度量。例如，来自搜索引擎的搜索结果列表中的第一搜索结果的选择率可以对应于18％，这指示用户将有18％的机会选择第一搜索结果。搜索结果列表中的第二搜索结果的选择率可以对应于10％，这指示用户将有10％的机会选择第二搜索结果。尽管上述选择率不是限制性的，但是它们提供了一个选择率如何基于搜索结果中网页的排序的示例。在某些情况下，例如，校准量模块222可以提供图形用户界面，以允许用户输入来改变或更改一个或更多个选择率假设。在某些情况下，校准量模块222可以聚集从各种来源接收到的多个选择率表，以确定汇总的选择率表。在一些情况下，聚集可以包括至少部分地基于与选择率表的来源相关联的置信度水平，将权重分配给各种选择率表。

[0045] 校准量模块222可以包括基于多个因子，通过搜索结果校准期望量的流量的功能。在某些情况下，校准量模块222可以接收与网页相关联的网络分析信息，网页包括与网页所接收的一些或全部流量相关联的信息。例如，校准量模块222可以基于由可寻址市场模块
220确定的关键字/关键词的列表，来确定对当前流量的估计，以及基于网页随时间推移接收到的实际流量水平来校准流量的量。因此，校准量模块222可以基于随时间推移与网页相关联的实际流量数据来校准量估计。

[0046] 此外，校准量模块222可以包括基于多个特定于市场的因子，通过搜索结果来校准期望量的流量的功能。例如，对于特定实体(例如，企业)，校准量模块222可以至少部分地基于地理限制(例如，本地、区域和/或全球地理因子)、市场价值、业务领域等，来上下调整预期量的流量。

[0047] 模拟模块224可以包括以下功能：修改网页的至少一个方面或属性，以及基于网页的修改的方面或属性，来确定预期的排序和/或预期的流量。在某些情况下，模拟模块224可以接收对与属性或排序因子相关联的一个或更多个值的修改，并且将该修改应用于搜索引擎响应模型和/或排序因子响应模型，以确定与模拟变化相关联的预期排序和/或流量。

[0048] 在某些情况下，模拟模块224可以包括多个模块化功能，以用于模拟预期排序和/或预期量的流量，如本文所述。例如，模拟模块224可以包括基于自动回归执行多元回归分析，并且基于针对目标数据集的准确性来选择分类算法的功能。在某些情况下，可以基于一个或更多个效果变量和回归元(regressor)，通过对各种数据建模配置的适合水平和准确水平进行自动评估，来预先选择回归/分类算法。在某些情况下，效果变量是Y截距。回归元变量是影响受影响的响应变量Y截距的解释变量或预测变量。对于需要多路径遍历的回归算法，分类可以对应于类的模式，否则称为单个路径的均值预测(回归)。这些可选的回归/分类算法可以包括以下一项或更多项：线性算法(例如，线性判别分析(LDA))；非线性算法(例如，分类和回归树分析(CART)、k最近邻(kNN)等)；或复杂非线性算法(例如，支持向量机(SVM)、具有有限内核的SVM、随机森林(RF)等)。

[0049] 此外，模拟模块224可以包括以下功能：识别高度相关的变量关联，并模拟预测结果以确定高级优化目标，该高级优化目标根据目标网页数据集(例如，网络分析性能或行为受众参与数据)，可能导致转化、流量、和各个网页的排名的优先并增大的提升力。此外，模拟模块224可以包括用于分析影响者变量组的功能，这些影响者变量组表示网页流量和参与度的属性，例如访问次数、页面停留时间、弹起、折叠上方的链接、折叠下方的链接、可读性索引(例如，Flesch-Kinkaid可读性索引)、图像大小等。另外，模拟模块224可以将这些数据集划分为两组，其中第一数据集用于测试，以及第二数据集用于验证。测试数据可用于进行机器学习训练，以连续评估数据帧中的新集成的数据集，以实现最有利、最准确的回归模型选择和多元相关性评估，从而应用最佳的预测模拟结果。验证数据可用于在调整为后验结果之前，将测试数据输出与指派给数据帧的一部分先验数据集进行比较和对比，以评估预测输出的有效性、机器确定回归模型选择的准确性、回归模型结果、和/或基于每月、每周或每天频率的自回归综合移动平均线(Autoregression Integrated Moving Average，ARJMA)预测模型。

