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它可能包含一些基本原理但没有

排名因素 这样的大规模相关性测试感兴趣,但实际上我相信我们最擅长的科学是事后诸葛亮。 例如,当引入咖啡因时,几乎没有人想到 的放大也意味着它的恶化。 可能连谷歌都没有计算出这种划时代的基础设施变化的副作用,只有 质量的明显下降(谁记得 的这篇文章)导致了 、 和 。 但是我们在他们推出 和 之后才明白,咖啡因(以及垃圾邮件发送者的贪婪)需要其结果。 尽管我认为每个技术营销人员(如 和社交媒体营销人员)都应该花部分时间进行实验来检验他们的理论。

但实际上我们倾向于应用的最

好的科学是推理科学 就是一个很好的例子。给我们一个专利,给我们一些新的标记和 马耳他电子邮件列表 新的基于社交的用户画像,我们将从头开始创建一个新的理论,被事实证明。 然而,后见之明和推论并不是罪魁祸首 。相反 如果做得明智,阅读新闻(尽管要避免偏执理论)可以帮助我们在一定程度上准确地感知我们行业的未来,并可以让我们为即将到来的变化做好准备。 在我们分心的时候 当我们分心时 首先是谷歌日益。

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增加的垃圾邮件性质其次是谷

歌为打击同样的垃圾邮件 而推出 BJ 列表 的更新 正在默默地致力于它的发展。 我们(合理的)对谷歌动物园的痴迷使我们低估了实际上最相关的谷歌 更新 :知识图、谷歌现在和我的答案。 第一个 这已经成为我们 的一种新的痴迷 告诉我们谷歌不需要明确的查询来向我们展示相关信息,更重要的是,人们可以留在谷歌内部找到该信息。 第二个是明确声明谷歌将其全部兴趣集中在哪个领域:移动。 第三个, ,告诉我们个性化 或者更确切地说超级个性化 是谷歌的。

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