值得再次指出的是，这是对自然流量的估计，而不是实际数字。但它可以让您大致了解研究中包含的网站之间的相对流量。兰德公司在 6 月份进行了一项关于流量预测准确性的实证研究——我认为值得一读。
我们可能要查看的最后一件事是域名是否被 Google 编入索引。如果尚未被编入索引，则很可能是 Google 已取消了该网站的索引，这表明他们不信任该特定域名。建议使用代理来实现此功能，因为它会自动批量查询 Google，而当您这样做时，Google 不会特别高兴！
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选择了要为 URL 列表收集的所有指标后，点击“运行 Profiler”，然后在运行时给自己泡杯咖啡。（我个人会选择一杯美味的白咖啡或可塔朵咖啡。）
对于特别大的 URL 列表 Mint 数据库 有时可能需要一段时间，因此最好在计划进行分析之前提前一两天收集数据。对于本文中的示例，大约需要三个小时才能提取超过 10,000 个 URL 的数据。但我可以在处理其他事情的同时让它在后台运行。
收集所有这些宝贵数据的一个缺点是，其中必然会有一些我们不需要的列。因此，一旦您获得了数据，最好将其清理干净，因为融合表中可以包含的列数是有限的。
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您只需要 URL Profiler 输出中的组合结果选项卡。因此，您可以删除结果选项卡，这样您就可以以 CSV 格式重新保存文件。
步骤 5：创建新的融合表
前往 Google Drive，然后单击新建 > 更多 > Google Fusion Tables。
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如果您看不到“Google Fusion Tables”选项，则必须选择“连接更多应用程序”选项并从那里安装 Fusion Tables：
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从这里开始，一切都非常简单。只需上传您的 CSV 文件，然后您就会看到表格的预览。