此图表很可能永远不会以 50% CTR 为中心，因为这将是非常高的平均 CTR，因此图表应该向左倾斜。主要问题是我们不知道具体是多少，因为 Google 给我们的是抽样数据。我们能做的最好的就是猜测。但这提出了一个问题，什么是正确的展示水平，可以过滤掉我的关键词以摆脱错误的数据？
找到合适的展示水平以创建 CTR 曲线的一种方法是使用上述方法来了解您的 CTR 分布何时接近正态分布。正态分布的 CTR 数据集的异常值较少，并且不太可能出现大量来自 Google 的错误报告数据。
您还可以创建展示层级，以查看分析的数据中变化较小的部分，而不是正态曲线。估算值的变化越小，您得到的 CTR 曲线就越接近准确的 CTR 曲线。
分层 CTR 表
需要为每个网站创建分层 副总裁IT电子邮件列表 点击率，因为根据您排名的关键字，每个网站的 GSC 抽样都不同。我见过，如果没有在点击率估算中添加适当的控制，点击率曲线会相差 30%。此步骤很重要，因为在点击率计算中使用所有数据点可能会极大地抵消您的结果。而使用太少的数据点会导致样本量太小，无法准确了解您的点击率实际上是多少。关键是找到两者之间的最佳平衡点。
在上面的分层表中，从所有展示次数到 >250 次展示次数，变化很大。但在此之后，每个层级的变化相当小。大于 750 次展示次数是此网站的正确级别，因为当我们增加其他层级的展示次数时，曲线之间的变化相当小，并且 >750 次展示次数仍然为我们的数据集的每个排名级别提供大量关键字。
在创建分层点击率曲线时，计算在各个层级中构建每个数据点所使用的数据量也很重要。对于较小的网站，您可能会发现没有足够的数据来可靠地计算点击率曲线，但仅从分层曲线来看这一点并不明显。因此，在确定哪个展示级别对您的网站最准确时，了解每个阶段的数据量非常重要。
步骤 4：确定分析数据的定位方法
一旦你确定了要过滤数据的正确展示级别，你就可以开始使用展示、点击和排名数据来实际计算点击率曲线。排名数据的问题在于它通常不准确，因此如果你有出色的关键字跟踪功能，最好使用你自己的跟踪号数据，而不是谷歌的。大多数人无法跟踪那么多关键字排名，因此有必要使用谷歌的排名数据。这当然是可能的，但重要的是要谨慎使用他们的数据。