Ранжирование в статистике: Ранжирование

Статистические функции Excel, представляющие связи с помощью RANK — Office





Twitter




LinkedIn




Facebook




Адрес электронной почты










  • Статья


  • Чтение занимает 5 мин


  • Применяется к:

    Microsoft Excel

Аннотация

В этой статье описывается, как использовать RANK для присвоения среднего значения ранга привязанным наблюдениям.

При преобразовании числовых данных в ранг может потребоваться представить связи, чтобы связанные наблюдения получили средний ранг по всем таким наблюдениям, а не наименьший возможный ранг. Это показано в числовом примере в этой статье.

Хотя текущая версия RANK возвращает соответствующие результаты в большинстве ситуаций, в этой статье рассматривается ситуация, в которой возникает связь. Например, ранжирование может потребовать обработки связей при использовании непараметрического статистического теста гипотезы, включающего ранги.

Метод, описывающийся в этой статье, также описан в файле справки RANK для Microsoft Office Excel 2003 и более поздних версий Excel (но не в более ранних файлах справки по ранжированию). Эта процедура одинаково хорошо работает для всех версий Excel. Сама функция RANK не изменилась.

Синтаксис

RANK(number, ref, order)

Примечание.

Число должно иметь числовое значение; ссылка должна быть массивом или диапазоном ячеек, содержащего числовые значения данных; порядок является необязательным. Если опустить порядок или присвоить ему значение 0 (ноль), ранг числа будет позицией числа в ref, если ref ранжирован в порядке убывания. Если порядок присваивается любому ненулевому значению, предполагается, что ref ранжирован в порядке возрастания.

Пример использования

Чтобы проиллюстрировать это использование RANK, создайте пустой лист Excel, скопируйте следующую таблицу, выберите ячейку A1 на пустом листе Excel, а затем щелкните «Вставить» в меню «Правка», чтобы записи в следующей таблице заполняли ячейки A1:F12 на листе.

Примечание.

В Microsoft Office Excel 2007 команда «Вставить » находится в группе буфера обмена на вкладке «Главная «.

AБВDEF
10=RANK(A1,$A$1:$A$12;1)=B1 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 1,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 1,$A$1:$A$12;1))/2=RANK(A1,$A$1:$A$12,0)=E1 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 1,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 1,$A$1:$A$12;1))/2
21=RANK(A2,$A$1:$A$12;1)=B2 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 2;$A$1:$A$12,0) — RANK($A 2,$A$1:$A$12;1))/2=RANK(A2,$A$1:$A$12,0)=E2 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 2,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 2,$A$1:$A$12,1))/2
21=RANK(A3,$A$1:$A$12;1)=B3 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 3,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 3,$A$1:$A$12,1))/2=RANK(A3,$A$1:$A$12,0)=E3 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 3,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 3,$A$1:$A$12;1))/2
21=RANK(A4,$A$1:$A$12;1)=B4 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 4,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 4,$A$1:$A$12,1))/2=RANK(A4,$A$1:$A$12,0)=E4 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 4,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 4,$A$1:$A$12;1))/2
21=RANK(A5,$A$1:$A$12;1)=B5 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 5,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 5,$A$1:$A$12,1))/2=RANK(A5,$A$1:$A$12,0)=E5 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 5,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 5,$A$1:$A$12,1))/2
33=RANK(A6,$A$1:$A$12;1)=B6 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 6,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 6,$A$1:$A$12;1))/2=RANK(A6,$A$1:$A$12,0)=E6 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 6,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 6,$A$1:$A$12,1))/2
33=RANK(A7,$A$1:$A$12;1)=B7 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 7,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 7,$A$1:$A$12,1))/2=RANK(A7,$A$1:$A$12,0)=E7 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 7,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 7,$A$1:$A$12,1))/2
52=RANK(A8,$A$1:$A$12;1)=B8 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 8,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 8,$A$1:$A$12,1))/2=RANK(A8,$A$1:$A$12,0)=E8 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 8,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 8,$A$1:$A$12,1))/2
52=RANK(A9,$A$1:$A$12;1)=B9 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 9,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 9,$A$1:$A$12,1))/2=RANK(A9,$A$1:$A$12,0)=E9 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 9,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 9,$A$1:$A$12;1))/2
52=RANK(A10,$A$1:$A$12;1)=B10 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 10,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 10,$A$1:$A$12,1))/2=RANK(A10,$A$1:$A$12,0)=E10 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 10,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 10,$A$1:$A$12;1)))/2
61=RANK(A11,$A$1:$A$12;1)=B11 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 11;$A$1:$A$12,0) — RANK($A 11,$A$1:$A$12,1))/2=RANK(A11,$A$1:$A$12,0)=E11 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 11,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 11,$A$1:$A$12,1)))/2
73=RANK(A12,$A$1:$A$12;1)=B12 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 12;$A$1:$A$12,0) — RANK($A 12,$A$1:$A$12;1)))/2=RANK(A12,$A$1:$A$12,0)=E12 + (COUNT($A$1:$A$12) + 1 — RANK($A 12,$A$1:$A$12,0) — RANK($A 12,$A$1:$A$12,1))/2

