Alternatywy dla DataForSEO, traktowane jako glosariusz działań

Co oznacza jeden wiersz dla każdego działania

Jeśli trafiłeś tu szukając alternatyw dla DataForSEO, ten glosariusz pokazuje, co zwraca działanie linkowe na poziomie wiersza. Znaczenie wiersza ma kluczowe znaczenie. Większość osób myli się w tym momencie po raz pierwszy, a to właśnie ten element generuje największe koszty.

Domena odsyłająca versus backlink

Domena odsyłająca jest liczona raz, niezależnie od liczby wysłanych linków. Backlink to jeden link ze strony na inną, więc jedna strona może dostarczyć ich wiele. Jeśli wykres mówi „linki”, ale wiersze to domeny, liczba odnosi się do liczby domen i powinna być tak oznaczona.

Wybierz ziarno przed pierwszym joinem. Powyższa tabela działań jest odniesieniem do tego, które wywołanie zwraca jakie ziarno.

Tabela mieszająca oba typy będzie wyglądać na liczbę linków, podczas gdy tak naprawdę liczy strony. Sprawdź pierwsze kilka wierszy okiem przed agregacją czegokolwiek.

Tekst kotwicy jako kategoria, a nie klucz

Tekst kotwicy dobrze sprawdza się jako kolumna kategoryczna. Możesz grupować kotwice w klasy: brandowe, ogólne i same URL-y, a następnie liczyć każdą klasę na domenę odsyłającą. Jest słabym kluczem, ponieważ te same słowa powtarzają się w niezwiązanych ze sobą linkach.

Zachowaj tekst kotwicy jako tekst, znormalizuj go do małych liter raz przy imporcie i nigdy nie łącz dwóch tabel po tym polu.

Data snapshotu

Snapshot to miesięczny stan indeksu. Przechowuj jego datę obok każdego pobrania, w nazwie pliku lub w kolumnie, aby porównanie między miesiącami porównywało podobne do podobnego.

Dwa pobrania z różnymi datami snapshotu nie tworzą trendu, dopóki nie sprawdzisz, czy daty zgadzają się z tym, co twierdzi wykres.

Przydatną praktyką jest wpisanie daty snapshotu w pierwszej linii każdego raportu, aby była widoczna również na wydruku. Czytelnicy zapominają, gdzie data znajduje się wewnątrz pliku, ale zawsze czytają pierwszą linię.

Średnie ukrywają ogony rozkładu

Średnie na skali logarytmicznej mylą. Średnia z 20 i 60 to 40, ale ta liczba nie opisuje żadnej ze stron i nic nie mówi o rozrzucie.

Zachowaj minimum i maksimum przy każdej średniej. Jedna bardzo duża domena może zawyżyć średnią, a czytelnik wykresu nie dowie się z samej średniej, że do tego doszło.

Odczyt tabeli działań jak modelu danych

Każde działanie zwraca wiersze na określonym poziomie, a mieszanie poziomów to najszybsza droga do podwójnego policzenia, więc myśl w kategoriach ziarna.

refdomains zwraca jeden wiersz na linkującą stronę, backlinks zwraca jeden wiersz na link, anchors zwraca jeden wiersz na distinct tekst kotwicy. Join między pierwszym a drugim mnoży wiersze, więc agreguj przed scaleniem i sprawdź nrow() przed i po.

Paginacja działa wszędzie tak samo: page i per, przy per między 10 a 5000, posortowane według sort i order=asc|desc. Do 1000 wierszy zwracanych jest w jednym wywołaniu, a głęboka paginacja kończy się na 50 000, więc pytaj o sortowanie, które stawia Twoją odpowiedź na pierwszym miejscu.

Po stronie budżetu tych wyborów zobacz notebook budget, a dla wybranego dostawcy zobacz decision tree.

Długie tabele zamiast jednego arkusza na pobranie

Praktyka otwierania nowego arkusza dla każdego miesiąca jest powszechna. Tam zaczyna się dryf, a jest go trudno cofnąć. Jedna długa tabela jest łatwiejsza do utrzymania w poprawnym stanie. Łatwiej ją też sprawdzić.

Pomyśl o tym w ten sposób. Każdy miesiąc dodaje wiersze do jednej tabeli zamiast tworzyć nowy obiekt do utrzymania. Tabela staje się dłuższa, ale żadna pojedyncza liczba nie musi być kopiowana ręcznie. Każdy wiersz zawiera swój własny snapshot, źródło i ziarno, które czytelnik może sprawdzić jednym rzutem oka.

