Domänförtroendekontroll för en dataram med 2 000 rader
Testa en domän i rutan, betygsätt sedan en hel kolumn i ett enda anrop. Tröskeltabellen föreslås av oss men kan ändras av dig.
CranSEO forskarlag ·
Kontrollera en domän först
Gratis, ingen nyckel krävs. Ange en domän och se dess DR och antal hänvisande domäner innan du skriver kod.
Hela kolumnen i ett enda anrop
Skicka upp till 2 000 domäner till bulk_dr, vilket kostar 1 kredit per anrop. Vi sammanfogar dem med en kommaseparerad sträng här; kör först ett testanrop med tre domäner för att bekräfta utmatningsformatet.
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)Tröskeltabell: vad ett DR-intervall vanligtvis innebär
| DR-intervall | Etikett | Vad du ska göra med raden |
|---|---|---|
| 0 till 9 | Tunn | Behåll för volymräkningar, ignorera för kvalitetsargument |
| 10 till 29 | Liten | Vanligt för nya eller lokala webbplatser; granska ankartexten |
| 30 till 59 | Etablerad | Vanligtvis värt en manuell granskning i en klientrapport |
| 60 till 79 | Stark | Citera med namn och kontrollera ämnesmässig relevans |
| 80 till 100 | Mycket stor | Sällsynt; bekräfta att länken är redaktionell och inte en profil- eller kommentarslänk |
Varför den logaritmiska skalan påverkar dina tröskelvärden
DR ökar med logaritmen över antalet hänvisande domäner. Steget från 10 till 20 kräver betydligt färre nya länkande webbplatser än steget från 70 till 80.
Intervallen bör därför inte ha lika bredd i ditt huvud. En webbplats med DR 45 är inte mitt emellan en lokal blogg och New York Times, och en histogram över råa värden kan vilseleda dig.
Använd cut() med tabellen ovan, räkna sedan antalet rader per intervall istället för att beräkna medelvärdet av DR. Medelvärden på en logaritmisk skala döljer exakt de avvikande värden du anlitades för att hitta.
Råa DR-värden tenderar att klumpa sig vid den låga änden, så ett histogram över dem visar mestadels en folkmängd i botten. Loggarade räkningsvärden sprider ut samma data mer ärligt.
Tre sätt att använda etiketterna
Välj ett användningsområde och håll dig till det.
Tre användningsområden, och filtrering kommer först. Behåll bara rader med DR 30 och högre innan en manuell granskning, så minskar du en lista med 2 000 rader till något en person kan läsa på en eftermiddag. Rangordning: sortera i fallande ordning och ta de 50 översta som exempel för en klientpresentation. Revision: räkna antalet rader per intervall och jämför denna månad med föregående månad, med hjälp av de daterade filerna från körmanualen.
En webbplats med DR 70 kan länka till dig från en sponsrad sida. En lokal blogg med DR 12 kan vara den mest relevanta nämnningen du har. Inget av dessa användningsområden mäter kvalitet. Behandla numret som ett sorteringshjälpmedel och titta på ankartexten innan du bestämmer dig, vilket ordlistan för åtgärder förklarar hur du hämtar.
Om din lista ursprungligen var en export från Search Console visar kopplingstegguiden de rengöringssteg som förhindrar att nycklar saknas, och prissidan visar vad tusen sådana anrop skulle kosta.
En notering om stickprovsstorlek
Tyvärr ligger små stickprov, och effekten ökar när du delar upp dem efter intervall.
Med endast 40 domäner kan en enskild avvikande värde flytta ett intervallräkningsvärde med en synlig marginal. Stickprovsstorlek är spaken. Betygsätt hela exporten, inte ett bekvämlighetsstickprov, eftersom ett anrop för upp till 2 000 domäner kostar samma 1 kredit som ett anrop för två. Det billigaste sättet att få en stabil bild är att be om allt och låta cut() sortera efteråt.
En liten tabell är lätt att läsa och lätt att missförstå. Skriv ut räkningsvärdena bredvid procentandelarna, så att en läsare ser storleken på underlaget.
Innan du litar på utmatningen
- Ta bort dubbletter av domäner och ta bort www före anropet, varje gång
- Logga kreditfältet i svaret
- Lagra ögonblicksbildens datum bredvid betygen
- Behåll tröskeltabellen i versionskontroll
- Skriv i rapporten att DR är vår egen metric, inte Moz DA
Att betygsätta en prospect-lista utan att bedra sig själv
En domänförtroendekontroll är bara lika bra som listan du matar in den. Bulk-betygsättning är ofta det första steget i ett berikningsjobb: du har en lista över företag eller webbplatser och vill ha ett nummer att sortera dem efter. Numret är en sorteringsnyckel. Det är inte en dom.
Betygen hamnar sedan i en tabell som kollegor kommer att läsa, så formuleringen kring dem är lika viktig som avgränsningarna.
Bestäm vad betyget ska användas till
En lista du sorterar för outreach, en lista du reviderar och en lista du filtrerar innan manuell granskning kräver alla olika tröskelvärden. Skriv syftet högst upp i anteckningsboken först, välj sedan intervallen.