[0050] 在某些情况下，模拟模块224可以生成包括模拟操作结果的输出文件。此外，如本文所讨论的，模拟模块可以生成一个或更多个图形或可视化，该图形或可视化示出了与基于行搜索引擎的排序和流量的量相比的模拟结果。在一些实例中，模拟模块224可以创建连接器API，以将输出和图像转换为可视化工具，以例如与执行级仪表板结合使用。

[0051] 在一些情况下，针对Y截距影响的变量，映射到模拟模块224变量影响者(例如，回归元)内的数据帧上的集成数据集可能需要转换为P-值(P-values)＜Alpha(0.05)归一化尺度。此归一化拟合过程的示例是将网络分析或网页参与数据的选定数据集转换为用于概率模型的线性模型，其置信度水平设置为95％，Alpha为5％，其如以下示例性伪代码所示：

[0052] [newVar]＝1m([Y-InterceptVar]～[Regressors X1，...，Xn]，data＝[dataSource])

[0053] Confint([newVar]，level＝095)，

[0054] 其中置信度(Confint)＝拟合模型中参数的置信区间计算。

[0055] 此外，模拟模块224可以识别变量影响者(例如，回归元)，并且以从散点图到直方图的一系列可视化形式输出结果，从而实现对单调性、异方差性和分布正态性的最佳观察。在某些情况下，可视化可用于创建每一个归一化影响者变量(例如，回归元)与效果变量(Y截距)的影响率之比的图形表示，例如，映射到由说明性回归元变量影响的转换变量。

[0056] 在某些情况下，模拟模块224还可以识别数据结果的有效性和/或可靠性，该数据结果关于使用频率分布的一些或所有变量、使用预测变量的准确性建模、以及对邻近性、交叉验证等的影响具有统计显著性。模拟模块224还可以将相关系数转换成正态分布的Z值，然后，可以计算该正态分布的Z值的平均值。此外，模拟模块224可以基于调整后的Rho值来生成变换的逆。另外，模拟模块224可以包括基于模拟模块确定的预测量参数的校准来调整预测结果的功能，模拟模块基于回归行业水平数据和/或市场水平数据，例如，在排序、流量或搜索方面的年基每月趋势。

[0057] 在某些情况下，模拟模块224可以包括确定与一个或更多个网页相关联的基线排序和/或量的功能。例如，模拟模块224可以通过可寻址市场模块220的一个或更多个关键字，来查询由第三方搜索服务器204提供的一个或更多个搜索引擎，从而确定由中央服务器202托管的网页在由第三方搜索服务器204提供的搜索结果中的排序。例如，模拟模块224可以使用一个或更多个关键字来周期性地执行搜索，响应于一个或更多个关键字来确定网页的排序，并且将一个或更多个排序存储在排序表中。模拟模块224可以确定相对于一个或更多个搜索引擎的关键字的排序。模拟模块224可以确定以任何规则或不规则间隔或频率的排序。

[0058] 下面结合图3-5进一步讨论一个或更多个中央服务器202和关键字排序操作的其他方面。

[0059] 图3示出了示例中央服务器300，中央服务器300被配置为在搜索引擎优化的情境中，优化和模拟网页排序和流量。中央服务器300可以对应于图2的一个或更多个中央服务器202，并且可以用于实现本文描述的各种操作。在本公开的情境中应当理解，中央服务器300可以被实现为单个设备或被实现为具有在其间分布的模块和数据的多个设备。例如，中央服务器可以包括存储器302，其存储搜索引擎响应模块216、排序因子响应模型218、可寻址市场模块220、校准量模块222、模拟模块224、呈现模块304、网页模块306、以及网页分解模块308，如本文所述。而且，中央服务器300包括一个或更多个处理器310、可移除存储器
312和不可移除存储器314、一个或更多个输入设备316、一个或更多个输出设备318、以及一个或更多个收发器320。

[0060] 在各种实施例中，存储器302是易失性的(例如RAM)、非易失性的(例如ROM、闪存等)或两者的某种组合。存储在存储器302中的搜索引擎响应模块216、排序因子响应模块218、可寻址市场模块220、校准量模块222、模拟模块224、呈现模块304、网页模块306和网页分解模块308可以包括方法、线程、过程、应用或任何其他种类的可执行指令。搜索引擎响应模块216、排序因子响应模块218、可寻址市场模块220、校准量模块222、模拟模块224、呈现模块304、网页模块306和网页分解模块308还可以包括文件和数据库。

