As melhores alternativas ao DataForSEO, como uma árvore de decisão para usuários de R

Por que colocamos API apenas de links em seu próprio ramo

Analistas raramente querem que um único provedor faça tudo, portanto, dividir a stack é comum. Cada família de colunas tem seu próprio ritmo de atualização e seus próprios modos de falha.

Os volumes de palavras-chave variam semanalmente, enquanto um grafo de links construído com nosso próprio crawler se move cerca de uma vez por mês. Colocá-los na mesma etapa do pipeline esconde essa diferença e produz gráficos que parecem mais precisos do que são.

Uma API mais estreita também mantém o código curto. Uma request() por ação, um tibble por chamada e o mesmo custo, seja a chamada retornando 10 linhas ou 1.000.

Nada disso significa que um provedor mais amplo é pior. O DataForSEO cobre mais terreno do que nós, e se seu pipeline já depende dele para dados de SERP, o movimento sensato é muitas vezes deixar essa parte de lado.

Código primeiro, ou uma ferramenta de workflow primeiro?

A maioria dos analistas que compara as melhores alternativas ao DataForSEO foca no provedor e esquece a ferramenta ao redor. A ferramenta é apenas o agendador e a cola. Projete o trabalho primeiro. Ainda é uma solicitação, um arquivo e um relatório.

Mantenha a chamada de API em um script que você possa comparar

Digamos que você reexecute um relatório de links todo mês. Um script no controle de versão mostra qual ação foi executada, qual lista de domínios o alimentou e quais parâmetros foram definidos, para que os números do mês passado possam ser explicados linha por linha.

Um canvas de workflow pode expressar as mesmas etapas, mas o histórico de alterações é mais difícil de ler e de revisar. Seja qual for a ferramenta que você escolher, deixe que a chamada que gasta créditos grave um arquivo com data. O relatório deve ler esse arquivo, não chamar a API novamente.

Quando um agendador simples é suficiente

Uma entrada cron ou um job de CI agendado que executa um script R cobre a maioria dos pulls mensais. Nada mais precisa ficar ativo. Se o script sair com erro, o agendador registra isso, e o log estará disponível na manhã seguinte.

Ferramentas de workflow ganham seu lugar em outras situações. Alguém que não escreve código pode precisar acionar o pull, ou uma execução pode precisar notificar vários canais. Essas necessidades são reais, e raramente são as necessidades de um analista de notebook.

Onde uma ferramenta de workflow ganha seu lugar

Uma equipe que quer um botão para o pull, uma mensagem no chat da equipe quando falhar e um histórico de execuções compartilhado pode se beneficiar de uma ferramenta de workflow. Mantenha a chamada HTTP em si em uma função que a ferramenta chama, para que a lógica permaneça testável fora do canvas.

Verifique os limites antes de se comprometer. Os colegas podem abrir a chave armazenada na ferramenta? Você pode exportar o fluxo como texto que pode ser revisado? Se qualquer resposta for não, a conveniência tem um custo que aparece mais tarde.

Quem deve ter permissão para reexecutar

Colegas que reexecutam um notebook não precisam da sua chave paga. Células de demonstração que chamam domínio ou visão geral não precisam de chave, então elas são executadas para qualquer pessoa que abrir o arquivo.

As células pagas leem a chave do ambiente. Esse hábito mantém a chave fora do notebook, fora da definição do workflow e fora de uma captura de tela passada em uma reunião.

Escreva a regra ao lado da célula da chave, em palavras simples: células gratuitas são executadas para qualquer pessoa, e células pagas precisam da chave do ambiente. Um leitor que encontrar a regra uma vez deixará de perguntar.

Pipelines mistos e onde a junção ocorre

Um pipeline misto tem duas fontes alimentando uma tabela. Mantenha cada fonte em sua própria etapa, grave cada saída em seu próprio arquivo com data e faça a junção apenas na etapa do relatório. Quando uma fonte muda seu formato, você saberá qual etapa quebrou.

Não faça média entre provedores que contam de forma diferente. Compare-os lado a lado por um ciclo, como descreve o teardown, e mantenha a chave de junção idêntica em ambos os lados.

Percorrendo um trabalho hipotético pela árvore

Digamos que seu trabalho extraia domínios apontando e âncoras para 40 domínios concorrentes por mês, e nada mais. A primeira linha pergunta sobre volumes de palavras-chave ou posições no SERP. A resposta é não, então a árvore o envia para a linha 2.

A linha 2 pergunta se a parte de links é apenas domínios apontando, âncoras e pontuação de confiança. Aqui está, então uma API apenas de links é suficiente para essa etapa. A linha 3 pergunta por dados de rastreamento atualizados diariamente. A resposta é não, porque uma captura mensal é aceitável para este relatório, então a caminhada termina no ramo de API apenas de links com um preço por chamada.

Três esboços de caso curtos

Leia estes como esboços, não como clientes. Esboço um: um analista constrói um relatório mensal de concorrentes a partir de 40 domínios e quer contagens de domínios apontando e âncoras. O ramo de API apenas de links se encaixa. A página de orçamento mostra que custa centavos.

Esboço dois: uma equipe precisa de posições de palavras-chave para 2.000 frases todos os dias. Nada aqui ajuda. Permaneça com um provedor de SERP.

O esboço três é o caso misto. É o mais comum. Mantenha a etapa de SERP como está, mova apenas a etapa de links e junte as duas tabelas a jusante. O teardown percorre as etapas, e a página do verificador de confiança cobre a chamada de pontuação em massa que substitui um loop.

Quando a resposta é depende

Na maioria das vezes, a resposta depende das necessidades de atualização, e essa é a resposta honesta.

Se uma captura mensal for aceitável, você está no território de API apenas de links, e um modelo pré-pago por chamada se encaixa. Se você precisar reagir a um link perdido no mesmo dia, você precisa de uma fonte construída para isso, e nosso grafo mensal é a ferramenta errada, independente do preço.