Betygsättning för outreach gynnar relevans och nåbara kontakter. DR ensam kommer att rangordna en stor, obekväm webbplats högre än en liten som exakt riktar sig till din målgrupp, så läs betyget bredvid nischen.
Namnge varje tröskeltabell efter dess syfte, till exempel outreach-intervall eller revisionsintervall. Två tydligt namngivna tabeller förhindrar att en sorteringsnyckel tyst blir en dom.
Håll indata och utdata spårbara
Varje rad bör behålla sin ursprungliga indatasträng bredvid den normaliserade domänen, så att ett betyg kan spåras tillbaka till den rad som producerade den. Logga hur många rader som gick in och hur många som kom tillbaka.
Om en rad saknar betyg, registrera den som saknad istället för att ta bort den. Tysta borttagningar är hur en prospect-lista krymper utan att någon bestämmer sig för att klippa den.
Logga anropet, inte leaden
Logga begäran, åtgärden, tiden och kreditfältet i varje svar. Logga inte hela nyckeln och håll personliga kontaktuppgifter borta från loggfilen.
En logg som säger vad som frågades efter och vad det kostade svarar på de flesta frågor en kollega kan resa en månad senare.
Håll loggen i vanlig text, en rad per anrop, så att en diff kan visa en förändring i kostnad mellan två månader utan extra verktyg.
Jämlikheter, nästan-dubbletter och den långa svansen
Två domäner kan få samma betyg och ändå skilja sig åt på det sätt som betyder mest för dig, till exempel språk eller nisch. En jämlikhet är en uppmaning att titta på raderna, inte en anledning att välja den första alfabetiskt.
Långa svansen döljer sig i små intervall. Räkna hur många domäner som ligger precis under varje avgränsning, eftersom en tröskel som delar upp en tät kluster kommer att flytta många rader på en gång.
Registrera vilka rader som avgjordes av en jämlikhet, så att valet du gjorde förblir synligt när någon frågar om det senare.
Vad intervallen inte kan säga
Intervall beskriver ett nummer, inte ett samband. En domän i det starka intervallet berättar att dess antal hänvisande domäner är högt, och inget annat om länken är redaktionell, ny eller fortfarande aktiv.
Koppla varje intervall med en titt på de faktiska länkarna för de rader du planerar att citera. Den titt är långsam, vilket är anledningen till att intervallen finns till: de avgör vilka rader som förtjänar den.
Ett användbart test är att slumpmässigt välja tre rader från varje intervall och läsa deras ankartexter. Om intervallen berättar en konsekvent historia, behåll dem. Om de inte gör det, flytta avgränsningarna innan du publicerar något.
Fem steg från en lista till en rangordnad tabell
Normalisera
Ta bort mellanslag, gör domänen till gemener, ta bort www och ta bort exakta dubbletter. Gör det före det första anropet, så att varje rad har en nyckel.
Betygsatta i bitar
Skicka maximalt 2 000 unika domäner per bulk_dr-anrop. Varje anrop kostar 1 kredit, oavsett storleken på biten upp till den gränsen.
Kontrollera täckningen
Jämför antalet betygsatta domäner med antalet du skickade. Skriv skillnaden till loggen, bestäm sedan vad du ska göra med varje saknad rad.
Klipp upp i intervall
Tillämpa tröskeltabellen med cut(), räkna sedan antalet rader per intervall. Behåll intervallen bredvid de råa betygen istället för att ersätta dem.
Rangordna för läsaren
Sortera efter det nummer ditt syfte behöver, inte bara efter intervalletiketten, och behåll de översta raderna i en separat tabell för granskning.
Frågor folk ställer om bulk-betygsättning
Bulk-betygsättning väcker samma få frågor varje gång, så de besvaras här i löpande text.
Vad gör jag med en rad som saknar betyg?
Behåll den och markera den som saknad, kontrollera sedan nyckeln först. Den vanliga orsaken är ett efterföljande snedstreck, ett www-prefix eller olika bokstavsstorlek.
Om nyckeln är ren och domänen fortfarande saknas, innehåller inte det månatliga indexet den.
Kan jag betygsätta en lista som är större än 2 000?
Dela upp de unika domänerna i grupper om maximalt 2 000, anropa bulk_dr en gång per grupp och bind ihop resultaten.
Femtusen unika domäner behöver tre anrop, vilket är 3 kredit.
Vilka HTTP-fel ska loopen hantera?
HTTP 401 för en saknad eller felaktig nyckel, och HTTP 402 när saldot är tomt. Båda bör stoppa körningen istället för att försöka om.
Allt annat är värt att logga i fullständighet, tillsammans med biten den kom från.
Hur testar jag detta innan ett riktigt körning?
Betygsätt tre domäner först och kontrollera utmatningsformatet med glimpse(). Testa resten av pipeline:n på en testdata, så att det betalda anropet körs endast när du menar det.
Ska jag dela betygen med en klient?
Dela dem med noteringen att DR är vår egen logaritmiska metric, och visa ögonblicksbildens datum bredvid den. En klient som bara läser numret kommer att behandla det som en revision, vilket det inte är.
Visa tröskeltabellen tillsammans med det, så att intervallen blir synliga för läsaren.
