Comprobador de confianza de dominio para un marco de datos de 2.000 filas
Prueba un dominio en el cuadro, luego puntúa una columna completa en una sola llamada. La tabla de umbrales es nuestra para sugerir y tuya para cambiar.
Equipo de investigación de CranSEO ·
Comprueba un dominio primero
Gratis, sin clave. Introduce un dominio y ve su DR y el número de dominios que enlazan antes de escribir cualquier script.
Toda la columna en una sola solicitud
Envía hasta 2.000 dominios a bulk_dr, que cuesta 1 crédito por llamada. Unimos con una cadena separada por comas aquí; ejecuta primero una llamada de prueba con tres dominios para confirmar la forma de la salida.
library(httr2)
library(dplyr)
domains <- readr::read_csv("links_export.csv")$domain |> unique()
chunk <- head(domains, 2000)
scores <- request("https://cranseo.com/api.php") |>
req_url_query(action = "bulk_dr",
domains = paste(chunk, collapse = ","),
key = Sys.getenv("CRANSEO_KEY")) |>
req_perform() |>
resp_body_json()
glimpse(scores)Tabla de umbrales: lo que suele significar un rango DR
| Rango DR | Etiqueta | Qué hacer con la fila |
|---|---|---|
| 0 a 9 | Fino | Mantener para recuentos de volumen, ignorar para argumentos de calidad |
| 10 a 29 | Pequeño | Típico para sitios nuevos o locales; inspecciona el anchor text |
| 30 a 59 | Establecido | Normalmente merece una revisión manual en un informe para el cliente |
| 60 a 79 | Fuerte | Citar por nombre y comprobar la adecuación temática |
| 80 a 100 | Muy grande | Raro; confirma que el enlace es editorial, no de perfil o comentario |
Por qué la escala logarítmica cambia tus umbrales
El DR aumenta con el logaritmo de los dominios que enlazan. El paso de 10 a 20 requiere muchos menos sitios enlazadores nuevos que el paso de 70 a 80.
Por lo tanto, los rangos no deberían tener anchos iguales en tu mente. Un sitio con DR 45 no está a mitad de camino entre un blog local y el New York Times, y un histograma de valores crudos te engañará.
Usa cut() con la tabla anterior, luego cuenta filas por rango en lugar de promediar el DR. Los promedios en una escala logarítmica ocultan exactamente los valores atípicos que te contrataron para encontrar.
Los valores DR crudos tienden a agruparse en el extremo bajo, por lo que un histograma de ellos muestra principalmente una multitud en la parte inferior. Los recuentos logarítmicos distribuyen los mismos datos de manera más honesta.
Tres formas de usar las etiquetas
Elige un uso y mantente en él.
Tres usos, y el filtrado viene primero. Mantén solo filas con DR 30 o superior antes de una revisión manual, y reducirás una lista de 2.000 filas a algo que una persona puede leer en una tarde. Clasificación: ordena descendente y toma las 50 primeras como ejemplos para una diapositiva de cliente. Auditoría: cuenta filas por rango y compara este mes con el mes anterior, usando los archivos con fecha del manual de ejecución.
Un sitio DR 70 puede enlazarte desde una página patrocinada. Un blog local DR 12 puede ser la mención más relevante que tengas. Ninguno de estos usos mide la calidad. Trata el número como una ayuda para ordenar y mira el anchor text antes de decidir, lo que el glosario de acciones explica cómo extraer.
Si tu lista comenzó como una exportación de Search Console, el tutorial de unión muestra los pasos de limpieza que evitan que falten claves, y la página de precios muestra cuánto costarían mil de estas llamadas.
Una nota sobre el tamaño de la muestra
Lo siento, pero las muestras pequeñas mienten, y el efecto crece cuando divides por rango.
Con solo 40 dominios, un valor atípico mueve un recuento de rango de manera visible. El tamaño de la muestra es la palanca. Puntúa toda la exportación, no una muestra de conveniencia, ya que una llamada para hasta 2.000 dominios cuesta los mismos 1 crédito que una llamada para dos. La forma más barata de obtener una imagen estable es pedir todo y dejar que cut() haga el ordenamiento después.
Una tabla pequeña es fácil de leer y fácil de malinterpretar. Imprime los recuentos junto con los porcentajes, para que un lector vea el tamaño de la base.
Antes de confiar en la salida
- Duplicados de dominios y elimina www antes de la llamada, siempre
- Registra el campo de créditos de la respuesta
- Almacena la fecha de la instantánea junto con las puntuaciones
- Mantén la tabla de umbrales en control de versiones
- Di en el informe que DR es nuestra métrica propia, no Moz DA
Puntuar una lista de prospectos sin engañarte a ti mismo
Un comprobador de confianza de dominio es solo tan bueno como la lista que le alimentas. La puntuación masiva a menudo es el primer paso de un trabajo de enriquecimiento: tienes una lista de empresas o sitios y quieres un número para ordenarlos. El número es una clave de ordenación. No es un veredicto.
Las puntuaciones luego van a una tabla que los colegas leerán, por lo que la redacción alrededor de ellos importa tanto como los puntos de corte.
