분석 알고리즘과 모집단

사이트 순위 산정의 경우 분석 알고리즘과 모집단이 각각의 분석 업체마다 다르기 때문에 해당 순위가 다를 수 밖에 없다. 기준이 다르니 결과도 다른 법.

여기서 알고리즘도 중요하다만 모집단의 중요성은 상당히 크다. 특히 사용 빈도가 낮은 사이트일 경우 모집단에 의한 편차가 상당히 크게 발생할 수 있다. 데이터가 하나도 없는 경우가 빈번할 수 있기에 조금의 데이터라도 추가될 경우 결과에 미치는 영향은 크다.

이러한 편차를 최소화하고 객관화시키는 것이 분석 업체의 일이다. 물론 모든 분석 업체들은 분석 알고리즘을 공개하지 않는다. 일부 관심있는 사람들의 추정과 테스트를 거쳐 조작이 가능할 수 있고, 분석 업체들은 그때 그때 대응해서 알고리즘을 개선한다.

이러한 순환은 검색엔진들의 랭킹 알고리즘도 동일하다. SEO라고 하는 것들이 모두 경험을 통한 추정일 뿐, 실제 알고리즘 설계자가 아니라면 하나하나를 모두 설명할 수 없다. 심지어 실제 알고리즘 설계자라도 예외사항들을 모두 처리한 것이 아니기에 결과를 보고 알고리즘을 보정한다.

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