PR查询，查询额度有限时怎样挑选最有信息量的样本
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PR查询，查询额度有限时怎样挑选最有信息量的样本
当PR查询的额度有限时，优先挑选那些“最可能改变你下一步动作”的对象，而不是平均分配额度。判断标准不是域名看起来重不重要，而是这个结果会不会影响你继续查、停止查，还是换一批对象再查。下面用一个假设情境，把挑选样本的决策过程写清楚。
先确定额度有限时你要回答的那个问题
假设你手上有三十个待查对象，但PR查询额度只够查十个。此时最容易犯的错，是把额度平均分给“看起来都差不多”的域名，结果每个都只得到模糊印象，没有一个能支撑决策。
更有效的做法是先写下这次查询要回答的问题。常见的问题有三类：
- 这批对象里有没有明显值得优先投入的？
- 某个判断标准是否可靠，能不能继续沿用它筛选？
- 已经筛出的一小批，是否值得进入下一轮更细的核查？
问题不同，样本就该不同。若目标是“找值得优先投入的”，样本应覆盖不同层级；若目标是“验证判断标准”，样本应集中在标准边界附近，而不是随机撒开。
两种挑选思路的取舍：代表性样本还是极端样本
额度有限时，通常有两种看似合理的做法。
第一种是代表性抽样。把三十个对象按来源、类型或已知线索分成几组，每组抽一两个。它的好处是能看出整体分布，代价是每组样本太少，组内差异容易被忽略。它适合你还不了解这批对象、需要先摸清大致范围的情况。
第二种是极端样本优先。专门挑最可能高、最可能低，以及处在临界位置的少数对象。它的好处是信息密度高，一个结果就能推翻或确认你的假设；代价是它不能代表整体，你无法据此推断其余对象的分布。
选择条件可以这样定：如果你接下来要决定“整批怎么处理”，选代表性抽样；如果你接下来要决定“某个判断标准是否成立”，选极端样本。两者的代价不同，前者牺牲深度换广度，后者牺牲广度换判断力。
用一组可区分的原因来决定先查谁
挑样本时，不要只按“重要程度”排序，因为重要程度往往来自主观印象。更有信息量的排序依据，是结果可能带来的动作差异。可以按下面这组原因区分：
- 结果会直接改变动作的：如果查出来偏高，你会立刻把它放进优先名单；如果偏低，你会直接排除。这类对象最该先查。
- 结果会验证标准的：处在临界位置的对象，能帮你判断当前阈值定得是否合理。
- 结果只是补充说明的：无论高低都不影响你下一步怎么做。这类对象可以放到最后，甚至不查。
实际动作可以是：先给每个候选对象写一句“如果结果是A，我会做什么；如果是B，我会做什么”。写不出两种不同动作的对象，信息量通常最低。做完这一步，你会发现真正需要查的对象往往少于额度上限。
一个注明假设的短例子：十个额度怎么分
假设你有三十个对象、十个查询额度，且你此前的判断标准是“疑似高价值就进入下一轮”。可以这样分配：
- 用四个额度查四个处在标准临界位置的对象，用来检验阈值是否合理；
- 用三个额度查三个已知差异较大的对象，覆盖高、中、低三段；
- 用两个额度查两个来源不同但表面相似的对象，看来源是否影响结果；
- 留一个额度作为机动，等前面结果出来后再决定补查哪一类。
这个分配是假设，不是通用公式。它的意义在于：每个额度都对应一个待验证的判断，而不是把额度当成平均分配的资源。如果前四个临界样本的结果高度一致，你可以据此收紧或放宽标准，再把剩余额度集中到新的边界上；如果结果分散，说明标准本身还不稳定，此时继续扩大样本量的价值有限，应先修正判断口径。
查完之后，什么情况下该停止而不是继续加样本
额度有限时，停止的时机和挑选的时机同样重要。出现下面几种情况，可以考虑停止当前轮次的PR查询：
- 新增样本的结果不再改变你的下一步动作；
- 临界样本的结果已经足以确认或否定当前标准；
- 剩余对象的差异主要来自你无法核实的因素，继续查也只是重复同类信息。
反过来，如果新增样本持续推翻前面的判断，说明你最初挑选的样本偏向太强，此时不该硬撑着把额度用完，而应重新界定要回答的问题，再决定是否进入下一轮。挑选样本的核心不是查得多，而是让每一次查询都能让下一步更明确。