Jedna długa tabela z kolumną snapshot

Wielu ludzi zaczyna nowy arkusz co miesiąc. Długa tabela z kolumną snapshot trzyma każdy miesiąc w jednym miejscu, a filtr zastępuje kopiowanie i wklejanie. Załóżmy, że pobierasz domeny odsyłające dla 30 stron przez sześć miesięcy. To jedna tabela do sprawdzenia, a nie sześć arkuszy do uzgodnienia.

Podsumowania stają się wtedy jednym wywołaniem group_by() zamiast arkusza na miesiąc. Zachowaj surowe pobrania nienaruszone, aby tabelę można było zbudować od nowa w dowolnym momencie.

Te same kolumny, inaczej join cicho się nie powiedzie

Pliki od kilku osób łączą się czysto tylko wtedy, gdy dzielą nazwy kolumn, typy i kodowanie. Sprawdź wiersz nagłówkowy każdego pliku przed ich połączeniem i zatrzymaj skrypt, gdy któryś z nich się różni.

Krok zmiany nazw, który mapuje stare nazwy na nazwy z glosariusza, kosztuje kilka linii. Oszczędza to drugiego spojrzenia na każdy wykres powstały z powodu niezgodności.

Zachowaj krótką listę nazw kolumn, których oczekuje Twój notatnik, i porównuj każdy nowy plik z nią przed uruchomieniem czegokolwiek innego.

Dwa ostrzeżenia przed modelowaniem czegokolwiek

Ponieważ DR to nasz własny metryk, zbudowany wyłącznie z liczników domen odsyłających, nie jest to Moz DA. Nigdy nie mieszaj go z Ahrefs DR w jednej regresji.

Liczniki zależą również od crawla. Strona z nagłym skokiem po aktualizacji głównej z marca 2024 roku może po prostu zostać zcrawlowana dokładniej w tym miesiącu, więc sprawdź datę snapshotu przed powiedzeniem klientowi czegokolwiek.

Traktuj glosariusz jako umowę z Tobą z przyszłości. Jeśli kolumna zaskoczy Cię za六个月, definicja powyżej jest tym, co powinienś założyć.

Nawyki nazywania własnych kolumn

Zmień nazwy przy imporcie i zrób to raz.

Prefiksuj kolumny nazwą działania, np. refdomains lub anchors, przed połączeniem czegokolwiek, aby merge nie wyprodukował dwóch kolumn o różnym znaczeniu pod tą samą nazwą. Zapisz krok zmiany nazw w funkcji i używaj go w każdym notatniku dotykającym API.

To kosztuje pięć linii i oszczędza dyskusję o tym, co oznacza kolumna, co jest najczęstszą przyczyną błędnych liczb w raportach linkowych.

Pytania o działania i terminy

To pytania, które zwykle pojawiają się po pierwszym trafieniu tabeli linków do R.

Od którego działania zacząć?

Zacznij od domain lub overview, ponieważ oba są darmowe i nie wymagają klucza. Pokazują kształt odpowiedzi, zanim wydasz kredyt.

Przejdź do bulk_dr, gdy ten kształt będzie jasny, ponieważ jedno wywołanie ocenia do 2000 domen za jeden kredyt.

Dlaczego moje liczniki różnią się od innego narzędzia?

Każdy dostawca crawluje sieć we własnym harmonogramie i liczy linki inaczej. Nasz graf linkowy odświeża się mniej więcej raz w miesiącu, a DR tutaj to nasz własny numer na skali logarytmicznej.

Porównuj trendy między miesiącami, a nie dokładne dopasowania.

Jak obliczane jest DR?

DR równa się round(100 razy naturalny logarytm domen odsyłających plus jeden, podzielony przez logarytm 2 razy 10 do potęgi siódmej).

Zależy od jednego wejścia, więc możesz go przeliczyć z pobrania domen odsyłających.

Czy potrzebuję klucza do każdego działania?

Darmowe działania działają bez klucza. Płatne działania przyjmują klucz jako parametr zapytania lub w nagłówku Authorization Bearer.

Brakujący lub błędny klucz zwraca HTTP 401, co jest pierwszym błędem do sprawdzenia, gdy wywołanie się nie powiedzie.