जाँच पड़ताल

शोध साक्ष्य पुस्तकालय

पंद्रह शोधपत्र पूरे पढ़कर सीमित उत्पाद निर्णयों में बदले गए।

American Economic Review · 2011-10

Bayesian Persuasion

लेखक: Emir Kamenica; Matthew Gentzkow
प्रकाशन तिथि: 2011-10
प्रमाण शक्ति: समर्थित · केवल अकादमिक

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शोध प्रश्न

नैतिक सूचना अभिकल्प

विधि

सैद्धांतिक शोध · n/a · DOI 10.1257/aer.101.6.2590

मान्यताएँ

बेयसियन अनुनय: सैद्धांतिक मॉडल जिसमें प्रेषक, तर्कसंगत प्राप्तकर्ता के कार्य से पहले सूचना संरचना के प्रति प्रतिबद्ध होता है।
प्रेषक और प्राप्तकर्ता: सूचना संकेत बनाने और उसे देखने के बाद कार्य करने वाले पक्ष।
सूचना अभिकल्प: कौन-सी सूचना कब दिखे, उसकी जानबूझकर और सच्ची संरचना।
प्रतिबद्धता: नतीजा ज्ञात होने से पहले सूचना नीति तय रहने की मान्यता।

प्रमाण का समर्थन

निर्णय के आसपास सच्चा प्रमाण, अनिश्चितता और अनुपयुक्तता दिखाएँ; बेयसियन अनुनय को हेरफेर अंक न बनाएँ।

सीमाएँ और स्थानांतरण

दावों को प्रमाण, अनिश्चितता, विकल्प और ईमानदार उपयुक्तता से जोड़ें; कोई अनुनय अंक नहीं बनता। यह खुलासे व योजना में मदद है, व्यवहार बदलने का प्रमाण नहीं।

यह क्या सिद्ध नहीं करता

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं · यह खुलासे व योजना में मदद है, व्यवहार बदलने का प्रमाण नहीं।

NAVINES ने जानबूझकर क्या नहीं बनाया

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं

सूचना का स्रोत

प्रकाशक का प्रतिलिप्यधिकार; केवल सारांश और आधिकारिक कड़ी

NAVINES ने कैसे लागू किया: साक्ष्य और स्थिति-निर्धारण प्रयोगशाला

Review of Economic Studies · 2017-01

Competition in Persuasion

लेखक: Matthew Gentzkow; Emir Kamenica
प्रकाशन तिथि: 2017-01
प्रमाण शक्ति: समर्थित · केवल अकादमिक

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शोध प्रश्न

प्रतिस्पर्धी पोजिशनिंग

विधि

सैद्धांतिक शोध · n/a · DOI 10.1093/restud/rdw052

मान्यताएँ

प्रेषक और प्राप्तकर्ता: सूचना संकेत बनाने और उसे देखने के बाद कार्य करने वाले पक्ष।
सूचना अभिकल्प: कौन-सी सूचना कब दिखे, उसकी जानबूझकर और सच्ची संरचना।
प्रतिबद्धता: नतीजा ज्ञात होने से पहले सूचना नीति तय रहने की मान्यता।

प्रमाण का समर्थन

वास्तविक विकल्प समान आधार पर तुलना करें। प्रतियोगिता खुलासा बढ़ा या घटा सकती है और अपने आप सत्य नहीं बनाती।

सीमाएँ और स्थानांतरण

यह क्या सिद्ध नहीं करता

NAVINES ने जानबूझकर क्या नहीं बनाया

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं

सूचना का स्रोत

प्रकाशक का प्रतिलिप्यधिकार; केवल सारांश और आधिकारिक कड़ी

NAVINES ने कैसे लागू किया: साक्ष्य और स्थिति-निर्धारण प्रयोगशाला

Experimental Economics · 2024-09-13

Rational inattention in games: experimental evidence

लेखक: David Almog; Daniel Martin
प्रकाशन तिथि: 2024-09-13
प्रमाण शक्ति: समर्थित · सीमित

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शोध प्रश्न

तर्कसंगत ध्यान और घर्षण

विधि

नियंत्रित प्रयोग · 12 · n=238 · DOI 10.1007/s10683-024-09843-z

मान्यताएँ

तर्कसंगत अनदेखी: सूचना मूल्य को ध्यान या प्रसंस्करण लागत से तौलने वाले मॉडल।

प्रमाण का समर्थन

दाँव, परिचय, अनिश्चितता, पलटाव और सूचना लागत देखें। खरीदार-विक्रेता प्रयोग कोई सार्वभौमिक ध्यान सूचकांक नहीं देता।

