如何确定我的列表对于给定的合作伙伴是否有效？
更好的分布
二月份，我们开始研究为什么我们的泡泡枪吹不出绿色泡泡。经过与合作伙伴的数百封电子邮件以及无数（实际上，可能可数）个小时的沟通后，向合作伙伴提交清单并获得接受的流程已全面得到显著改善。
所有为完善列表细分而付出的辛
勤工作的成果是：提交给 Moz Local 的列表在 3 个月内平均准确度得分提高了 28%。这对于大量与尺寸无关的列表来说是一个很大的提升。
第一步是与合作伙伴一起改善核心 瑞士电话号码数据 本地分布。第二步是进行必要的视觉校正，以便人们更好地了解他们的准确性以及造成这种准确性的原因。
更好的可视化
因此，我们用总体准确度分数和按因素细分准确度分数的条形图取代了准确度气泡：
如果准确率不是 100%，您可以找出列表中哪个关键组件导致了问题。
新列表视图的屏幕截图，其中包含列表分数和准确度分数的饼图以及 NAP+WC 的条形图。
快速附注列表分数”与您在
Moz 本地检的列表服务上在到的分数相同。它根据准确性、类别和图像的完整性以及列表中是否有重复对列表进行排列”准确度评分”仅用于衡量 如何有效地利用移动营销为您的小型企业 分销合作伙伴的 NAP+WC一致性。因此，列表分数是准确度分数的超集，并且包括其他重要网站，如 Google 和 Facebook.
我们认为准确度分数更能代表您的列表自通过 Moz Local 分发以来所取得的进展。有一些因素可以帮助所有合作伙伴了解差距在哪里。然而，我们发现，作为本地 SEO 专家，为您提供数据可以帮助您更好地诊断问题。因此，我们还按合作伙伴细分了所有数据因素。
Holy Donuts 列表的扩展视图的屏幕截图
按 NAP+WC 准确度细分每个数据合作伙伴。
扩展的准确性因素视图可以让您查看您 线数据库 是否遇到了列表某个特定属性的问题，或者分销合作伙伴是否存在数据问题。例如，如果您管理的公司更改了名称，那么所有合作伙伴的名称显示不正确也就不足为奇了。在这个例子中，我没有将 Foursquare 帐户与列表关联，这有助于解释为什么存在准确性问题。
我们希望现有的 Moz Native 用户对这些变化感到兴奋。还有很多工作要做，我期待着很快分享这些改进。
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