Decide para qué sirve la puntuación
Una lista que ordenas para outreach, una lista que auditas y una lista que cortas antes de la revisión manual necesitan diferentes umbrales. Escribe el propósito en la parte superior del notebook primero, luego elige los rangos.
Puntuar para outreach favorece la adecuación y los contactos alcanzables. El DR solo clasificará un sitio grande y no relacionado por encima de uno pequeño que es exactamente tu audiencia, así que lee la puntuación junto con el nicho.
Nombra cada tabla de umbrales según su propósito, por ejemplo outreach-bands o audit-bands. Dos tablas claramente nombradas mantienen una clave de ordenación de convertirse silenciosamente en un veredicto.
Mantén el entrada y la salida rastreables
Cada fila debe mantener su cadena de entrada original junto al dominio normalizado, para que una puntuación pueda rastrearse hasta la línea que la produjo. Registra cuántas filas entraron y cuántas salieron.
Si una fila no tiene puntuación, regístrala como faltante en lugar de eliminarla. Las eliminaciones silenciosas son cómo una lista de prospectos se encoge sin que nadie decida cortarla.
Registra la llamada, no el lead
Registra la solicitud, la acción, la hora y el campo de créditos de cada respuesta. No registres la clave completa, y mantén los detalles de contacto personales fuera del archivo de registro.
Un registro que dice qué se pidió y cuánto costó responde la mayoría de las preguntas que un colega planteará un mes después.
Mantén el registro en texto plano, una línea por llamada, para que un diff pueda mostrar un cambio de costo entre dos meses sin ninguna herramienta adicional.
Empates, casi duplicados y la cola larga
Dos dominios pueden tener la misma puntuación y aún diferir en la única cosa que te importa, como el idioma o el nicho. Un empate es una señal para mirar las filas, no una razón para elegir la primera alfabéticamente.
Las colas largas se esconden en rangos pequeños. Cuenta cuántos dominios se sitúan justo debajo de cada punto de corte, porque un umbral que divide un grupo denso moverá muchas filas a la vez.
Registra qué filas se resolvieron por un empate, para que la elección que hiciste permanezca visible cuando alguien pregunte sobre ella más tarde.
Lo que los rangos no pueden decir
Los rangos describen un número, no una relación. Un dominio en el rango Fuerte te dice que su recuento de dominios enlazantes es alto, y nada sobre si el enlace es editorial, reciente o aún activo.
Empareja cada rango con una mirada a los enlaces reales para las filas que planeas citar. Esa mirada es lenta, que es la razón por la que existen los rangos: deciden qué filas lo merecen.
Una prueba útil es elegir tres filas de cada rango al azar y leer sus anchors. Si los rangos cuentan una historia consistente, manténlos. Si no, mueve los puntos de corte antes de publicar cualquier cosa.
Cinco etapas de una lista a una tabla clasificada
Normalizar
Recorta espacios, convierte el dominio a minúsculas, elimina www y elimina duplicados exactos. Hazlo antes de la primera llamada, para que cada fila tenga una clave.
Puntuar en fragmentos
Envía como máximo 2.000 dominios únicos por llamada bulk_dr. Cada llamada cuesta 1 crédito, independientemente del tamaño del fragmento hasta ese límite.
Verificar la cobertura
Compara el número de dominios puntuados con el número que enviaste. Escribe la diferencia al registro, luego decide qué hacer con cada fila faltante.
Cortar en rangos
Aplica la tabla de umbrales con cut(), luego cuenta filas por rango. Mantén los rangos junto con las puntuaciones crudas en lugar de reemplazarlas.
Clasificar para el lector
Ordena por el número que necesita tu propósito, no solo por la etiqueta del rango, y mantén las filas superiores en una tabla separada para revisión.
Preguntas que la gente hace sobre la puntuación masiva
La puntuación masiva plantea las mismas pocas preguntas cada vez, así que se responden aquí en prosa.
¿Qué hago con una fila que no tiene puntuación?
Manténla y márcala como faltante, luego verifica la clave primero. La causa habitual es una barra inclinada final, un prefijo www o un caso diferente.
Si la clave está limpia y el dominio aún está ausente, el índice mensual no lo contiene.
¿Puedo puntuar una lista más grande que 2.000?
Divide los dominios únicos en grupos de hasta 2.000, llama a bulk_dr una vez por grupo y une los resultados.
Cinco mil dominios únicos necesitan tres llamadas, que son 3 créditos.
¿Qué errores HTTP debe manejar el bucle?
HTTP 401 para una clave faltante o incorrecta, y HTTP 402 cuando el saldo está vacío. Ambos deberían detener la ejecución en lugar de reintentar.
Cualquier otra cosa vale la pena registrarla completamente, junto con el fragmento del que provino.
¿Cómo pruebo esto antes de una ejecución real?
Puntúa tres dominios primero y verifica la forma de la salida con glimpse(). Prueba el resto de la tubería en un fixture, para que la llamada pagada se ejecute solo cuando quieras.
¿Debería compartir las puntuaciones con un cliente?
Compártelas con la nota de que DR es nuestra métrica propia de escala logarítmica, y muestra la fecha de la instantánea junto a ella. Un cliente que lee solo el número lo tratará como una auditoría, lo cual no lo es.
Muestra la tabla de umbrales con ella, para que los rangos sean visibles para el lector.