[0061] 上面在图1和图2的讨论中提供了搜索引擎响应模块216、排序因子响应模块218、可寻址市场模块220、校准量模块222、模拟模块224的细节。

[0062] 在一些实施例中，呈现模块304可以包括结合各种图形用户界面呈现当前排序和/或流量以及模拟的排序和/或流量的功能。在一些实例中，呈现模块304提供简化的界面，以相对于与关键字列表相关联的自然搜索，而快速且容易地示出网页的模拟性能。呈现模块304可以向各种计算设备(例如，与中央服务器202或搜索引擎优化服务208相关联)提供任何图形、图表或说明，以传达关键字性能，如本文所讨论的。在一个示例中，呈现模块304可以呈现图形用户界面，该图形用户界面包括网页随着时间推移以及相关联的排序和/或流量随着时间推移的快照。

[0063] 在一些实施例中，网页模块306可以包括生成、编辑和/或托管网页以进行优化的功能，如本文所讨论的。在一些情况下，可以使用多种编程语言或技术来开发与网页模块306相关联的网页，编程语言或技术包括但不限于：HTML；HTML5；PHP；JavaScript；Java；
Python；Ruby；Perl；C；C++；Shell；C#；Hack；Erlang；Haskell；CSS等。此外，可以使用任何平台(例如，Adobe经验经理(AEM))来开发网页，并且可以与任何操作系统(例如，Android、iOS、Windows、Chrome OS、Unix等)兼容。另外，在一些示例中，网页模块306可以接收一个或更多个编辑，以至少部分地基于模拟的改变来实施网页优化，如本文所讨论的。

[0064] 在一些实施例中，网页分解模块308可以包括以下功能：接收当前网页或待模拟的网页，以提取将与一个或更多个搜索引擎响应模型和/或一个或更多个排序因子响应模型结合使用的网页的排序因子和/或属性。例如，网页分解模块308可以解析网页，以确定与关键字相关的组成部分，例如，内容中关键字的频率、内容的长度，图像/视频的数量、链接的数量等等。

[0065] 在一些实施例中，一个或更多个处理器310是中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、或CPU和GPU两者，或本领域已知的其他处理单元或组件。

[0066] 中央服务器300还包括其他数据存储设备(可移除和/或不可移除)，例如磁盘、光盘或磁带。在图3中通过可移除存储器312和不可移除存储器314示出该另外的存储器。有形计算机可读介质可以包括以用于存储信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质，例如，计算机可读指令、数据结构、程序模块、或其他数据。存储器302、可移除存储器312和不可移除存储器314都是计算机可读存储介质的示例。计算机可读存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储技术、CD-ROM、数字多功能光盘(DVD)、内容可寻址存储器(CAM)、或其他光学存储器、盒式磁带、磁带、磁盘存储器或其他磁存储设备、或可用于存储所需信息并可由中央服务器300访问的任何其他介质。任何此类有形计算机可读介质都可以是中央服务器300的一部分。

[0067] 中央服务器300还可以包括一个或更多个输入设备316(例如小键盘、光标控件、触敏显示器、语音输入设备等)以及一个或更多个输出设备318，例如，显示器、扬声器、打印机、触觉反馈等。这些设备在本领域中是众所周知的，因此在此不再赘述。

[0068] 如图3所示，中央服务器300还包括一个或更多个有线或无线收发器320。例如，一个或更多个收发器320可以包括网络接口卡(NIC)、网络适配器、LAN适配器、或物理的、虚拟的、或逻辑地址以连接到一个或更多个网络212、第三方搜索服务器204、内容服务器206、搜索引擎优化服务208、和用户电子设备210。为了在交换无线数据时增加吞吐量，收发器320可以利用多输入/多输出(MIMO)技术。一个或更多个收发器320可以包括能够参与无线、射频(RF)通信的任何种类的无线收发器。收发器320还可以包括其他无线调制解调器，例如，用于参与Wi-Fi、WiMAX、蓝牙、或红外通信的调制解调器。

[0069] 图4-5示出了根据本公开的实施例的示例过程。这些过程被示为逻辑流程图，其每个操作表示可以以硬件、软件或其组合实现的一系列操作。在软件的情境中，所述操作表示存储在一个或更多个计算机可读存储介质上的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由一个或更多个处理器执行时，执行所述操作。通常，计算机可执行指令包括执行特定功能或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。描述操作的顺序不旨在被理解为限制性的，并且可以以任何顺序和/或并行地组合任意数量的所描述的操作以实现处理。

[0070] 图4示出了用于优化和模拟网页以确定排序和流量的示例过程400。例如，示例过程400可以由中央服务器(例如，中央服务器202或300)执行。此外，过程400的一些或全部过程可以由环境200中的一个或更多个组件执行。

