DataForSEO 대체제, 액션 용어집으로 읽기

각 액션에서 행(row)이 의미하는 바

DataForSEO 대체제를 검색해 이 페이지에 도달했다면, 이 용어집은 링크 전용 액션이 행 수준에서 어떤 데이터를 반환하는지 보여줍니다. 행의 의미는 가장 중요합니다. 대부분의 사람들은 처음에 이를 잘못 이해하며, 이는 가장 비용이 많이 드는 부분입니다.

참조 도메인 대 백링크

참조 도메인은 여러 개의 링크를 보내더라도 한 번만 카운트됩니다. 백링크는 한 페이지에서 다른 페이지로의 단일 링크이므로, 단일 사이트가 여러 개의 백링크를 제공할 수 있습니다. 차트가 링크를 나타내지만 행이 도메인이라면, 그 숫자는 도메인 수를 나타내므로 그렇게 표기해야 합니다.

첫 번째 조인 전에 데이터의 세밀한 수준(grain)을 선택하세요. 위의 액션 테이블은 어떤 호출이 어떤 세밀한 수준의 데이터를 반환하는지 참조하는 자료입니다.

두 개념이 혼합된 테이블은 링크 수처럼 보이지만 실제로는 사이트 수를 세는 것입니다. 어떤 요약 작업을 수행하기 전에 첫 몇 행을 눈으로 확인하세요.

앵커 텍스트는 키가 아닌 범주로 사용

앵커 텍스트는 범주형 열로 잘 작동합니다. 앵커를 브랜드, 일반, bare-URL 클래스로 그룹화한 후 참조 도메인당 각 클래스의 수를 세는 것이 가능합니다. 동일한 단어가 관련 없는 링크에서 반복되므로 키로 사용하기에는 부적합합니다.

앵커를 텍스트로 유지하고, 가져올 때 한 번만 소문자로 변환한 후 두 테이블을 앵커 기준으로 조인하지 마세요.

스냅샷 날짜

스냅샷은 인덱스의 월별 상태입니다. 모든 데이터 추출 시 파일 이름이나 열에 날짜를 함께 저장하여 월별 비교 시 동일한 기준을 사용하세요.

서로 다른 스냅샷 날짜를 가진 두 번의 추출은 차트가 주장하는 날짜가 일치하는지 확인하기 전까지 트렌드가 아닙니다.

매우 유용한 습관은 모든 리포트의 첫 줄에 스냅샷 날짜를 기록하는 것입니다. 이렇게 하면 인쇄된 페이지에도 날짜가 포함됩니다. 독자들은 파일 내에서 날짜가 어디에 있는지 잊어버리지만, 첫 줄은 반드시 읽습니다.

평균은 극단값을 숨긴다

로그 스케일의 평균은 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 20과 60의 평균은 40이지만, 이 숫자는 어느 사이트의 상황도 설명하지 않으며 분포에 대해 아무것도 말해줍니다.

평균旁边에 최소값과 최대값을 함께 표시하세요. 매우 큰 도메인 하나가 평균을 끌어올릴 수 있으며, 차트의 독자는 평균만으로는 그 사실을 알 수 없습니다.

액션 테이블을 데이터 모델처럼 읽기

모든 액션은 특정 수준의 행을 반환하며, 수준을 섞는 것이 중복 계수 발생의 가장 빠른 경로이므로 입자(grain) 단위로 생각하세요.

refdomains는 링크 사이트당 한 행을, backlinks는 링크당 한 행을, anchors는 고유한 앵커 텍스트당 한 행을 반환합니다. 첫 번째와 두 번째를 조인하면 행이 복제되므로 병합 전에 집계하고 조인 전후의 nrow()를 확인하세요.

페이징은 모든 곳에서 동일하게 작동합니다: page와 per를 사용하며, per는 10에서 5000 사이여야 하며, sort와 order=asc|desc로 정렬됩니다. 호출당 최대 1,000개의 행이 반환되며, 깊은 페이징은 50,000에서 중단되므로 답변이 첫 번째로 오도록 정렬을 지정하세요.

이러한 선택의 예산 측면에 대해서는 노트북 예산을 참조하고, 선택한 제공업체 조합에 대해서는 의사결정 트리를 참조하세요.

매번 가져올 때마다 하나의 시트를 만드는 대신 긴 테이블 사용

매월 새로운 시트를 여는 습관이 흔합니다. 드리프트는 거기서 시작되며 되돌리기 어렵습니다. 단일 긴 테이블은 유지하기 더 쉽습니다. 또한 검증하기도 더 쉽습니다.

