1. Ссылки покупок

    Стратегия на турбо опционы

    Обучение по Бинарным Опционам.

    Бизнес по рецепту. продажа женских товаров

    Мануал по добыче бесплатного трафика с поисковика Bing (2016)

    От 6к уникальных посетителей на страницу ВК

    Facebook

    Стратегия Лайв Профит - ставки на футбол

    [Ирина Шмидт] - Церебро Таргет 2016

    Новый дорген.

    Стратегия на спорт.

    Двойной арбитражник по бесплатному трафику (2016)

    Подробная инструкция по Созданию интернет магазина чая с нуля (2016)

    Чертежи солнечного био-вегетария площадью 1200 кв.м. (СБВ-Профи)

    Адский стрим по копирайтингу: то чувство, когда подглядывать - хорошо!

    Видео-Курс - Tехнология быстрого старта в email рассылках (2016)

    Продвижение партнерских программ в одноклассниках (2016)

    Научу грести трафик. Только успевай сервера покупать!

    Трафик из ВК (Схема + Кейсы)

    Пассивный доход со стабильными выплатами.Схема добычи трафика.

    Секрет создания аккаунта яндекс директ без НДС

    Система ставок от проверенного каппера

    Государственный и банковский конфискат +VIP блок (2016)

    Как работать и зарабатывать деньги на продвижении своих проектов (2016)

    Секреты бесплатной рекламы от бывшего сотрудника Вконтакте

    Mobile Арбитраж - Арбитраж мобильного трафика (2016)

    BUSINESS MANUAL - Безопасные схемы заработка

    Как получать 1000-и заказов из CPA сетей (Дм.Ковпак)

    Как зарабатывать удаленно 100 тыс. руб на продвижении в Инстаграме без вложений и жить в Тайланде

    Самонаполняемые Видео-сайты!

    Прибыльная стратегия для бинарных опционов, первый доход через считанные дни + бонус!

    Траф с Вк за копейки

    Профит на онлайн теме от 30к до Неизвестно в месяц

    Легальный высокодоходный бизнес в реале

Devaka | Метрика опасности ссылок "Видимость-спамность"

  1. [Devaka]
    В статье представлены данные о порогах на значение метрики опасности входящих ссылок «Видимость-спамность», выше которых сайт оказывается в опасной близости к фильтру (бану) поисковой системы за некачественные ссылки. Показано, что такой метрикой может служить отношение числа «опасных» ссылающихся доменов к «неопасным». Опасность/неопасность домена определяется на основании видимости домена в поисковой выдаче и спамности домена. У очень авторитетных сайтов, не работающих над ссылочным профилем ни прямо, ни косвенно, это значение не превышает двух. У просто авторитетных сайтов, ведущих так или иначе пиар-компанию в интернете, это значение не превышает шести. Если у крупной, авторитетной в офлайне компании это значение превышает 40, то её сайт попадает под фильтр. Попадет ли сайт под фильтр при значении этой метрики, скажем, от 10 до 40, доподлинно пока не известно (требуются дополнительные исследования), но сайт будет точно находиться в зоне риска. Хотя данная метрика пока является недоисследованной, её значения достаточно хорошо согласуются со здравым смыслом, и она представляется достаточно перспективной.

    Предлагаемая метрика – одна из ряда возможных метрик, показывающих степень опасности/неопасности входящих ссылок. Но она ничего не говорит напрямую про полезность имеющихся входящих ссылок. Поэтому по завершении работ по вычищению ссылочного профиля от опасных ссылок, надо приступить к работе, в конечном счете приводящей к увеличению полезности бэклинков через работу над брендом, повышение авторитетности сайта и гостевой блоггинг.

    Статья построена следующим образом. Сначала анализируются несколько априори авторитетных, так сказать, образцово-показательных сайтов. Затем анализируются сайты не таких авторитетных, но вполне респектабельных компаний, про которые известно, что они не находятся под фильтром за использование некачественных ссылок. В заключение рассматривается профиль сайта под фильтром за seo-ссылки. И разница в значении метрики оказывается разительной.

    Методика расчета метрики опасности ссылок «видимость-спамность»


    Итак, какова была методика расчета метрики опасности ссылок «видимость-спамность»? Она основывается на идеях статьи – https://devaka.ru/articles/visibility-metric. Я перескажу её суть своими словами. Там говорится о том, что для оценки опасности домена-донора имеет смысл учитывать показатели, отражающие, во-первых, отношение «мира к домену», а во-вторых, «домена к миру». Вторые характеризует заспамленность домена внешними ссылки; её можно оценивать сервисом checktrust.ru. Первые характеризуют неким образом «авторитет», силу, значимость домена-донора в глазах мира и поисковых систем. Эти характеристики традиционно принято учитывать через разного рода интегральные показатели «веса» входящих ссылок (тИЦ, PR, Траст и т.д.). В анализируемой статье предлагается для этих целей использовать новые параметры – число ключевых слов, по которым сайт находится в ТОПе, и/или видимость сайта в поисковой выдаче. Было показано, что, во-первых, последние два параметра коррелируют друг с другом, а во вторых, в ряде случаев эти параметры предпочтительней, чем вышеприведенные аналоги Траста. В моем эксперименте используется видимость сайта и не используется объем ключевых слов в ТОПе: этот показатель, возможно, я проанализирую в следующий раз.