[0071] 在402，该操作可以包括确定排序因子。如本文所讨论的，在某些情况下，响应于针对特定搜索引擎使用关键字/关键词来进行的搜索，网页的排序可以部分地基于一个或更多个排序因子。例如但不限于，排序因子可以包括页面加载速度、页面安全性和页面参与时间。其他排序因子可以包括但不限于：域名年龄；顶级域名中的关键字；域名注册时间长度；与网页相关的公共所有者信息或私人所有者信息；网页内容中的关键字的数目；与该网页相关联的链接数目；内容长度；关键字密度；内容更新的时间；语法和拼写；等等。在某些情况下，搜索引擎响应模块216可以使用任何算法或模型来确定网页的预期排序，这包括一个或更多个机器学习算法。

[0072] 在某些情况下，操作402可以包括接收搜索引擎响应模型(例如，从搜索引擎优化服务208接收)，并且在某些情况下，操作402可以包括确定搜索引擎响应模型。例如，操作402可以包括制作一系列网页以及改变网页的一个属性，以确定排序如何随着时间的推移受到影响。通过一次改变一个属性，并且随着时间推移重复操作，操作402可以确定用于对可被改变的排序因子的搜索引擎响应模型，如本文所述。在某些情况下，操作402可以包括改变搜索引擎响应模型的一个或更多个系数，以调谐或校准响应模型，并且在一些情况下，搜索引擎响应模型可以至少部分地基于Spearman相关系数和/或费雪转换。

[0073] 在404，该操作可以包括确定排序因子响应模型。例如，各个排序因子可以至少部分地基于网页的一个或更多个属性。操作404可以包括确定影响各种排序因子的属性，以及确定相关系数或各种属性与排序因子之间的交互水平。在某些情况下，排序因子响应模型可以至少部分地基于Spearman相关系数和/或费雪变换。

[0074] 在406处，该操作可以包括通过关键字确定总的可寻址市场。如本文所讨论的，操作406可以包括接收或确定与市场或业务相关联的一个或更多个种子术语，以及分析在线内容(例如，社交媒体渠道)，以确定个人、内容、搜索结果等之间的联系。在某些情况下，操作406可以包括确定社交媒体图，并对该图进行分析，以确定耦合个人、内容、搜索结果等的向量的长度。在某些情况下，操作406可以包括确定关键字/关键词列表，它可以表示与业务实体或特定细分市场相关联的基本全面的搜索市场。

[0075] 在408，该操作可以包括逐页确定搜索量。例如，对于在操作406中确定的关键字/关键词的列表，操作408可以包括确定与单个关键字/关键词相关联的特定搜索引擎的搜索量。在某些情况下，操作408可以包括基于第三方搜索服务器提供的信息(例如，结合为付费搜索机会提供的信息)，确定搜索流量的量。例如，第三方搜索服务器可以使用搜索引擎在一段时间(例如，小时、天、周、月等)中接收到的关键字/关键词，来提供许多搜索的估计或实际信息，其也可以对应于自然搜索的搜索量。在某些情况下，可以针对任意数量的关键字/关键词、以及针对任意数量的网页来执行操作408。

[0076] 在410，该操作可以包括确定搜索引擎的特定于市场的因子。例如，在某些情况下，可以基于特定于市场的因子来确定上述讨论的搜索量，可以调整该特定于市场的因子，以将本文中讨论的模型外推或应用到不同的市场类型。例如，针对第一市场(例如，对于建筑设备)的搜索量可以不同于针对第二市场(例如，对于计算机软件)的搜索量。搜索引擎响应模型(例如，基于排序因子)和排序因子响应模型(例如，基于网页属性)可以为不同的市场提供不同的响应。在一些实例中，操作410可以包括基于与搜索引擎相关联的特定于市场的因子，来改变与一个或更多个相关性模型中的一个或更多个参数相关联的一个或更多个权重。

[0077] 在412处，该操作可以包括校准搜索量。在一些实例中，操作412可以包括：接收与当前网页相关联的网络分析，以确定到达该网页的流量的量，以及该流量的来源。根据网络分析，操作412可以确定具有有机搜索或自然搜索来源的总流量的量。在某些情况下，可以将网页在一段时间内接收到的有机流量的实际量与估算的流量的量进行比较，以确定是否要调整模型，以使流量的估算量(基于当前网页配置)可以在与网页相关联的实际流量的阈值量之内。

