変化を追跡し、 何がそれを動かしたかを証明する。

同じものを2回測りましょう。同じ質問を、同じエンジンで、同じ頻度で、固定した同じ競合リストに対して測定します（第3章）。実行の合間に質問セットを変えると、2つの異なるサンプルを比べることになります。新しい質問は別の系列として始めましょう。

次に、実行結果を質問ごとに比べます。2つの95%区間が重なるかどうかを確認する方法は、見た目よりはるかに厳しい基準です。Payton、Greenstone、Schenker は2003年に、同一の母集団から得た2つの区間が99%以上の確率で重なることを示しました。つまり、重なりのチェックは1%検定のように振る舞い、本物の低下を見逃してしまいます。200の質問で42%から30%に下がった場合、95%区間は重なりますが、標準的な2つの比率の検定では p = 0.012 になります。30の質問であなたが言及されなくなり、6つで新たに言及されたなら、その入れ替わりに対するマクネマーの対応のある検定では p は約0.00006です（計算例）。

持続するかどうかを待ちましょう。私たちの日次追跡では、1件の回答で起きた変化の47%が翌日には元に戻っており、さらに2日間追えた変化のうち、3日間すべてで持続したのは36.7%でした。ある追跡中の競合は、月曜に75%、同じ週の金曜に45%となり、30ポイントの急落に見えました。しかし週全体では140件中89件、63.6%の回答で言及されており、何も下がっていませんでした（頻度に関する調査）。

変化が2〜3日続いた時、または2回の測定の区間が離れた時に、その変化に対応しましょう。境界を越えるたびに通知するアラートは、これほどノイズの多い数値では鳴りっぱなしになります。

1. 第1週、ベースライン。質問を選び、すべてのエンジンに尋ね、誰が言及され何が引用されたかを記録します（第2章）。1日空けて2回実行しましょう。
2. 第2週、アクセス。重要なページに対して各ボットを確認し、CDN でのブロックや JavaScript だけで表示されるコンテンツを修正します（第4章）。
3. 第3週、アイデンティティと情報源。一文の定義をあらゆる場所に掲載し、あなたを外している最も引用されたページ5つに働きかけます（第5章）。
4. 第4週、再測定。同じ質問を同じエンジンに尋ねます。区間を超えて動いたものは続け、動かなかったものは見直しましょう。