Примечание.

После вставки этой таблицы на новый лист Excel нажмите кнопку «Параметры вставки» и выберите «Сопоставление форматирования назначения».

В Excel 2003 с выбранным диапазоном вставки наведите указатель мыши на пункт «Столбец» в меню «Формат» и выберите пункт «Автоподбор выделения».

В Excel 2007 с выбранным диапазоном вставки щелкните «Формат» в группе «Ячейка» на вкладке «Главная» и выберите пункт «Автоподбор ширины столбца«.

Для некоторых целей может потребоваться использовать определение ранга, которое учитывает связи. Для этого добавьте следующий коэффициент коррекции к значению, возвращаемом RANK. Этот коэффициент коррекции подходит, если ранг вычисляется в порядке убывания (порядок = 0 или пропущен) или в порядке возрастания (порядок = ненулевое значение).

(COUNT(ref) + 1 – RANK(number, ref, 0) – RANK(number, ref, 1))/2.

На листе показано это определение ранга. Данные в ячейках A1:A12. Ранги, возвращаемые rank в порядке возрастания, находятся в ячейках B1:B12. Наблюдения в ячейках A2:A5 связаны с общим значением 21. Это дает общий ранг 2. Имеется одно наблюдение с более низким рейтингом— 10. Эти четыре значения из 21 принимают ранжированные позиции 2, 3, 4 и 5 и имеют средний ранг (2 + 3 + 4 + 5)/4 = 3,5. Аналогичным образом, два наблюдения в ячейках A6:A7 — это каждое 33. Существует пять наблюдений с более низким рангом. Таким образом, эти два наблюдения принимают ранжированные позиции 6 и 7 и имеют средний ранг (6 + 7)/2 = 6,5. Наконец, три наблюдения в ячейках A8:A10 имеют общее значение 52. Существует семь наблюдений с более низким рангом. Таким образом, эти три наблюдения принимают ранжированные позиции 8, 9 и 10 и имеют средний ранг (8 + 9 + 10)/3 = 9.

Записи в столбце C содержат коэффициент коррекции для привязанных рангов и показывают эти средние ранги, которые принимают во внимание связи. Значения в столбцах B и C точно такие же, где наблюдения не связаны с другими наблюдениями, такими как строки 1, 11 и 12.

Ячейки E1:E12 содержат ранги, возвращаемые RANK в порядке убывания. Есть две записи с более низкими рангами, чем три записи в ячейках A8:A10. Ячейки A8:A10 имеют общее значение 54. Таким образом, эти три записи принимают ранжированные позиции 3, 4 и 5 и имеют средний ранг (3 + 4 + 5)/3 = 4. Существует пять записей с более низким рангом, чем две записи в ячейках A6:A7. Ячейки A6:A7 имеют общее значение 33. Таким образом, эти две записи имеют ранжированные позиции 6 и 7 и имеют средний ранг (6 + 7)/2 = 6,5. В ячейках A2:A5 имеется семь записей с более низкими рангами, чем четыре записи. Ячейки A2:A5 имеют общее значение 21. Таким образом, эти четыре записи имеют ранжированные позиции 8, 9, 10, 11 и имеют среднее значение (8 + 9 + 10 + 11)/4 = 9,5.

Записи в столбце F содержат коэффициент коррекции для привязанных рангов и показывают эти средние ранги, которые принимают во внимание связи. Значения в столбцах E и F точно такие же, где наблюдения не связаны с другими наблюдениями, такими как строки 1, 11 и 12.

