Покупка ссылок: классификация параметров для отсева

Привет, сегодня поговорим про покупка ссылок, обещаю рассказать все что знаю. Для того чтобы лучше понимать что такое покупка ссылок, классификация параметров для отсева , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Интернет маркетинг , SEO, SMO, монетизация , .

покупка ссылок : классификация параметров для отсева " src="/th/25/blogs/id4010/0_d19b1c76a032c2f7539a4f6504cf3fe6.jpg" alt="Покупка ссылок: классификация параметров для отсева" width="500" height="131" />

Работа по покупке ссылок должна быть максимально автоматизирована, но для этого нужно провести большую подготовительную работу. Любой робот будет следовать вашим указаниям, но можно совершить ряд ошибок и испортить казалось бы конечную, отличную, идею.

Только кажется, что на бирже ссылок много ресурсов, на самом деле их нужно расходовать достаточно аккуратно. Поэтому вопрос о правильной классификации параметров для отсева ссылок встает довольно остро.

На самом деле, все фильтры, которые вы создаете – имеют довольно малую корреляцию с эффективностью, а если сказать точнее – то не выбор фильтра определяет его эффективность.

У меня в аккаунтах присутствует более 50 разных фильтров (если брать все аккаунты в сапе), включая клиентские, но при этом ни они определяют стратегию выбора донора.

Сайт с нулевыми показателями может сработать не хуже чем «с пузомерками», сайт не тематичный может сработать лучше, чем 100% верная тематика.

Если у вас нет большой выборки сайтов, по которой можно составить белые списки, то придется действовать немного иначе (кстати белые сайты часто становятся серыми и черными , их нужно проверять постоянно).

Основной упор – на формирование черных списков, для этого нужна четкая классификация параметров.

Я знаю достаточно людей, у которых за год-два работы черный список перевалил за 70 тысяч сайтов, при этом многие из них считают это абсолютно нормальным и они не заморачиваются с классификацией параметров.

Достаточно всего одного параметра для занесения площадки в черный список – это не правильный и не рациональный подход.
Чтобы собрать параметры для классификации – придется поработать руками и глазами, частично мозгом. А дальше все полученные результаты должны пойти в обработку автоматом, ведь автоматизация позволяет экономить кучу времени.

Первый барьер, который проходят сайты – это фильтр по URL (LF), которым мы пытаемся выявить заранее те сайты, которые имеют довольно большую вероятность к выпадению, а также не желательные страницы.

Как мы видим – у нас уже 2 классификатора:

• Вероятность бана/фильтра.
• Вероятность выпадения страницы.

Вероятность бана или фильтра могут иметь достаточное количество сайтов, например это может быть сайт-галерея, специально созданный под сапу, мы ввели параметры:

• Displayimage (галерея изображений)
• Thumbnails (галерея изображений)
• dn=photos (галерея изображений)
• .php?vac_id= (распарсенная база вакансий)

Отмечаем эти сайты и можем смело заносить их в глобальный черный список или черный список проекта.

Следующие параметры – не имеют четкой привязанности к характеристикам сайта, они имеют определенныехарактеристики страницы:

• User
• Tag
• Archive

Этими параметрами мы можем отсеивать системные страницы, которые могут быть в индексе, но будут рано или поздно выпадать, как содержащие дублированный контент, если это страницы тегов или архивов, либо системные страницы профилей юзеров, регистраций и прочего.

Этот классификатор не дает нам права метить площадку черным списком, ведь это не характеристики целого сайта, поэтому мы отменяем эти страницы, не добавляя их в черные списки, в следующий раз нам придут другие страниц этого сайта.

Надеюсь я доступно объяснил, что есть признаки сайта и страницы, их нужно четко различать, иначе будете "расходовать доноров" не правильно.

Второй барьер – количество страниц в индексе, здесь нужно быть аккуратным. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Основная его цель – отсеять сайты попавшие под АГС, по количеству проиндексированных страниц.

Третий барьер – контент фильтр или TF. Частично методику я уже описывал, мы можем фильтровать достаточно доноров по разным параметрам. Допустим на сайте есть "porno" и мы его заметили. Если не углубляться в детали – этот параметр достоин черного списка.

Но не каждый сайт содержащий параметры, перечисленные ниже, достоин черного списка:

• Keygen
• IFolde
• RapidShare
• Megaupload

Здесь мы можем либо отменить и нам предложат новые страницы, либо добавить в черный список конкретного проекта (BL), т.к. глобального он может быть и не достоин. TF я касался уже, поэтому не будем затрагивать его детально, отвечу на вопросы в комментариях, если будут.

Четвертый барьер – это количество внешних ссылок, количество внутренних, а также количество контента на странице (ВС).

Здесь все просто – нужно четко понимать, что это характеристика страницы, а значит не подходит под глобальный черный список, лучше всего отменять и нам будет предложена новая страница.

Последний этап, который мы проходим – это уровень вложенности (УВ), а также наличие страницы в индексе (YAP) и в КЭШе (YAC) яндекса. Это тоже характеристики страницы, мы не имеем права добавлять такие сайты в черные списки, т.к. делаем выводы лишь по одной странице.

В результате при сбалансированной работе у нас в черный список попал 361 сайт, а на отмену ушло 4076 сайтов. Значит из 5 тысяч 413 ссылок мы отсеяли 4976, оставив себе на рассмотрение более детальное 437 ссылок.

Если бы мы по-идиотски расходовали ссылочную массу и добавляли все в черные списки, без классификации факторов, то у нас получилось бы 4976 сайтов в черном списке только за 1 день.

По-моему – это не разумно, а я знаю многих людей, которые так делают, не разграничивая и не классифицируя параметры.

На сегодняшний день, в моем личном аккаунте, за несколько лет, накопилось всего 41 тысяча сайтов, которые отсеивались по очень жестким параметрам, если бы я огульно слал все в черный список, то было бы уже в раза 3-4 больше сайтов.

На аккаунтах заказчиков – меньше черные списки, но и работают они пока что меньше.

К сожалению, в одной статье не просто дать все знания про покупка ссылок. Но я - старался. Если ты проявишь интерес к раскрытию подробностей,я обязательно напишу продолжение! Надеюсь, что теперь ты понял что такое покупка ссылок, классификация параметров для отсева и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Интернет маркетинг , SEO, SMO, монетизация ,

Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.