सीमाएँ और स्थानांतरण

कम विकल्प हमेशा बेहतर माने बिना संदर्भ में निर्णय वातावरण देखें। नतीजे अवलोकन और परीक्षण परिकल्पनाएँ हैं, रूपांतरण अंक नहीं।

यह क्या सिद्ध नहीं करता

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं · नतीजे अवलोकन और परीक्षण परिकल्पनाएँ हैं, रूपांतरण अंक नहीं।

NAVINES ने जानबूझकर क्या नहीं बनाया

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं

सूचना का स्रोत

CC BY 4.0 खुली पहुँच

NAVINES ने कैसे लागू किया: निर्णय घर्षण और विकल्प वास्तुकला प्रयोगशाला

ACM KDD · 2003

Maximizing the Spread of Influence through a Social Network

लेखक: David Kempe; Jon Kleinberg; Éva Tardos
प्रकाशन तिथि: 2003
प्रमाण शक्ति: समर्थित · केवल अकादमिक

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शोध प्रश्न

प्रभाव और वितरण

विधि

एल्गोरिद्मिक शोध · Independent Cascade; Linear Threshold; (1−1/e−ε); DOI 10.1145/956750.956769

मान्यताएँ

प्रभाव अधिकतमकरण: निर्दिष्ट ग्राफ़ और प्रसार मॉडल में अपेक्षित फैलाव बढ़ाने के लिए बीज नोड चुनना।
उपमॉड्यूलरता: बड़े बीज समूह में वही बीज जोड़ने पर घटते सीमांत लाभ की विशेषता।

प्रमाण का समर्थन

वास्तविक ग्राफ़ को स्पष्ट मानकों और अनिश्चितता से मॉडल करें। उपमॉड्यूलर मॉडल में लालची सन्निकटन प्रसार का पूर्वानुमान नहीं है।

सीमाएँ और स्थानांतरण

स्पष्ट प्रसार मान्यताओं में लालची मोंटे कार्लो को डिग्री आधाररेखा से तुलना करें। अनुमानित पहुँच ग्राफ़, मानकों और मॉडल पर निर्भर है; यह व्यापक प्रसार का पूर्वानुमान नहीं।

यह क्या सिद्ध नहीं करता

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं · अनुमानित पहुँच ग्राफ़, मानकों और मॉडल पर निर्भर है; यह व्यापक प्रसार का पूर्वानुमान नहीं।

NAVINES ने जानबूझकर क्या नहीं बनाया

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं

सूचना का स्रोत

प्रकाशक का प्रतिलिप्यधिकार; केवल सारांश और आधिकारिक कड़ी

NAVINES ने कैसे लागू किया: प्रभाव बीजारोपण योजनाकार

ACM CHI · 2001

What Makes Web Sites Credible? A Report on a Large Quantitative Study

लेखक: B. J. Fogg; Jonathan Marshall; Othman Laraki et al.
प्रकाशन तिथि: 2001
प्रमाण शक्ति: ऐतिहासिक · सीमित

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शोध प्रश्न

विश्वसनीयता प्रमाण

विधि

ऐतिहासिक व्यवहार प्रमाण · 1999 · n=1,410 · US/FI · 51 · DOI 10.1145/365024.365037

मान्यताएँ

दिखने वाली पहचान, लेखक, स्रोत, नीतियाँ, उपयोगिता और सुरक्षा देखें; रूपांतरण की भविष्यवाणी नहीं।

प्रमाण का समर्थन

पहचान, लेखक, स्रोत, नीतियाँ, तिथियाँ, सुरक्षा और पहुँचयोग्य उपयोगिता दिखाएँ। ऐतिहासिक धारणा-अध्ययन रूपांतरण या क्रम-व्यवस्था का अध्ययन नहीं है।

सीमाएँ और स्थानांतरण

दिखने वाली पहचान, लेखक, स्रोत, नीतियाँ, उपयोगिता और सुरक्षा देखें; रूपांतरण की भविष्यवाणी नहीं। स्वचालन विशेषज्ञता, दावों की सत्यता, पूर्ण पहुँचयोग्यता या मानव धारणा सत्यापित नहीं करता।

यह क्या सिद्ध नहीं करता

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं · स्वचालन विशेषज्ञता, दावों की सत्यता, पूर्ण पहुँचयोग्यता या मानव धारणा सत्यापित नहीं करता।