Выводы

В этой статье описывается и иллюстрируется коэффициент исправления, который можно использовать для учета связанных рангов при ранжировании данных. Вы можете использовать коэффициент коррекции вместе с функцией RANK. Коэффициент коррекции работает одинаково хорошо, если ранги находятся в порядке возрастания или убывания.









Рейтинг

Ранжирование — это отношение между набором элементов, такое, что для любых двух элементов первый либо «ранжируется выше», либо «ранжируется ниже», либо «ранжируется равно» второму. [1]В математике это известно как слабый порядок или полный предварительный порядок объектов. Это не обязательно полный порядок объектов, потому что два разных объекта могут иметь одинаковый рейтинг. Сами рейтинги полностью упорядочены. Например, материалы полностью упорядочены по твердости , а степени твердости полностью упорядочены. Если два предмета имеют одинаковый ранг, это считается ничьей.

Сводя подробные меры к последовательности порядковых чисел , ранжирование позволяет оценивать сложную информацию по определенным критериям. [2] Таким образом, например, поисковая система Интернета может ранжировать найденные страницы в соответствии с оценкой их релевантности , что позволяет пользователю быстро выбирать страницы, которые он, вероятно, захочет увидеть.

Не всегда возможно присвоить ранжирование уникальным образом. Например, в гонке или соревновании два (или более) участника могут разделить места в рейтинге. [3] При вычислении порядкового измерения две (или более) ранжируемых величин могут быть равны. В этих случаях может быть принята одна из показанных ниже стратегий присвоения рейтингов. Обычный сокращенный способ различить эти стратегии ранжирования — это ранжированные числа, которые будут получены для четырех элементов, при этом первый элемент ранжируется впереди второго и третьего (которые при сравнении равны), которые оба ранжируются перед четвертым. Эти имена также показаны ниже.

В соревновательном рейтинге элементы, которые сравниваются равными, получают один и тот же рейтинговый номер, а затем в рейтинговых номерах остается пробел. Количество номеров ранжирования, которые не учитываются в этом промежутке, на единицу меньше, чем количество элементов, сравниваемых равными. Соответственно, ранговое число каждого элемента равно 1 плюс количество элементов, ранжированных над ним. Эта стратегия ранжирования часто используется для соревнований, поскольку это означает, что если два (или более) участника делят место в рейтинге, положение всех тех, кто занимает более низкое место, не затрагивается (т. е. участник занимает второе место только в том случае, если ровно один человек). набирает больше очков, чем они, третьим, если ровно два человека набирают больше, чем они, четвертым, если ровно три человека набирают больше, чем они, и т. д.).

Таким образом, если A ранжируется выше B и C (которые при сравнении равны), которые оба ранжируются выше D, тогда A получает номер 1 в рейтинге («первый»), B получает номер 2 в рейтинге («совместное второе место»), C также получает рейтинг. номер 2 («совместное второе»), а D получает рейтинговый номер 4 («четвертое»).

Иногда соревновательный рейтинг выполняется путем оставления пробелов в числах рейтинга перед наборами элементов с одинаковым рейтингом (а не после них, как в стандартном соревновательном рейтинге). [ где? ] Количество номеров ранжирования, которые не учитываются в этом промежутке, остается на единицу меньше, чем количество элементов, сравниваемых равными. Соответственно, ранговое число каждого элемента равно количеству элементов, ранжированных равными ему или выше него. Этот рейтинг гарантирует, что участник занимает второе место только в том случае, если он набирает больше очков, чем все его соперники, кроме одного, третье место, если он набирает больше очков, чем все, кроме двух своих противников, и т. д.

78 Статистика SEO за 2023 год

Си Куан Онг

Маркетинг @ Ahrefs. Текущий учебный проект: Корейский. Я также суммирую книги в своем личном блоге.

СТАТИСТВА СТАТИКА

  • Ежемесячный трафик 1,332

  • Связывание веб -сайтов 1 796

  • твиты 237

DATAS 9003

DATAS ARSTROR

7003

. содержание. Как правило, чем больше веб-сайтов ссылаются на вас, тем выше ваш рейтинг в Google.

Показывает расчетный месячный поисковый трафик этой статьи по данным Ahrefs. Фактический поисковый трафик (по данным Google Analytics) обычно в 3-5 раз больше.

Сколько раз этой статьей поделились в Твиттере. Поделиться этой статьей Тогда не смотрите дальше.

