Vérificateur de confiance de domaine pour un jeu de données de 2 000 lignes
Essayez un domaine dans le champ, puis évaluez une colonne entière en un seul appel. Le tableau de seuil est suggéré par nos soins et modifiable par vous.
Équipe de recherche CranSEO ·
Vérifiez d'abord un domaine
Gratuit, sans clé. Saisissez un domaine et consultez son DR ainsi que le nombre de domaines référents avant de lancer un script.
La colonne entière en une seule requête
Envoyez jusqu'à 2 000 domaines à bulk_dr, qui coûte 1 crédit par appel. Nous les joignons ici sous forme de chaîne séparée par des virgules ; effectuez d'abord un appel de test avec trois domaines pour confirmer la structure de la sortie.
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)Tableau de seuil : ce qu'une bande DR signifie généralement
| Bande DR | Étiquette | Action à effectuer sur la ligne |
|---|---|---|
| 0 à 9 | Fin | Conserver pour les comptes de volume, ignorer pour les arguments de qualité |
| 10 à 29 | Petit | Typique des sites nouveaux ou locaux ; inspecter l'anchor text |
| 30 à 59 | Établi | Généralement worth un examen manuel dans un rapport client |
| 60 à 79 | Fort | Citer par son nom et vérifier l'adéquation thématique |
| 80 à 100 | Très grand | Rare ; confirmer que le lien est éditorial et non un profil ou un commentaire |
Pourquoi l'échelle logarithmique modifie vos seuils
Le DR augmente avec le logarithme du nombre de domaines référents. Le passage de 10 à 20 nécessite beaucoup moins de nouveaux domaines référents que le passage de 70 à 80.
Les bandes ne devraient donc pas avoir des largeurs égales dans votre esprit. Un site à DR 45 n'est pas à mi-chemin entre un blog local et le New York Times, et un histogramme de valeurs brues vous induira en erreur.
Utilisez cut() avec le tableau ci-dessus, puis comptez les lignes par bande plutôt que de faire la moyenne du DR. Les moyennes sur une échelle logarithmique masquent exactement les valeurs aberrantes que vous avez été embauché pour trouver.
Les valeurs DR brues ont tendance à s'accumuler à l'extrémité basse, de sorte qu'un histogramme de celles-ci montre principalement une foule en bas. Les comptes logarithmiques répartissent les mêmes données plus honnêtement.
Trois façons d'utiliser les étiquettes
Choisissez une utilisation et tenez-vous-y.
Trois utilisations, et le filtrage vient en premier. Ne conservez que les lignes à DR 30 et plus avant un examen manuel, et vous réduirez une liste de 2 000 lignes à quelque chose qu'une personne peut lire en un après-midi. Classement : trier par ordre décroissant et prendre les 50 premiers comme exemples pour une présentation client. Audit : compter les lignes par bande et comparer ce mois-ci avec le mois dernier, en utilisant les fichiers datés du runbook.
Un site DR 70 peut vous lier depuis une page sponsorisée. Un blog local DR 12 peut être la mention la plus pertinente que vous ayez. Aucune de ces utilisations ne mesure la qualité. Traitez le nombre comme une aide au tri et examinez l'anchor text avant de décider, ce que le action glossary explique comment extraire.
Si votre liste a commencé comme une exportation Search Console, le join walk-through montre les étapes de nettoyage qui empêchent les clés de manquer, et la page de tarification montre ce qu'un millier de tels appels coûteraient.
Une note sur la taille de l'échantillon
Désolé, mais les petits échantillons mentent, et l'effet s'aggrave lorsque vous divisez par bande.
Avec seulement 40 domaines, une seule valeur aberrante déplace le compte d'une bande de manière visible. La taille de l'échantillon est le levier. Évaluez toute l'exportation, pas un échantillon de commodité, car un appel pour jusqu'à 2 000 domaines coûte les mêmes 1 crédit qu'un appel pour deux. Le moyen le moins cher d'obtenir une image stable est de demander tout et de laisser cut() faire le tri ensuite.
Un petit tableau est facile à lire et facile à mal interpréter. Imprimez les comptes à côté des pourcentages, afin qu'un lecteur voie la taille de la base.
Avant de faire confiance à la sortie
- Dédupliquez les domaines et supprimez le www avant l'appel, à chaque fois
- Journalisez le champ credits de la réponse
- Stockez la date de capture à côté des scores
- Conservez le tableau de seuil dans le contrôle de version
- Indiquez dans le rapport que le DR est notre propre métrique, et non le DA de Moz
Évaluer une liste de prospects sans se leurrer
Un vérificateur de confiance de domaine n'est bon que dans la mesure de la liste que vous lui fournissez. Le scoring en masse est souvent la première étape d'un travail d'enrichissement : vous avez une liste d'entreprises ou de sites et souhaitez un nombre pour les trier. Le nombre est une clé de tri. Ce n'est pas un verdict.
Les scores sont ensuite intégrés dans un tableau que les collègues liront, de sorte que la formulation autour d'eux est aussi importante que les seuils.
Décidez à quoi sert le score
Une liste que vous triez pour le outreach, une liste que vous auditez et une liste que vous coupez avant un examen manuel nécessitent chacune des seuils différents. Écrivez l'objectif en haut du notebook d'abord, puis choisissez les bandes.