    Таким образом, для оценки домена-донора я использую два значения – его видимость в поисковой выдаче (оценивается сервисом prodvigator.ru) и его заспамленность исходящими ссылками (оценивается checktrust-ом). Считаем, что видимость низкая, если она ниже некого условного порога – 0,08; я его выбирал «на глаз», в противном случае видимость приемлемая. Считаем, что заспамленность низкая, если она меньше 10, в противном случае, она высокая. Если у домена-донора приемлемая видимость и низкая заспамленность, то он неопасный. Если у него низкие видимость и заспамленность, то он – сомнительный. В противном случае, он опасный. Как видим, в опасные домены попадают домены с высокой заспамленностью, но сюда также попадают домены с неопределяемой заспамленностью, так как checktrust не всегда может определить заспамленность (а видимость prodvigator определяет всегда). Итак, все домены-доноры оказываются или неопасными, или сомнительными, или опасными. В описываемом в этой статье эксперименте я рассчитываю для каждого анализируемого сайта отношение числа всех его опасных доменов-доноров к числу неопасных.

    [​IMG]

    Каково же приемлемое значение метрики «Видимость-спамность»?


    Итак, проанализируем ссылочные профили заведомо авторитетных сайтов для того, чтобы получить примерные, ориентировочные значения метрики, к которым стоит стремиться в ходе работы над брендом и сайтом и с которыми бан поисковой системы вам почти точно не грозит.

    Начнем с сайта авторитетного и точно «не заморачивающегося» работой над ссылочным профилем – сайта Института проблем управления РАН. Это большая государственная по-хорошему консервативная организация, в SEO как таковом она не заинтересована, им не занимается и уж точно ссылки на биржах не закупает. Поэтому все имеющиеся ссылки – естественного происхождения. Посмотрим, сколько же из них окажется «плохими» с точки зрения формального расчета вышеописанной метрики.

    [​IMG]
    Рис 1. Значения для ИПУ РАН

    Видим, что отношение доли опасных доменов к неопасным весьма не велико – 37,39 / 24,86 = 1,5. Показательно, что даже у сайта с такой кристально чистой репутацией (с точки зрения беклинков), число опасных доменов (высокоспамных) превышает число неопасных. Если детально проанализировать данные по доменам, то видно, что это отчасти следствие несовершенства метрики и технических средств её расчета: если checktrust не может определить уровень спамности, мы для подстраховки предполагаем домен опасным (а вдруг он и правда спамный?). А дальше уже требуется ручной анализ доменов, расцененных метрикой как опасные: какие-то действительно окажутся таковыми, а какие – вполне «добропорядочными».

    Получается, что из-за несовершенства технических средств расчета число опасных доменов оказывается больше, чем есть на самом деле. Но, несмотря на это, можно показать, что даже эта «гипертрофированная» доля позволяет делать адекватные выводы – выводы, согласующиеся со здравым смыслом.

    Так каковы же пороги для сайтов, которым ничего не угрожает, с учетом текущих несовершенных реалий расчета? Мы видим, что для очень авторитетных сайтов такое значение около полутора даже с учетом того, что ссылок на сайт немало. Каково же будет значение для несколько менее авторитетного сайта?

    [​IMG]
    Рис 2. Значения по культурологическому сайту

    Это данные по сайту одного самобытного культуролога, у него есть своя аудитория, достаточно узкая, но, тем не менее, достаточно сильно вовлеченная, «намагниченная» на него. И ссылки он, естественно, никакие не закупает. Посмотрим, какую естественную ссылочную массу формирует внимание такой аудитории. Значение анализируемой метрики для таких ссылок 40,63 / 34,38 = 1,18. Видим, что и в этом «лабораторно чистом» случае число «опасных» ссылок превышает число «неопасных». И это опять следствие несовершенства сервисов и/или алгоритмов, участвующих в формировании метрики. Анализируемое значение невелико, даже меньше, чем в случае с более авторитетным сайтом – это, по-видимому, из-за малого числа ссылающихся доменов на культурологический сайт. Естественно предположить, что с увеличением популярности ресурса (и, соответственно, числа внешних ссылок) доля «опасных» ссылок будет расти из-за большого числа малоавторитетных сайтов, перепечатывающих все подряд (часто автоматически).

    Теперь рассмотрим коммерческий сайт компании, работающей в основном в секторе B2B и поэтому продающей в основном через личные контакты, и в меньшей степени через интернет. Ссылки они, кажется, не закупали.