Мы составили, проверили и классифицировали приведенный ниже список актуальных статистических данных.

Нажмите, чтобы перейти к категории, или продолжайте читать нашу статистику SEO.

Лучшая SEO-статистика

Это самая интересная SEO-статистика, которую, как мы думаем, вам следует знать:

  1. 68% онлайн-опыта начинается с поисковой системы. (BrightEdge)
  2. 0,63% искателей Google нажимают на результаты со второй страницы. (Backlinko)
  3. 53,3% всего трафика сайта приходится на обычный поиск. (Яркий край)
  4. 92,96% глобального трафика приходится на Google Search, Google Images и Google Maps. (SparkToro)
  5. SEO привлекает на 1000%+ больше трафика, чем обычные социальные сети. (BrightEdge)
  6. 60% маркетологов говорят, что входящие (SEO, контент блога и т. д.) являются для них самым качественным источником потенциальных клиентов. (HubSpot)
  7. SEO-лидов имеют коэффициент закрытия 14,6%. (HubSpot)

Статистика рейтинга

Эти статистические данные о рейтинге в Google могут вас удивить.

  1. 90,63% страниц не получают органического поискового трафика от Google. (Ahrefs)
  2. Страница с самым высоким рейтингом получает наибольший поисковый трафик только в 49% случаев. (Ahrefs)
  3. Только 5,7% страниц попадут в первую десятку результатов поиска в течение года после публикации. (Ahrefs)
  4. 7,4% страниц с высоким рейтингом не имеют тега заголовка. (Ahrefs)
  5. Google переписывает теги заголовков в 33,4% случаев. (Ahrefs)
  6. Google теперь на 33% чаще переписывает теги заголовков. (Арефс)
  7. Когда Google игнорирует тег title, вместо него в 50,76% случаев используется тег h2. (Ahrefs)
  8. Google на 57% чаще переписывает слишком длинные теги заголовков. (Ahrefs)
  9. 25,02% страниц с высоким рейтингом не имеют метаописаний. (Ahrefs)
  10. 40,61% страниц имеют усеченные мета-описания. (Ahrefs)
  11. Google показывает метаописания в результатах поиска только в 37,22% случаев. Этот показатель увеличивается до 40,35% для ключевых слов с толстым заголовком и падает до 34,38% для длинных хвостов. (Арефс)
  12. Средняя страница с самым высоким рейтингом также входит в первую десятку результатов поиска почти по 1000 других релевантных ключевых слов. (Ahrefs)
  13. Средняя возраст страницы в топ-10 составляет 2+ года. (Ahrefs)
  14. 33% веб-сайтов преодолели порог Core Web Vitals. (Ahrefs)

Статистика обратных ссылок

Google утверждает, что обратные ссылки являются одним из трех основных факторов ранжирования. Проверьте эту статистику, связанную со ссылками.

  1. 66,31% страниц не имеют обратных ссылок. (Арефс)
  2. Большинство страниц с высоким рейтингом получают обратные ссылки с новых веб-сайтов со скоростью + 5–14,5% в месяц. (Ahrefs)
  3. Вообще говоря, чем больше обратных ссылок на странице, тем больше органического трафика она получает от Google. (Ahrefs)
  4. Средняя стоимость покупки ссылки составляет $361,44. (Ahrefs)
  5. Средняя стоимость публикации платного гостевого поста составляет 77,80 долларов США. (Ahrefs)
  6. 73,6% доменов имеют взаимные ссылки, а это означает, что некоторые сайты, на которые они ссылаются, также ссылаются на них. (Арефс)
  7. 43,7% страниц с высоким рейтингом имеют взаимные ссылки. (Ahrefs)
  8. 66,5% ссылок на сайты за последние девять лет мертвы. (Ahrefs)
  9. 10,6% всех обратных ссылок на 110 000 лучших сайтов являются nofollow. (Ahrefs)
  10. 0,44% ссылок используют «rel=ugc» и 0,01% используют rel=«sponsored». (Ahrefs)

Статистика ключевых слов

Большинство SEO-кампаний начинаются с исследования ключевых слов. Вот некоторые статистические данные о том, как люди выполняют поиск в Google.

