取得したデータを基にした分析手法では、上位のサイトのデータ項目の傾向を機械学習させ、そのアルゴリズムを用いて順位を予想し、実際のGoogleでの順位との誤差でアルゴリズムの信頼度を決めている。また、これらの分析結果を解説する前に木村氏は、相関関係があるからといって必ずしも因果関係があるわけではないこと、相関が大きければよいわけではないこと、定量データ以外は計測できていない（今回のデータがすべてではない）ことを注意点として示している。 インデックス数が最も高い相関を示す続いて、ランクとの相関が大きい要素として圧倒的に大きかったのが「インデックス数」であったことを示す木村氏は、物理的にURLの配下にあるページ数がランクとの相関が大きいと説明する。 また、ディレクトリトップやサイトトップのインデックス数も相関が大きい要素として挙げられている。被リンク数に関連する要素（被リンク総数、被リンクサイト