该基准如下所示： 平均工作日特征： 38,620 平均每周独立用户数： 227,450 现在，这是导致发帖频率降低/增加的四个星期的流量，（我还添加了一条平均值为 38,620 的行）： 有一点细微的差别。您可以看出，半节奏周的流量稍低，双节奏周的流量似乎稍高。
我会在一周中的任何
天采用绿色突出显示的数字而不是红色突出显示的数字，但这些曲线显示的变化比我们预期的要小得多。 以下是每周的数字： ，但很难从这张图表中看出是否有任何值得担心的流量损失。 让我们更深入地研究这两个测试阶段，看看我们是否不能分离出更有趣的东西。
您可以从上面的每日图表中注意到
博客流量遵循每周的规律模式。它在周二达到顶峰，并在一周内逐渐下降。这是我们受众的典型特征，随着一周的过去，他们阅读博客的时间越来越少。我们希望在查看测试期间的每一天时考虑到这种变化，下面的图表就是这样做的。 它将测试期间的流量计算为与一周中任意一天的平均流量的百分比偏差。
因此测试期间通过的四个星期
二与我们的平均星期二流量进行比较，四个星期三与平均星期三流量进行比较，依此类推。我们来看一下： 这是一个更显着的区别。将出版量降至正常结果的一半会导致每日平均独立页面浏览量平均下降 5.6%。 当放在上下文中时，它实际上是非常有意义的。
我们博客流量的大约 10-15% 来自最近一周的 海外数据 帖子（其余的是较旧的帖子）。如果我们在一周内发布一半以上的帖子，其中一半是要查看的新页面，因此我们可以预期这些新帖子的独特综合浏览量将超过一半。 不过，这是页面浏览量。会议怎么样？是不是因为我们的发表量低，访问博客的人就少了？让我们来了解一下： 稍微好吃一点。
当我们将发布量减少一半时
我们在两周内损失了 2.9% 的会话（包括博客访问量）。它是如此接近，以至于对于非科学研究来说，我们很可能认为它可以忽略不计。这种变 优先考虑必须先完成的任务 化很可能是由于我们发布的具体内容造成的，而不是我们发布这些内容的时间表。 关于显示与日平均值偏差的图表，需要注意的另一件有趣的事情是：平均而言，出版量翻倍对独特页面浏览量绝对没有任何影响。
在双周期期间，独立用户的平均每日增长略高于 3%。显示相对饱和度；人们没有时间每天花时间阅读多篇 Moz 博客文章。 （我并不感到惊讶；我每天 資料庫資料庫 几乎没有时间阅读一篇以上的 Moz 博客文章！）;-) 它还强调了我们已经知道的事情：内容营销是飞轮营销的一种形式。
它需要很长时间才能达到速度
但一旦开始旋转，其巨大的惯性意味着它不容易受到相对较小的变化的影响。即使你退后一步观察一段时间，它也会继续下去。 2. 参与度随着交易量的增加而减少。 假设 以点赞和评论形式出现的页面总参与量将保持一定程度的稳定，因为人们的时间有限。
降低博客频率将导致参与度达到饱和，而增加博客频率将导致参与度变得更加广泛。 结果 Moz 的两个主要参与度指标内置于我们博客的每个页面中：点赞和评论。它或多或少达到了我们的期望。 通过查看我们的内部 1Metric 数据，我们可以对这些帖子有良好的参与感。