Pemeriksa kepercayaan domain untuk data frame 2.000 baris
Coba satu domain di kotak, lalu skor seluruh kolom dalam satu panggilan. Tabel ambang batas kami usulkan, dan Anda yang mengubahnya.
Tim riset CranSEO ·
Periksa satu domain terlebih dahulu
Gratis, tanpa kunci. Masukkan domain dan lihat DR serta jumlah domain pengacu sebelum Anda membuat skrip apa pun.
Seluruh kolom dalam satu permintaan
Kirim hingga 2.000 domain ke bulk_dr, yang membutuhkan 1 kredit per panggilan. Kami menggabungkannya dengan string yang dipisahkan koma di sini; jalankan panggilan uji tiga domain terlebih dahulu untuk memastikan bentuk output.
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)Tabel ambang batas: apa yang biasanya dimaksud oleh pita DR
| Pita DR | Label | Tindakan untuk baris tersebut |
|---|---|---|
| 0 hingga 9 | Tipis | Pertahankan untuk penghitungan volume, abaikan untuk argumen kualitas |
| 10 hingga 29 | Kecil | Biasa untuk situs baru atau lokal; periksa anchor text |
| 30 hingga 59 | Mapan | Biasanya layak ditinjau secara manual dalam laporan klien |
| 60 hingga 79 | Kuat | Sebutkan dengan nama, dan periksa kesesuaian topik |
| 80 hingga 100 | Sangat besar | Langka; konfirmasi tautan editorial, bukan profil atau komentar |
Mengapa skala logaritmik mengubah ambang batas Anda
DR meningkat seiring logaritma domain pengacu. Langkah dari 10 ke 20 membutuhkan lebih sedikit situs penghubung baru dibandingkan langkah dari 70 ke 80.
Jadi, pita seharusnya tidak memiliki lebar yang sama dalam pikiran Anda. Situs dengan DR 45 tidak berada di tengah antara blog lokal dan New York Times, dan histogram nilai mentah akan menyesatkan Anda.
Gunakan cut() dengan tabel di atas, lalu hitung baris per pita daripada rata-rata DR. Rata-rata pada skala logaritmik menyembunyikan tepat outlier yang Anda ditugaskan untuk temukan.
Nilai DR mentah cenderung mengelompok di ujung rendah, sehingga histogram nilai tersebut sebagian besar menunjukkan kerumunan di bagian bawah. Penghitungan logaritmik menyebarkan data yang sama lebih jujur.
Tiga cara menggunakan label
Pilih satu penggunaan dan konsistenlah.
Tiga penggunaan, dan filter datang pertama. Pertahankan hanya baris pada DR 30 ke atas sebelum tinjauan manual, dan Anda memangkas daftar 2.000 baris menjadi sesuatu yang dapat dibaca orang dalam satu sore. Peringkat: urutkan menurun dan ambil 50 teratas sebagai contoh untuk slide klien. Audit: hitung baris per pita dan bandingkan bulan ini dengan bulan lalu, menggunakan file bertanggal dari runbook.
Situs DR 70 dapat menautkan ke Anda dari halaman sponsor. Blog lokal DR 12 dapat menjadi penyebutan paling relevan yang Anda miliki. Tidak ada penggunaan ini yang mengukur kualitas. Perlakukan angka sebagai alat pengurutan dan periksa anchor text sebelum Anda memutuskan, yang dijelaskan cara menariknya di glosarium tindakan.
Jika daftar Anda awalnya berasal dari ekspor Search Console, tampilan sambungan menunjukkan langkah pembersihan yang mencegah kunci hilang, dan halaman harga menunjukkan berapa biaya seribu panggilan seperti itu.
Catatan tentang ukuran sampel
Maaf, tetapi sampel kecil berbohong, dan efeknya meningkat ketika Anda membagi berdasarkan pita.
Dengan hanya 40 domain, satu outlier menggeser hitungan pita secara signifikan. Ukuran sampel adalah tuas. Skor seluruh ekspor, bukan sampel kenyamanan, karena panggilan hingga 2.000 domain membutuhkan 1 kredit yang sama seperti panggilan untuk dua domain. Cara termurah untuk mendapatkan gambaran stabil adalah meminta semuanya dan membiarkan cut() melakukan pengurutan setelahnya.
Tabel kecil mudah dibaca dan mudah disalahartikan. Cetak hitungan di samping persentase, agar pembaca melihat ukuran dasar.
Sebelum mempercayai output
- Deduplikasi domain dan hapus www sebelum panggilan, setiap kali
- Log bidang kredit dari respons
- Simpan tanggal snapshot di samping skor
- Simpan tabel ambang batas dalam kontrol versi
- Sebutkan dalam laporan bahwa DR adalah metrik kami sendiri, bukan Moz DA
Menilai daftar prospek tanpa menipu diri sendiri
Pemeriksa kepercayaan domain hanya sebaik daftar yang Anda berikan. Penilaian massal sering menjadi langkah pertama pekerjaan pengayaan: Anda memiliki daftar perusahaan atau situs dan ingin angka untuk mengurutkannya. Angka tersebut adalah kunci pengurutan. Ini bukan vonis.
Skor kemudian masuk ke tabel yang akan dibaca rekan kerja, sehingga kata-kata di sekitarnya sama pentingnya dengan ambang batas.
Tentukan untuk apa skor tersebut
Daftar yang Anda urutkan untuk outreach, daftar yang Anda audit, dan daftar yang Anda potong sebelum tinjauan manual masing-masing membutuhkan ambang batas yang berbeda. Tulis tujuan di bagian atas notebook terlebih dahulu, lalu pilih pita.
