Покупка ссылок: классификация параметров для отсева

Electron in the transistor-resistor kingdom

Game: Perform tasks and rest cool.8 people play!

Play game

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.

Electron in the transistor-resistor kingdom

Game: Perform tasks and rest cool.8 people play!

Play game

Методика отсева по плагину винка такова: LF, H, Cn, TF, ВС, УВ, YAP, YAC.

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)

Electron in the transistor-resistor kingdom

Game: Perform tasks and rest cool.8 people play!

Play game

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

Electron in the transistor-resistor kingdom

Game: Perform tasks and rest cool.8 people play!

Play game

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.

Electron in the transistor-resistor kingdom

Game: Perform tasks and rest cool.8 people play!

Play game

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.