[0078] 在414，该操作可以包括接收示例性网页。在某些情况下，示例性网页可以对应于当前网页(例如，公众可访问的网页)或用于优化和模拟的更新的网页，如本文所讨论的。在一些示例中，更新的网页可以是在发布网页以供公众访问之前，具有改变的网页的模型或原型。在一些实例中，操作414可以包括：接收网页和量化与该网页相关联的属性；以及在一个或更多个模型中将量化的属性作为参数应用。

[0079] 在416，操作可以包括确定与示例性网页相关联的预期排序和/或流量。例如，操作416可以包括将与示例性网页相关联的参数应用于一个或更多个模型，以确定与示例性网页相关联的预期排序和/或流量。在一些实例中，操作416可以包括确定与当前网页相关联的当前排序和/或流量与与示例性网页相关联的预期排序和/或流量之间的差。

[0080] 图5示出了用于在对网页实现改变之前，优化和模拟网页以确定流量和排序的示例过程500。例如，示例过程500可以由中央服务器(例如，中央服务器202或中央服务器300)执行。此外，一些过程或全部过程500可以由环境200中的一个或更多个组件执行。

[0081] 在502，该操作可以包括确定与当前网页相关联的搜索引擎排序和/或流量。例如，操作502可包含使用一个或更多个自动脚本或刮板(scraper)来将关键字(例如，“断电话”)提交给一个或更多个搜索引擎(例如，Google、Yahoo、Bing等)，以确定基于给搜索结果提供的关键字，网页在相关联的搜索结果中排序在哪个位置。此外，操作502可以包括：接收与当前网页相关联的网络分析，以确定到达当前网页的流量的一个或更多个来源。

[0082] 在504处，操作可以包括基于一个或更多个排序因子，优化当前网页的至少一个服务器端属性(例如，通过修改存储在服务器上的网页的一部分，可配置或可调整的排序因子)作为优化网页优化。如上所述，网页的排序可以基于多个排序因子。可以理解的是，某些排序因子不能直接受到当前网页的所有者或管理者的影响(例如，链接到当前网页的多个第三方网页)。这样，操作504可以包括优化可以由网页所有者或管理者调整的网页的属性(例如，更新安全性、提供针对移动用户优化的网页、减小图像大小等)。

[0083] 在506处，该操作可以包括模拟与优化的网页相关联的搜索引擎排序和/或流量。如本文中所论述，操作506可包括确定一个或更多个搜索引擎响应模型、一个或更多个排序因子响应模型，以及通过关键字的总的可寻址市场，关键字具有基于特定于市场的因子调整和校准的量。例如，可以基于应用于当前网页的优化，来确定模拟的搜索引擎排序和/或流量。

[0084] 在508，该操作可以包括基于当前网页和优化的网页，来确定排序差和/或流量差。在一些情况下，模拟排序可以至少部分地基于与模拟排序相关联的选择率，来影响模拟量。
此外，在某些情况下，模拟流量可以部分基于例如总的可寻址市场的增加或减少，例如，基于与网页相关联的内容的一个或更多个改变。在一些情况下，操作508可以包括确定与网页相关联的多个关键字的排序差和/或流量差，确定跨多个网页的关键字的排序差和/或流量差，和/或确定跨多个网页上的多个关键字/关键词的排序差和/或流量差。

[0085] 在510，操作可以包括确定排序差和/或流量差是否高于单个差阈值。在一些示例中，在针对多个关键字/关键词和/或针对多个网页，确定多个排序差和/或流量差的情况下，操作510可以包括确定聚集的排序差(例如，通过求和增加和/或减少)和/或确定聚集的流量差(例如，通过将增加和/或减少求和)。

[0086] 在512，该操作可以包括将当前网页的至少一个服务器端属性更新为更新后的网页。在一些情况下，操作512可以包括改变与网页相关联的代码、内容、格式等中的一个或更多个，如本文所讨论的。

[0087] 在514，该操作可以包括发布更新的网页以供公众访问。例如，操作514可以包括在服务器上托管更新的网页，并且允许搜索引擎对更新的网页进行索引以实现公共可访问性。在一些情况下，在发布更新的网页之后的一段时间之后，操作514可以包括确定与更新的网页相关联的新的排序和/或流量，以确定优化和模拟的准确性，如本文所讨论的。

[0088] 结论

[0089] 尽管已经以特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了主题，但是应该理解的是，所附权利要求书中定义的主题不必限于所描述的特定特征或动作。而是，将特定特征和动作公开为实现权利要求的示例性形式。

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