  1. 94,74% ключевых слов получают 10 поисковых запросов в месяц или меньше. (Ahrefs)
  2. 0,0008% ключевых слов получают более 100 000 поисковых запросов в месяц. (Ahrefs)
  3. Около 8% поисковых запросов сформулированы как вопросы. (Moz)
  4. 15% всех поисковых запросов Google никогда раньше не выполнялись. (Google)
  5. 91,45% объемов запросов в Планировщике ключевых слов Google Ads завышены. (Ahrefs)
  6. Планировщик ключевых слов Google Ads завышает объемы поиска в 54,28% случаев и примерно точен в 45,22% случаев. (Арефс)
  7. 46,08% кликов в Google Search Console приходится на скрытые термины. (Ahrefs)

Статистика отрасли SEO

Сколько профессионалы SEO берут за свои услуги? Вы берете больше или меньше среднего? Давайте посмотрим на статистику.

  1. 74,71% оптимизаторов взимают ежемесячную плату за своих клиентов. (Ahrefs)
  2. Для ежемесячных авансовых платежей самая популярная ценовая категория — от 501 до 1000 долларов в месяц. (Ahrefs)
  3. При почасовой оплате наиболее популярным ценовым уровнем является 100–150 долларов в час. (Арефс)
  4. Наиболее популярный ценовой уровень для каждого проекта — от 501 до 1000 долларов США. (Ahrefs)
  5. 88,28% оптимизаторов берут за свои услуги 150 долларов в час или меньше. (Ahrefs)
  6. В среднем SEO-специалисты, которые работают в бизнесе более двух лет, берут на 39,4% больше в час, на 102,41% больше за ежемесячные авансовые платежи и на 275% больше за разовые проекты, чем те, кто занимается бизнесом. менее чем за два года. (Ahrefs)
  7. В среднем SEO-специалисты, обслуживающие мировой рынок, взимают ежемесячную плату на 130,74% больше, чем те, кто обслуживает местный рынок. (Арефс)
  8. Средняя зарплата специалиста по поисковой оптимизации в США составляет 60 548 долларов в год. (Backlinko)

Статистика поисковых систем

SEO-специалистам важно понимать, где сейчас поисковые системы и куда они идут.

  1. 12,29% поисковых запросов содержали фрагменты в результатах поиска. (Ahrefs)
  2. Результат № 1 в результатах обычного поиска Google имеет средний CTR 27,6%. (Backlinko)
  3. Первые три результата поиска Google получают 54,4% всех кликов. (Баклинко)
  4. Ежедневно в Google выполняется примерно 3,5 миллиарда поисковых запросов. (Internet Live Stats)
  5. 39% покупателей находятся под влиянием релевантного поиска. (Think With Google)
  6. 61,5% поисковых запросов с настольных компьютеров и 34,4% поисковых запросов с мобильных устройств не приводят к кликам. (SparkToro)
  7. На долю Google приходится около 83% мирового поискового рынка. (Statista)

Местная SEO-статистика

Если вы обслуживаете клиентов на местном уровне, вам следует сосредоточиться на улучшении своего присутствия в локальном поиске, чтобы больше людей могли вас найти. Эта статистика показывает важность хорошего локального SEO.

  1. 30% всех мобильных поисковых запросов связаны с местоположением. (Think With Google)
  2. 76% людей, которые ищут на своих смартфонах что-то поблизости, посещают бизнес в течение дня. (Think With Google)
  3. 28% поисков чего-то поблизости приводят к покупке. (Think With Google)
  4. Yelp появляется в первой пятерке результатов поиска для 92% веб-запросов Google, которые включают категорию города и бизнеса. (Fresh Chalk)
  5. 54% пользователей смартфонов ищут рабочие часы, а 53% ищут маршруты до местных магазинов. (Подумайте с помощью Google)
  6. Около 45% покупателей во всем мире покупают товары в Интернете, а затем забирают их в магазине. (Think With Google)
  7. Мобильные запросы «Где купить» + «рядом со мной» выросли более чем на 200% с 2017 по 2019 год. (Think With Google)
  8. Мобильные запросы «магазин открыт рядом со мной» (например, « продуктовый магазин рядом со мной») выросли более чем на 250% с 2017 по 2019 год. (Think With Google)
  9. Мобильные запросы «в продаже» + «рядом со мной» (например, «шины в продаже рядом со мной») выросли более чем на 250% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года с 2017 по 2019 год. (Think With Google)

SEO-статистика видео

Мы добились больших успехов в привлечении клиентов с помощью видеомаркетинга. Ты тоже это делаешь? Если нет, то эта статистика может вас удивить.

