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当然，使用排除法也存在缺点： 排除过滤器始终能够发现最新的垃圾邮件发送者。 您将允许一些垃圾邮件进入 - 例如，未设置主机名的访问实际上是垃圾邮件发送者。



根据我们客户账户的数据，这些垃圾邮件发送者平 zalo 电话号码数据 均占所有流量的 0.4%。 这意味着您的分析平均将保持 99.6% 的准确率，而不会错过真实流量的风险。 回到你身边。 那么，您如何看待在分析中处理垃圾邮件？ 如果您像我们一样，您会希望过滤掉真正的垃圾邮件，同时减少包含真实数据的机会。



我与很多保险代理人合作，他们经常告诉我，他们最大的竞争对手是与他们在同一家公司工作的其他保险代理人。与大多数大品牌一样，他们在同一个城市设有多个办事处，并且这些单独的办事处都希望在 Google 上针对同一件事物排名第一。



意外的发现 几个月前，我在为我的一位保险客户解决排名错误时偶然发现了这一点，与我分享这一信息的人和我一样感到惊讶。 发现？谷歌会（有机地）过滤掉大量大品牌的页面，这直接影响到哪些位置在本地 3 件套中的排名。