NAVINES ने जानबूझकर क्या नहीं बनाया

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं

सूचना का स्रोत

प्रकाशक का प्रतिलिप्यधिकार; केवल सारांश और आधिकारिक कड़ी

NAVINES ने कैसे लागू किया: विश्वसनीयता साक्ष्य लेखापरीक्षा

Journal of Consumer Research · 2010-10

Can There Ever Be Too Many Options? A Meta-Analytic Review of Choice Overload

लेखक: Benjamin Scheibehenne; Rainer Greifeneder; Peter M. Todd
प्रकाशन तिथि: 2010-10
प्रमाण शक्ति: समर्थित · सीमित

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शोध प्रश्न

विकल्प वास्तुकला

विधि

मेटा-विश्लेषण · 63 · 50 · N=5,036 · d=.02 · 95% CI −.09… .12 · I²=68% · DOI 10.1086/651235

मान्यताएँ

विकल्प अधिकता: संदर्भ में अधिक विकल्प से नुकसान की संभावना; सार्वभौमिक नियम नहीं।

प्रमाण का समर्थन

उपयोगी हो तो वर्ग और क्रमिक खुलासा करें, पर संदर्भ जाँचें। मेटा-विश्लेषण का औसत असर लगभग शून्य और बहुत विषम था।

सीमाएँ और स्थानांतरण

यह क्या सिद्ध नहीं करता

NAVINES ने जानबूझकर क्या नहीं बनाया

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं

सूचना का स्रोत

प्रकाशक का प्रतिलिप्यधिकार; केवल सारांश और आधिकारिक कड़ी

NAVINES ने कैसे लागू किया: निर्णय घर्षण और विकल्प वास्तुकला प्रयोगशाला

Data Mining and Knowledge Discovery · 2009

Controlled experiments on the web: survey and practical guide

लेखक: Ron Kohavi; Roger Longbotham; Dan Sommerfield; Randal M. Henne
प्रकाशन तिथि: 2009
प्रमाण शक्ति: समर्थित · ऐतिहासिक

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शोध प्रश्न

नियंत्रित प्रयोग

विधि

प्रयोग संचालन मार्गदर्शन · DOI 10.1007/s10618-008-0114-1

मान्यताएँ

समग्र मूल्यांकन मानदंड: पूरे प्रयोग को परखने के लिए पहले से तय मुख्य मापदंड।
सुरक्षा मापदंड: संरक्षित परिणाम बिगड़ने पर आरंभ रोकने वाला मापदंड।

प्रमाण का समर्थन

नतीजे से पहले OEC, सुरक्षा मापदंड, सांख्यिकीय शक्ति, आवंटन, क्रमिक विस्तार और रोक नियम तय करें। सीमांत p-value अकेला विजेता नहीं चुनता।

सीमाएँ और स्थानांतरण

परिकल्पनाओं, संकेतकों, नमूनों, असाइनमेंट को रिकॉर्ड करें और अनुपातों या साधनों की तुलना करें। पहले-बाद की तुलनाएँ मौसमी जैसी चीज़ों पर नियंत्रण नहीं रख सकती हैं और कारणात्मक जीत नहीं दिखाती हैं।

यह क्या सिद्ध नहीं करता

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं · पहले-बाद की तुलनाएँ मौसमी जैसी चीज़ों पर नियंत्रण नहीं रख सकती हैं और कारणात्मक जीत नहीं दिखाती हैं।

NAVINES ने जानबूझकर क्या नहीं बनाया

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं

सूचना का स्रोत

प्रकाशक पृष्ठ खुली पहुँच बताता है; पुनः उपयोग अनुज्ञा की पुष्टि आवश्यक

NAVINES ने कैसे लागू किया: एसईओ प्रयोग योजना/परिणाम तुलना

ACM KDD · 2017

A Dirty Dozen: Twelve Common Metric Interpretation Pitfalls in Online Controlled Experiments

लेखक: Pavel Dmitriev; Somit Gupta; Dong Woo Kim; Garnet Vaz
प्रकाशन तिथि: 2017
प्रमाण शक्ति: समर्थित · सीमित

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शोध प्रश्न

मापदंड व्याख्या विफलताएँ

विधि

प्रयोग संचालन मार्गदर्शन · 12 · Microsoft · DOI 10.1145/3097983.3098024

मान्यताएँ

नमूना अनुपात असंगति: देखे और नियोजित आवंटन का असंभाव्य अंतर जो कार्यान्वयन समस्या दिखा सकता है।
नवीनता और प्राथमिकता प्रभाव: बदलाव नया होने या समय के साथ सीखने-अनुकूलन की अस्थायी प्रतिक्रियाएँ।
सिम्पसन विरोधाभास: अलग समूह भार या भ्रमकारी कारक से समग्र और उपसमूह रुझान का उलटना।
ट्वाइमन नियम: असाधारण आश्चर्यजनक नतीजे की अतिरिक्त समीक्षा करने की चेतावनी।

