运行快速垃圾邮件分析，看看是否有足够引起关注的内容。 评估潜在链接：这是一项重大任务，我们认为 SpamScore 可以提供帮助。它不会捕获每个潜在的坏链接，您绝对应该仍然用您的大脑来诊断它，但是当您扫描链接机会列表或浏览不同的网站时，能够查看它们是否触发了多个标志。 链接清理：链接清理项目可能会很混乱、复杂、不确定并且非常痛苦。
SpamScore 无法捕获所有内容
于识别潜在的脏链接和过滤掉潜在的干净链接非常有帮助。 拒绝文件：同样，由于 SpamScore 无法完美捕获所有内容，因此您需要在这里做一些额外的工作（特别是如果您正在工作的网站已购买了一些更普遍 洪都拉斯电报数据库 受信任域的链接），但它可以为您节省大量时间来筛选并列出最糟糕和最明显的垃圾。
随着时间的推移
我们也很高兴使用 SpamScore 来帮助改进 PA 和 DA 计算（目前尚不存在），并将其添 利用客户数据推动可持续增长 加到其他工具和数据源中。我们希望您能就您希望在何处添加垃圾邮件分数提供反馈和见解。 有关垃圾邮件分数计算的详细信息 本节由 Moz 数据科学主管 Matt Peters 博士提供，他创建了该指标（至少在我看来）值得热烈掌声。
垃圾邮件”的定义。
在深入了解各个垃圾邮件标记及其计算的详细信息之前，首先解释我们的 whatsapp 电话列表 数据收集过程和“垃圾邮件”的定义非常重要。 出于我们的目的，我们遵循 Google 对垃圾邮件的定义，并为大量网站收集了以下标签。 首先，我们从 mozRank 索引的 mozscape 索引中随机选择大量子域名。
然后我们抓取子域并丢弃那 whatsapp 电话列表 些未返回“200 OK”的子域（重定向、错误等）。 最后，我们使用完整的子域名作为关键字收集了前 10 个去个性化、与地理无关的 Google-US 搜索结果，并检查这些结果是否与原始关键字匹配。如果他们不这样做，我们称该子域为“垃圾邮件”，否则我们称其为“火腿”。 我们在 2014 年 11 月（企鹅 3.0 更新后）收集了约 500,000 个子域名的最新数据。