追蹤變化， 並證明是什麼推動了它。

同樣的東西要量兩次：同樣的問題、同樣的引擎、同樣的頻率，對照同一份凍結的競爭對手清單（第 3 章）。若在兩次執行之間更換問題組合，您比較的就是兩個不同的樣本；新問題請另開一個序列。

接著逐題比較兩次執行。檢查兩個 95% 信賴區間是否重疊，遠比看起來嚴格：Payton、Greenstone 與 Schenker 在 2003 年證明，來自相同母體的兩個這類區間有超過 99% 的時候會重疊，所以重疊檢查就像一個 1% 的檢定，會吞掉真實的下滑。在 200 個問題上，從 42% 降到 30% 時兩個 95% 信賴區間仍會重疊，但標準的雙比例檢定得出 p = 0.012。如果有 30 個問題不再點名您、6 個開始點名您，對這些翻轉做 McNemar 配對檢定，p 約為 0.00006（計算範例）。

等它站穩。在我們的每日追蹤中，單則回答的變化有 47% 在隔天就反轉；在我們能再追蹤兩天的變化中，三天都維持住的只有 36.7%。某個追蹤中的競爭對手在週一讀數為 75%，同一週週五為 45%，看起來掉了 30 個百分點；但整週來看，它在 140 則回答中被點名 89 則，占 63.6%，什麼都沒掉（頻率研究）。

變化維持兩三天，或兩次讀數的信賴區間分開後，再採取行動。數字這麼多雜訊時，每次越線就觸發的警示會響個不停。

1. 第 1 週，基準。選出您的問題，詢問每個引擎，記錄誰被點名、什麼被引用（第 2 章）。相隔一天執行兩次。
2. 第 2 週，存取。針對您的關鍵頁面檢查每個機器人，修正 CDN 封鎖與只靠 JavaScript 呈現的內容（第 4 章）。
3. 第 3 週，身分與來源。在各處發布您的一句話定義，並向把您排除在外、最常被引用的五個頁面提案（第 5 章）。
4. 第 4 週，重新衡量。在同樣的引擎上詢問同樣的問題。保留超出信賴區間的變化；沒有變化的，重新思考。