  1. Количество комментариев, просмотров, репостов и лайков сильно коррелирует с более высоким рейтингом YouTube. (Backlinko)
  2. 68,2% результатов на первой странице YouTube — это HD-видео. (Backlinko)
  3. Средняя продолжительность видео на первой странице YouTube составляет 14 минут 50 секунд. (Баклинко)

Статистика поисковой оптимизации для мобильных устройств

Google перешел на индексирование, ориентированное на мобильные устройства, и все больше людей используют мобильный поиск. Без сомнения, мобильное SEO невероятно важно.

  1. 58,99% всего трафика веб-сайтов в мире приходится на мобильные телефоны. (Statista)
  2. К 2025 году 72,6% интернет-пользователей будут выходить в Интернет исключительно через свои смартфоны. (CNBC)
  3. На мобильных устройствах выполняется больше поисковых запросов, чем на настольных компьютерах. (Think With Google)
  4. 51% пользователей смартфонов обнаружили новую компанию или продукт при выполнении поиска на своих смартфонах. (Подумайте с помощью Google)
  5. 18% локальных поисков со смартфонов приводят к покупке в течение дня по сравнению с 7% нелокальных поисков. (Think With Google)
  6. В среднем, занимая первое место на мобильном устройстве, вы получаете 6,74% кликов, а первое место на компьютере — 8,17% кликов. (SEOClarity)
  7. 56% покупателей в магазине использовали свои смартфоны для покупок или поиска товаров, пока они были в магазине. (Think With Google)

Статистика голосового поиска

«Привет, Google. Каково текущее состояние голосового поиска?»

  1. 40,7% всех ответов голосового поиска исходят из расширенного фрагмента. (Backlinko)
  2. Типичный результат голосового поиска состоит всего из 29 слов. (Backlinko)
  3. Приблизительно 75% результатов голосового поиска попадают в первую тройку по соответствующим запросам. (Backlinko)
  4. Средний результат голосового поиска имеет уровень чтения девятого класса. (Backlinko)
  5. Веб-сайты с высоким «авторитетом ссылок», как правило, занимают высокие позиции в голосовом поиске. Фактически, средний рейтинг домена результата Google Home составляет 76,8. (Баклинко)
  6. 48% потребителей используют голос для «обычного веб-поиска». (Search Engine Land)

Подробнее

Ознакомьтесь с этими ресурсами, чтобы узнать больше о SEO:

  • SEO: полное руководство для начинающих
  • Полный курс обучения SEO: бесплатное обучение SEO
  • Успех SEO

Насколько полезен был этот пост?

Количество голосов: 64

Голосов пока нет! Будьте первым, кто оценит этот пост.

Рейтинговые таблицы | Опрос американского сообщества

Рейтинговые таблицы | Опрос американского сообщества | Бюро переписи населения США

Теперь доступны 5-летние оценки опроса американского сообщества 2017–2021 гг.

Таблицы ранжирования обеспечивают ранжирование на уровне штатов примерно по 90 ключевым переменным ACS. Таблицы рейтинга ACS начинаются с буквы «R». Перейдите по ссылкам ниже, чтобы загрузить каждую таблицу рейтинга.