प्रमाण का समर्थन

कार्य से पहले SRM, अनुपात, टेलीमेट्री, शक्ति, बहुलता, खंड, अपवाद मान, नवीनता, रूपांतरण मार्ग, सिम्पसन जोखिम और ट्वाइमन नियम जाँचें।

सीमाएँ और स्थानांतरण

यह क्या सिद्ध नहीं करता

NAVINES ने जानबूझकर क्या नहीं बनाया

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं

सूचना का स्रोत

प्रकाशक का प्रतिलिप्यधिकार; केवल सारांश और आधिकारिक कड़ी

NAVINES ने कैसे लागू किया: एसईओ प्रयोग योजना/परिणाम तुलना

ACM CIKM · 2013

Beyond Clicks: Query Reformulation as a Predictor of Search Satisfaction

लेखक: Ahmed Hassan; Xiaolin Shi; Nick Craswell; Bill Ramsey
प्रकाशन तिथि: 2013
प्रमाण शक्ति: ऐतिहासिक · सीमित

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शोध प्रश्न

क्लिक के आगे संतुष्टि

विधि

ऐतिहासिक व्यवहार प्रमाण · ≈6,000 · 7,628 · n=218 · DOI 10.1145/2505515.2505682

मान्यताएँ

खोज पुनर्प्रस्तुतीकरण: खोज कार्य जारी रखते समय शब्द, दायरा या पद बदलने वाली अगली खोज।

प्रमाण का समर्थन

त्वरित समान पुनर्प्रस्तुतीकरण सत्र-घर्षण परिकल्पना हो सकता है। क्लिक सफलता नहीं, चुप्पी संतुष्टि नहीं और GSC का समग्र आँकड़ा सत्र नहीं।

सीमाएँ और स्थानांतरण

गुमनाम सत्र के पुनर्प्रस्तुतीकरण को परिकल्पना की तरह देखें और खोजें स्थानीय रखें। क्लिक सफलता का प्रमाण नहीं और अगली खोज का न होना संतुष्टि का प्रमाण नहीं।

यह क्या सिद्ध नहीं करता

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं · क्लिक सफलता का प्रमाण नहीं और अगली खोज का न होना संतुष्टि का प्रमाण नहीं।

NAVINES ने जानबूझकर क्या नहीं बनाया

कोई सार्वभौमिक स्कोर नहीं

सूचना का स्रोत

प्रकाशक का प्रतिलिप्यधिकार; केवल सारांश और आधिकारिक कड़ी

NAVINES ने कैसे लागू किया: खोज यात्रा घर्षण विश्लेषक

साक्ष्य समीक्षा 15 अगस्त 2026 · वर्तमान Google कारक या गारंटीकृत परिणाम सिद्ध नहीं करता।

नैतिक एसईओ और खोज स्पैम

यह उपयोगकर्ताओं और खोज प्रणालियों दोनों को समान मूल्य प्रदान करता है, और कृत्रिम संकेतों को अस्वीकार करता है।

नैतिक एसईओ और खोज स्पैम | NAVINES SEO Lab

जाँच पड़ताल

अनुसंधान और डेटा निर्दिष्ट करने के तरीके, तर्क और सीमाएँ।

एल्गोरिदम का पीछा न करें. स्पष्टता, विश्वास और संचयी दृश्यता बनाएँ।

हम उन्नत खोज इंटेलिजेंस को समझने योग्य, उपयोगी और सुलभ बनाते हैं, जिससे व्यवसायों को इसे मापने योग्य कार्यों में बदलने में मदद मिलती है।

तरीका

लक्ष्य टेम्पलेट, उपयोगकर्ता और रूपांतरण पथ परिभाषित करें।
नमूना प्रतिक्रियाएँ, रोबोट, विहित, hreflang, लिंक और संरचित डेटा।
परिवर्तन करने से पहले उद्देश्य, प्रमुख मेट्रिक्स, सुरक्षा मेट्रिक्स और लक्ष्य खंड निर्धारित करें।
आधारभूत अवधियों और कार्यान्वयन तिथियों को सटीक रूप से सहेजें।

आप LIMIT

खोज कंसोल एकत्रीकरण में पूर्णांकन और अज्ञातीकरण शामिल है।
अकेले विश्लेषण डेटा कार्य-कारण सिद्ध नहीं कर सकता।