이렇게 생각하세요. 매월 새로운 개체를 유지하는 대신 한 테이블에 행이 추가됩니다. 테이블은 길어지지만, 단일 숫자를 손으로 복사할 필요가 없습니다. 각 행에는 자체 스냅샷, 소스 및 입자가 포함되어 있어 독자가 한 번의 glance로 확인할 수 있습니다.

스냅샷 열이 있는 단일 긴 테이블

많은 사람들이 매월 새로운 시트를 시작합니다. 스냅샷 열이 있는 긴 테이블은 모든 월을 한 곳에 유지하며, 필터는 복사-붙여넣기를 대체합니다. 6개월 동안 30개 사이트의 참조 도메인을 가져온다고 가정해 보세요. 이는 조정해야 할 6개의 시트가 아니라 확인해야 할 하나의 테이블입니다.

요약은 이제 월별 시트 대신 하나의 group_by() 호출로 이루어집니다. 원본 가져오기를 변경하지 않고 유지하면 테이블을 언제든지 다시 빌드할 수 있습니다.

열이 동일하지 않으면 조인이 조용히 실패합니다

여러 사람의 파일은 열 이름, 유형 및 인코딩이 동일할 때만 깔끔하게 결합됩니다. 결합하기 전에 각 파일의 헤더 행을 확인하고, 하나라도 다르면 스크립트를 중단하세요.

이전 이름을 용어집 이름으로 매핑하는 이름 변경 단계는 몇 줄의 비용이 듭니다. 이는 불일치로 인해 생성된 모든 차트를 다시 확인하는 시간을 절약합니다.

노트북이 기대하는 열 이름의 짧은 목록을 유지하고, 다른 작업이 실행되기 전에 각 새 파일을 해당 목록과 비교하세요.

모델링하기 전에 두 가지 경고

DR은 참조 도메인 수만 기반으로 구축된 자체 지표이므로 Moz DA가 아닙니다. 하나의 회귀 분석에서 Ahrefs DR과 혼용하지 마세요.

계수도 크롤링에 따라 달라집니다. 2024년 3월 핵심 업데이트 이후 갑자기 증가한 사이트는 단순히 이번 달에 더 완전히 크롤링되었을 수 있으므로, 클라이언트에게 알려지기 전에 스냅샷 날짜를 확인하세요.

용어집을 미래의 자신과의 계약으로 취급하세요. 6개월 후 열이 놀라게 한다면, 위의 정의가 당신이 가정해야 할 것이었습니다.

자신의 열을 위한 명명 습관

가져올 때 이름 변경, 그리고 한 번만 수행하세요.

조인 전에 액션별로 열에 접두사를 붙이세요. 예를 들어 refdomains 또는 anchors와 같이 병합 시 동일한 이름 아래에서 다른 의미를 갖는 두 열이 생성되지 않도록 하세요. 이름 변경 단계를 함수로 작성하고 API에 접근하는 모든 노트북에서 재사용하세요.

이것은 5줄의 비용이 들지만, 열의 의미를 둘러싼 논쟁을 절약합니다. 이는 링크 보고서에서 잘못된 숫자의 가장 흔한 원인입니다.

액션 및 용어에 대한 질문

이것들은 R로 첫 번째 링크 테이블을 가져온 후 따라오는 질문들입니다.

어떤 액션으로 시작해야 하나요?

domain 또는 overview로 시작하세요. 둘 다 무료이며 키가 필요하지 않습니다. 크레딧을 쓰기 전에 응답의 형태를 보여줍니다.

그 형태가 명확해지면 bulk_dr로 이동하세요. 단일 호출로 하나의 크레딧으로 최대 2,000개 도메인에 점수를 매길 수 있기 때문입니다.

왜 내 카운트가 다른 도구와 다른가요?

각 제공업체는 자체 일정에 따라 웹을 크롤링하고 링크를 다르게 셉니다. 우리의 링크 그래프는 대략 월 한 번씩 새로고침되며, 여기서의 DR은 자체 로그 스케일 숫자입니다.

정확한 일치보다는 월별 트렌드를 비교하세요.

DR은 어떻게 계산되나요?

DR은 round(100 (참조 도메인 수 + 1) / log(2 10^7))와 같습니다.

하나의 입력에 의존하므로 참조 도메인 가져오기에서 다시 계산할 수 있습니다.

모든 액션에 키가 필요한가요?

무료 액션은 키 없이 실행됩니다. 유료 액션은 쿼리 매개변수 또는 Authorization Bearer 헤더에 키를 사용합니다.

누락되거나 잘못된 키는 HTTP 401을 반환하며, 이는 호출이 실패할 때 확인해야 할 첫 번째 오류입니다.