9039

903 90 319. Рабочий стаж; Рабочая сила

Название таблицы Тема Идентификатор таблицы
Table Title Topic Table ID
Percent of the Total Population Who Are White Alone Race R0201
Percent of the Total Population Who Are Black or African Только американцы Раса R0202
Процент всего населения, являющегося американским индейцем и коренным жителем Аляски Раса R0203
Percent of the Total Population Who Are Asian Alone Race R0204
Percent of the Total Population Who Are Native Hawaiian and Other Pacific Islander Alone Race R0205
Percent of the Общая численность населения, принадлежащего только к какой-либо другой расе Раса R0206
Процент всего населения, принадлежащего к двум или более расам Раса R0207
Percent of the Total Population Who Are Two or More Races Excluding Some Other Race Race R0208
Percent of the Total Population Who Are White Alone, Not Hispanic or Latino Race R0209
Процент людей, родившихся за границей Родившихся за границей; Гражданство; Год поступления; Рождение R0501
Процент иностранцев, родившихся в Европе Родился за границей; Гражданство; Год поступления; R0502
Процент иностранцев, родившихся в Азии Родившихся за границей; Гражданство; Год поступления; R0503
Процент иностранцев, родившихся в Латинской Америке Родившихся за границей; Гражданство; Год поступления; R0504
Процент иностранцев, родившихся в Мексике Родившихся за границей; Гражданство; Год поступления; Рождество R0505
Процент коренного населения, родившегося в стране проживания (включая Пуэрто-Рико) Место рождения R0601
Процент людей, живших в другом доме и старше 1 США или Пуэрто-Рико 1 год назад Место жительства 1 год назад; Миграция R0701
Процент людей в возрасте 1 года и старше, проживавших в другом доме в том же штате (включая Пуэрто-Рико) 1 год назад Место жительства 1 год назад; Миграция R0702
Процент людей в возрасте 1 года и старше, проживавших в другом штате (включая Пуэрто-Рико) 1 год назад Место жительства 1 год назад; Миграция R0703
Среднее время в пути до работы работников в возрасте 16 лет и старше, которые не работали дома (минуты) Дорога до работы; Рабочие; Поездка на работу R0801
Процент работников в возрасте 16 лет и старше, которые добирались до работы на автомобиле, грузовике или фургоне в одиночку Поездка на работу; Рабочие; Поездка на работу R0802
Процент работников в возрасте 16 лет и старше, которые добирались до работы на автомобиле, грузовике или микроавтобусе — совмещенные автомобили Поездка на работу; Рабочие; Поездка на работу и обратно R0803
Процент работников в возрасте 16 лет и старше, которые добирались до работы на общественном транспорте (за исключением такси) Дорога на работу; Рабочие; Коммутирующие R0804
Процент работников в возрасте 16 лет и старше, которые работали за пределами округа проживания Поездка на работу; Рабочие; Commuting R0805
Percent of Grandparents Responsible for Their Grandchildren Grandparent, Grandchildren R1001
Percent of Households That Are Married-Couple Families Household Type; семейный тип; Подсемьи R1101
Процент домохозяйств, состоящих из супружеских пар и семей с собственными детьми до 18 лет Тип домохозяйства; семейный тип; Подсемейства R1102
Процент домохозяйств с одним или несколькими лицами младше 18 лет Тип домохозяйства; семейный тип; Подсемейства R1103
Процент домохозяйств с одним или несколькими лицами в возрасте 65 лет и старше Тип домохозяйства; семейный тип; Подсемейства R1104
Средний размер домохозяйства Тип домохозяйства; семейный тип; Подсемейства R1105
Процент домохозяйств, состоящих из нескольких поколений Бытовой тип; семейный тип; Subfamilies R1106
Percent of Men 15 Years and Over Who Were Never Married Marital Status and History R1201
Percent of Women 15 Years and Over Who Were Never Married Marital Status and History R1202
Доля неженатых мужчин в возрасте от 15 до 44 лет на 100 незамужних женщин в возрасте от 15 до 44 лет Семейное положение и история R1203
Median Age At First Marriage for Men Marital Status and History R1204
Median Age At First Marriage for Women Marital Status and History R1205
Marriage Rate Per 1000 женщин 15 лет и старше (браки за последний год на 1000 женщин) Семейное положение и история R1251
Коэффициент брачности на 1000 мужчин в возрасте 15 лет и старше (браки за последний год на 1000 мужчин) Marital Status and History R1252
Divorce Rate Per 1,000 Women 15 Years and Over (Divorces in the Last Year Per 1,000 Women) Marital Status and History R1253
Divorce Rate Per 1,000 Men 15 лет и старше (разводы за последний год на 1000 мужчин) Семейное положение и история R1254
Женщины в возрасте от 15 до 50 лет, родившие в последние 12 месяцев (на 1000 женщин) Фертильность R1303
Общий уровень фертильности женщин от 15 до 50 лет, который родился за последние 12 месяцев (на 1000 женщин) Фертильность R1304
R1304
R1304
R1304
R1304
. Более тех, кто закончил среднюю школу (включая эквивалент) Уровень образования R1501
Процент людей в возрасте 25 лет и старше, получивших степень бакалавраОбразовательное достижение R1502
процентов людей 25 лет и старше, которые получили повышенную степень.