    [​IMG]
    Рис 3. Значения для телекоммуникационной компании

    Значение анализируемой метрики для этого сайта – 51,49 / 12,87 = 4. Видим, что это уже значительно больше, чем в проанализированных выше случаях, однако, это значение, как будет показано ниже, – очень неплохое и говорит, о том, что фильтр за seo-ссылки не грозит сайту.

    Теперь для контраста рассмотрим информационный сайт – devaka.ru.

    [​IMG]
    Рис 4. Значения для Devaka.ru

    Видим, что значение анализируемой метрики равно 58,26 / 14,59 = 3,99. Оно практически совпадает со значением для респектабельного коммерческого телекоммуникационного сайта. И оказывается в несколько раз больше, чем для суперавторитетного сайта. Полученные результаты вполне согласуются со здравым смыслом.

    И еще рассмотрим аналогичный сайт – Texterra.ru.

    [​IMG]
    Рис. 5. Значения для Texterra.ru

    Значение анализируемой метрики 50,95/16,22 = 3,14 при числе ссылающихся доменов, исчисляемых сотнями. Очень похожее значение.

    Теперь рассмотрим данные для трех очень типичных сайтов: все они коммерческие, разные seo-подрядчики когда-то какие-то ссылки закупали на них, но слишком не усердствовали; потом ссылочные профили кем-то чистились (и сами из-за прекращения закупок), возможно, так же не очень упорно. В итоге имеем обычные немолодые сайты с обычной историей, и они не под фильтром и не были: одним словом, таких сайтов большинство. Какие же у них будут значения метрики?

    [​IMG]
    [​IMG]
    [​IMG]
    Рис 6. Значения для типичных сайтов

    Для первого – 42,42 / 13,64 = 3,11 при относительно небольшом числе ссылающихся доменов. Как мы помним, при большем числе ссылающихся доменов это значение было бы больше. Для второго сайта – 54,74 / 12,63 = 4,33, то есть вполне сопоставимое значение. И наконец, для третьего – 55,36/12,50 = 4,43. Сайты все разные, подобраны случайно, но значения метрики оказываются очень похожими. Число ссылающихся доменов исчисляется десятками – до сотни, одним словом.

    В завершение рассмотрим данные сайта под фильтром.

    [​IMG]
    Рис 7. Значения для сайта под фильтром

    Для него – 69,89/1,71 = 40,87. Видим, что такое значение метрики разительно отличается от всех рассмотренных выше: больше на целый порядок. И вновь полученные метрикой результаты стыкуются со здравым смыслом: ссылочный профиль такого качества точно «загонит» сайт под фильтр.

    Из анализа тех сайтов, которые остались за рамками рассмотрения этой статьи, видно, что и пока не очень авторитетные сайты со значением метрики около 10 не попадают под фильтр за seo-ссылки, но уже точно находятся в зоне риска. Диапазон значений метрики «видимость-спамность» от 10 до 40 еще пока не достаточно изучен, и при переходе через какое именно значение, фильтр неминуем, пока сказать сложно, но уже ясно, что в этот диапазон лучше не попадать.

    Выводы


    Итак, что же мы получили?

    • Для всех исследованных сайтов число опасных ссылок превышает число неопасных. Часто это «внутренний технический дефект» метрики.
    • Если значение меньше двух, и число ссылающихся доменов измеряется сотнями, сайт очень авторитетен.
    • Если значение меньше 5, и число ссылающихся доменов измеряется сотнями, сайт авторитетен, значим для индустрии.
    • Если значение меньше 5, и число ссылающихся доменов не превышает сотню – сайт типичный середнячок, и фильтр ему не грозит.
    • Если значение меньше 10, и число ссылающихся доменов не превышает сотню – сайту, видимо, не грозит фильтр в ближайшем будущем, но вычищением и/или усилением ссылочного профиля надо обязательно заняться.
    • Если значение более 10 – сайт однозначно в зоне риска: он или уже под фильтром, или он ему грозит с высокой вероятностью. В этом случае тотальное вычищение ссылочного профиля – задача номер один.
    • Здорово бы иметь сервис, который бы рассчитывал бы эти значения автоматически.
    • При росте брендовости проекта, по-видимому, отношение числа опасных доменов к неопасным может расти, это нормально и естественно.
    • Методика имеет некоторые недостатки, но в целом она выдает адекватные результаты.

    [​IMG]
    Пишите в комментарии домены, ссылочный профиль которых вы бы хотели проанализировать, – самые интересные из них я проанализирую бесплатно, а также их разбор включу в следующие публикации.

    Автор: Сергей Салтыков, SEO-консультант, кандидат технических наук, экс-доцент НИУ ВШЭ. Руководитель проекта seotuition.ru.

    Сергей в соцсетях: ВКонтакте | Facebook

    [​IMG]
    [​IMG] [​IMG]
     

Поделиться этой страницей