我们立即设置了 Google Analytics 配置文件过滤器，以在每天从 Google 接收 300,000 个搜索引荐的客户端上提取此参数。几个小时后，我们获得了足够的数据，可以开始验证作者的一些理论，并提出一些我们自己的理论。我将介绍我们发现的内容，提供设置 Google Analytics 过滤器的分步教程，并提供一些如何使用数据的示例。
首先，让我们讨论一下在哪里可以找到这个参数
简单来说，Google 引荐字符串是分配 按行业划分的特定数据库 给一组搜索结果中每个 URL 的“href”值。当用户点击上述内容时，她将被重定向到 Google URL，然后才能到达最终目的地；在本例中为 Radiohead.com。Google 这样做很可能是出于内部数据聚合的原因——我们不应该知道我们的流量来自哪里，但他们肯定会利用它——可能是为了聚合 SERP 周围的数据。
这里我将重点介绍两个参数
“cd”和“ved”。 之前已经提到过“cd”参数，它告 不同类型的澳大利亚电话号码 诉我们搜索结果在集合中的位置。据我所知，“ved”参数分为三个部分，告诉我们结果属于哪个通用垂直方向、该垂直方向内的位置（相对位置）以及搜索结果内的位置（绝对位置）。在这篇文章中，我将只关注通用方面，并在后续文章中讨论相对位置与绝对位置。
当QFj在’ved’参数中时
结果是标准的网页搜索结果，例如： Mozinar 的一位与 克罗地亚商业指南 会者对网络搜索“ved”的特殊变体做出了敏锐的观察： 当 QqQIw（大写“i”而不是小写“L”）时，它是 Google News OneBox 中的通用结果。当 QpwI 出现时，表示结果是 News OneBox 中的缩略图。
您明白了。以下是“ved”的其他一些值
我怀疑还有更多，我很好奇这里的社区可以找到什么并在这里分享： 设置 Google Analytics 过滤器 现在您应该已经充分了解了这些信息的潜在威力。我是否提到过，即使关键字是“（未提供）”，这些信息仍然可用？我们可以通过比较“ved”来解释关键字。有人愿意接受挑战吗？我将在下面介绍一个例子。