 Язык, на котором говорят дома, и способность говорить по-английски R1601
Процент людей в возрасте 5 лет и старше, которые говорят по-испански дома Язык, на котором говорят дома, и способность говорить по-английски R1602
Процент людей в возрасте 5 лет и старше, которые говорят по-английски хуже, чем «очень хорошо» Язык, на котором говорят дома, и способность говорить по-английски R1603
903 12 месяцев (для которых определяется статус бедности) Бедность R1701
Процент родственных детей до 18 лет ниже уровня бедности за последние 12 месяцев Бедность R1702
процентов людей 65 лет и выше уровня бедности за последние 12 месяцев Бедность R1703
процентов детей до 18 лет ниже Пеходного уровня на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педагогическом уровне на педаго. Статус определен) Бедность R1704
Процент людей с инвалидностью Инвалидность R1810
Инвалидность Инвалидность R1811
Средний доход домохозяйства Доход (домохозяйства и семьи) R1901
Средний доход семьи Доход (домохозяйства и семьи) R1902
процентов домохозяйств с доходом от пенсии Доход (домохозяйства и семьи) R1903
процент домохозяйств с доходами с доходами.0320

 Доход (домохозяйства и семьи) R1904
Средний заработок мужчин, работающих полный рабочий день, круглогодично Заработок и доход (физические лица) R2001
Средний заработок женщин, работающих полный рабочий день, круглогодично Заработки и доходы (физические лица) R2002
Процент гражданского населения в возрасте 18 лет и старше, являющиеся ветеранами Статус ветеранов R2101
процентов домохозяйств, которые получают талоны на питание/SNAP ПРОДАВКИ R2201
процентов людей от 16 до 64 лет, которые находятся в трудовой силе (в том числе вооруженные силы) R2301
Процент детей в возрасте до 6 лет со всеми родителями в составе рабочей силы Статус занятости; Рабочий стаж; Рабочая сила R2302
Соотношение занятости и численности гражданского населения в возрасте от 16 до 64 лет Статус занятости; Рабочий стаж; Рабочая сила R2303
Процент супружеских пар с мужем и женой в составе рабочей силы Статус занятости; Рабочий стаж; Рабочая сила R2304
Процент гражданского занятого населения в возрасте 16 лет и старше, занимающегося управлением, бизнесом и финансами Промышленность и род занятий; Класс работника R2401
Процент гражданского занятого населения в возрасте 16 лет и старше, занятых на службе Промышленность и род занятий; Класс работника R2403
Процент гражданского занятого населения в возрасте 16 лет и старше в обрабатывающей промышленности Промышленность и род занятий; Класс работника R2404
Процент гражданского занятого населения в возрасте 16 лет и старше в информационной индустрии Промышленность и род занятий; Класс работника R2405
Процент гражданского занятого населения в возрасте 16 лет и старше, работавшего в частном секторе наемных работников Промышленность и род занятий; Класс работника R2406
Процент гражданского занятого населения в возрасте 16 лет и старше, работающего в сфере компьютерной техники, инженерии и науки Промышленность и род занятий; Класс работника R2407
Процент гражданского занятого населения в возрасте 16 лет и старше, занимающегося медицинскими работниками и техническими специальностями Промышленность и род занятий; Class of Worker R2408
Percent of Housing Units That Are Mobile Homes Housing R2501
Percent of Housing Units That Were Built in 2014 or Later Housing R2502
Percent единиц жилья, построенных в 1939 или ранее Корпуса R2503
процентов оккупированных жилищных единиц, которые были перемещены в 2017 или более. R2505
Процент занятых жилых единиц с электричеством в качестве основного топлива для отопления0320

 Housing R2507
Percent of Occupied Housing Units with 1.01 or More Occupants Per Room Housing R2509
Median Housing Value of Owner-Occupied Housing Units (Dollars) Housing R2510
Средние ежемесячные расходы на жилье для занимаемых собственником единиц жилья с ипотекой (доллары) Жилье R2511
Процент занятых единиц жилья, занимаемых собственником Housing R2512
Percent of Mortgaged Owners Spending 30 Percent or More of Household Income On Selected Monthly Owner Costs Housing R2513
Median Monthly Housing Costs for Renter-Occupied Housing Units (Dollars) Жилье R2514
Процент единиц, занимаемых арендаторами, расходующих 30 или более процентов дохода семьи на аренду и коммунальные услуги Жилье R2515
Процент без страхового страхования Страхование здоровья R2701
процентов детей без страхования на здоровье Страхование процентов детей без страхования на медицинское страхование процентов.