Penilaian untuk outreach mengutamakan kesesuaian dan kontak yang dapat dihubungi. DR saja akan peringkat situs besar yang tidak relevan di atas situs kecil yang tepat untuk audiens Anda, jadi baca skor di samping ceruk.
Beri nama setiap tabel ambang batas sesuai tujuannya, misalnya outreach-bands atau audit-bands. Dua tabel yang diberi nama dengan jelas menjaga kunci pengurutan agar tidak perlahan menjadi vonis.
Jaga agar input dan output dapat dilacak
Setiap baris harus menyimpan string input asli di samping domain yang dinormalisasi, sehingga skor dapat dilacak kembali ke baris yang menghasilkannya. Log berapa banyak baris yang masuk dan berapa banyak yang kembali.
Jika baris tidak memiliki skor, catat sebagai hilang daripada menghapusnya. Penghapusan diam adalah bagaimana daftar prospek menyusut tanpa ada yang memutuskan untuk memotongnya.
Log panggilan, bukan prospek
Log permintaan, tindakan, waktu, dan bidang kredit dari setiap respons. Jangan log kunci penuh, dan simpan detail kontak pribadi di luar file log.
Log yang mengatakan apa yang diminta dan berapa biayanya menjawab sebagian besar pertanyaan yang akan diajukan rekan sebulan kemudian.
Simpan log dalam teks biasa, satu baris per panggilan, sehingga diff dapat menunjukkan perubahan biaya antara dua bulan tanpa alat tambahan.
Seri, kemiripan dekat, dan ekor panjang
Dua domain dapat memiliki skor yang sama dan tetap berbeda dalam satu hal yang penting bagi Anda, seperti bahasa atau ceruk. Seri adalah pemicu untuk melihat baris, bukan alasan untuk memilih yang pertama secara alfabetis.
Ekor panjang bersembunyi di pita kecil. Hitung berapa banyak domain yang berada tepat di bawah setiap ambang batas, karena ambang batas yang memisahkan cluster padat akan menggeser banyak bar sekaligus.
Catat baris mana yang diselesaikan oleh seri, sehingga pilihan Anda tetap terlihat ketika seseorang menanyakannya nanti.
Apa yang tidak dapat dikatakan oleh pita
Pita menggambarkan angka, bukan hubungan. Domain di pita Kuat memberi tahu Anda bahwa jumlah domain pengacunya tinggi, dan tidak ada apa pun tentang apakah tautan tersebut editorial, baru, atau masih aktif.
Pasangkan setiap pita dengan melihat tautan aktual untuk baris yang Anda rencanakan untuk dikutip. Tinjauan ini lambat, itulah alasan pita ada: mereka memutuskan baris mana yang layak mendapatkannya.
Uji yang berguna adalah memilih tiga baris dari setiap pita secara acak dan membaca anchor text mereka. Jika pita menceritakan kisah yang konsisten, pertahankan. Jika tidak, geser ambang batas sebelum Anda menerbitkan apa pun.
Lima tahap dari daftar ke tabel peringkat
Normalisasi
Hapus spasi, huruf kecil domain, hapus www, dan hapus duplikat tepat. Lakukan sebelum panggilan pertama, sehingga setiap baris memiliki satu kunci.
Skor dalam bagian
Kirim maksimal 2.000 domain unik per panggilan bulk_dr. Setiap panggilan membutuhkan 1 kredit, apa pun ukuran bagian hingga batas itu.
Periksa cakupan
Bandingkan jumlah domain yang dinilai dengan jumlah yang Anda kirim. Tulis perbedaan ke log, lalu putuskan apa yang harus dilakukan dengan setiap baris yang hilang.
Potong menjadi pita
Terapkan tabel ambang batas dengan cut(), lalu hitung baris per pita. Simpan pita di samping skor mentah daripada menggantinya.
Peringkat untuk pembaca
Urutkan berdasarkan angka yang dibutuhkan tujuan Anda, bukan hanya label pita, dan simpan baris teratas di tabel terpisah untuk ditinjau.
Pertanyaan yang sering ditanyakan tentang penilaian massal
Penilaian massal selalu menimbulkan pertanyaan yang sama, sehingga mereka dijawab di sini dalam bentuk prosa.
Apa yang harus saya lakukan dengan baris yang tidak memiliki skor?
Pertahankan dan tandai sebagai hilang, lalu periksa kunci terlebih dahulu. Penyebab umumnya adalah garis miring di akhir, awalan www, atau huruf yang berbeda.
Jika kunci bersih dan domain masih hilang, indeks bulanan tidak memilikinya.
Bisakah saya menilai daftar yang lebih besar dari 2.000?
Pisahkan domain unik menjadi kelompok hingga 2.000, panggil bulk_dr sekali per kelompok, dan gabungkan hasilnya.
Lima ribu domain unik membutuhkan tiga panggilan, yang merupakan 3 kredit.
Kesalahan HTTP mana yang harus ditangani loop?
HTTP 401 untuk kunci yang hilang atau buruk, dan HTTP 402 ketika saldo kosong. Keduanya harus menghentikan jalanan daripada mencoba lagi.
Apa pun lainnya layak dicatat secara lengkap, bersama dengan bagian yang berasal darinya.
Bagaimana saya menguji ini sebelum jalanan nyata?
Skor tiga domain terlebih dahulu dan periksa bentuk output dengan glimpse(). Uji sisa pipeline pada fixture, sehingga panggilan berbayar hanya berjalan ketika Anda menginginkannya.
Haruskah saya membagikan skor dengan klien?
Bagikan dengan catatan bahwa DR adalah metrik skala logaritmik kami sendiri, dan tunjukkan tanggal snapshot di sampingnya. Klien yang hanya membaca angka akan menganggapnya sebagai audit, yang bukan.
Tampilkan tabel ambang batas dengannya, agar pita terlihat oleh pembaca.