L'évaluation pour le outreach favorise l'adéquation et les contacts accessibles. Le DR seul classera un site grand et non pertinent au-dessus d'un petit site qui est exactement votre audience, donc lisez le score à côté du secteur.
Nommez chaque tableau de seuil en fonction de son objectif, par exemple outreach-bands ou audit-bands. Deux tableaux clairement nommés empêchent une clé de tri de devenir silencieusement un verdict.
Conservez l'entrée et la sortie traçables
Chaque ligne doit conserver sa chaîne d'entrée originale à côté du domaine normalisé, afin qu'un score puisse être retracé jusqu'à la ligne qui l'a produit. Journalisez combien de lignes sont entrées et combien sont revenues.
Si une ligne n'a pas de score, enregistrez-la comme manquante plutôt que de la supprimer. Les suppressions silencieuses sont la façon dont une liste de prospects se rétrécit sans que personne ne décide de la couper.
Journalisez l'appel, pas le lead
Journalisez la requête, l'action, l'heure et le champ credits de chaque réponse. Ne journalisez pas la clé complète et gardez les coordonnées personnelles hors du fichier de log.
Un journal qui indique ce qui a été demandé et ce qu'il a coûté répond à la plupart des questions qu'un collègue soulèvera un mois plus tard.
Conservez le journal en texte brut, une ligne par appel, afin qu'un diff puisse montrer un changement de coût entre deux mois sans aucun outillage supplémentaire.
Égalités, quasi-doublons et longue traîne
Deux domaines peuvent avoir le même score et malgré tout différer sur le point qui vous importe, comme la langue ou le secteur. Une égalité est une invitation à examiner les lignes, pas une raison de choisir la première alphabétiquement.
Les longues traînes se cachent dans les petites bandes. Comptez combien de domaines se situent juste en dessous de chaque seuil, car un seuil qui divise un cluster dense déplacera de nombreuses lignes à la fois.
Enregistrez quelles lignes ont été réglées par une égalité, afin que le choix que vous avez fait reste visible lorsque quelqu'un vous le demandera plus tard.
Ce que les bandes ne peuvent pas dire
Les bandes décrivent un nombre, pas une relation. Un domaine dans la bande Fort vous indique que son nombre de domaines référents est élevé, et rien sur le fait que le lien soit éditorial, récent ou toujours actif.
Associez chaque bande à un examen des liens réels pour les lignes que vous prévoyez de citer. Cet examen est lent, ce qui est la raison d'être des bandes : elles décident quelles lignes le méritent.
Un test utile consiste à choisir trois lignes au hasard dans chaque bande et à lire leurs anchors. Si les bandes racontent une histoire cohérente, conservez-les. Si ce n'est pas le cas, déplacez les seuils avant de publier quoi que ce soit.
Cinq étapes d'une liste à un tableau classé
Normaliser
Supprimez les espaces, mettez le domaine en minuscule, supprimez le www et supprimez les doublons exacts. Faites-le avant le premier appel, afin que chaque ligne ait une clé unique.
Évaluer par chunks
Envoyez au maximum 2 000 domaines uniques par appel bulk_dr. Chaque appel coûte 1 crédit, quelle que soit la taille du chunk jusqu'à cette limite.
Vérifier la couverture
Comparez le nombre de domaines évalués avec le nombre que vous avez envoyé. Écrivez la différence au journal, puis décidez quoi faire de chaque ligne manquante.
Couper en bandes
Appliquez le tableau de seuil avec cut(), puis comptez les lignes par bande. Conservez les bandes à côté des scores bruts plutôt que de les remplacer.
Classer pour le lecteur
Triez par le nombre dont votre objectif a besoin, pas seulement par l'étiquette de bande, et gardez les lignes supérieures dans un tableau séparé pour examen.
Questions que les gens posent sur le scoring en masse
Le scoring en masse soulève toujours les mêmes questions, donc elles sont répondues ici en prose.
Que faire avec une ligne qui n'a pas de score ?
Conservez-la et marquez-la comme manquante, puis vérifiez d'abord la clé. La cause habituelle est une barre oblique finale, un préfixe www ou une casse différente.
Si la clé est propre et que le domaine est toujours absent, l'index mensuel ne le contient pas.
Puis-je évaluer une liste de plus de 2 000 éléments ?
Divisez les domaines uniques en groupes de 2 000 maximum, appelez bulk_dr une fois par groupe et liez les résultats.
Cinq mille domaines uniques nécessitent trois appels, ce qui coûte 3 crédits.
Quelles erreurs HTTP la boucle doit-elle gérer ?
HTTP 401 pour une clé manquante ou invalide, et HTTP 402 lorsque le solde est vide. Les deux doivent arrêter l'exécution plutôt que de réessayer.
Tout le reste mérite d'être journalisé en entier, ainsi que le chunk dont il provient.
Comment tester cela avant un vrai run ?
Évaluez d'abord trois domaines et vérifiez la structure de la sortie avec glimpse(). Testez le reste du pipeline sur un fixture, afin que l'appel payé ne s'exécute que lorsque vous le souhaitez.
Devrais-je partager les scores avec un client ?
Partagez-les avec la note que le DR est notre propre métrique à échelle logarithmique, et montrez la date de capture à côté. Un client qui ne lit que le nombre le traitera comme un audit, ce qui n'est pas le cas.
Montrez le tableau de seuil avec, afin que les bandes soient visibles pour le lecteur.
