SEOFAQ Telegram, маркетинг и SEO Канал SEOFAQT в мессенджере Telegram

Все чаты​Есть гораздо более эффективный способ изучения ссылочного...

 156  


​Есть гораздо более эффективный способ изучения ссылочного профиля домена, чем проверка DR/DA/TD/CF!

1. Сделайте копию этой Google таблицы.

Откройте ее, FILE > MAKE A COPY, убедитесь, что скрипты тоже копируются.

2. Зайдите в Ahrefs и введите домен

3. В левом меню кликните на REFERRING DOMAINS

4. Измените SHOW HISTORY на "Don't Show"

5. Экспортируйте все внешние ссылки в Google таблицу

6. Удалите колонку A, затем скопируйте все данные в скопированную выше таблицу во вкладку REFERRING DOMAINS (там оставлена 1 строка для примера)

7. Кликните EXTENSIONS > APPS SCRIPTS

8. В редакторе скриптов убедитесь, что в выпадающем списке выбран "populateReferringDomainsInsights" и нажмите RUN - он запросит разрешения, предоставьте разрешения для запуска

9. Когда выполнение завершится, вернитесь в таблицу и перейдите на вкладку REFERRING DOMAIN INSIGHTS

Теперь у вас будет обзор того, сколько бэклинков попадает в каждую группу по трафику.

Это дает два представления:

1. Внешние ссылки по показателям трафика

2. Внешние ссылки по показателям трафика + группировка по DR

Таким образом, вы получаете наглядное представление о распределении трафика с внешних ссылок.

Это очень общий взгляд, НО это отличный способ увидеть, какая часть ссылочного профиля домена реально обеспечивается доменами с трафиком.

DR сам по себе бесполезен - потому что его легко накрутить.

НО прогнозируемый трафик - гораздо лучший индикатор здоровья домена.

Поэтому если у вас ОГРОМНОЕ количество бэклинков в группах с низким трафиком, то есть:

0-100, 101-1k, 1k-5k, возможно, стоит внимательнее присмотреться к вашей стратегии линкбилдинга.

Есть также другие факторы, такие как спам от внешних ссылок без вашего влияния (с которым сталкиваются некоторые сайты).

ВАЖНО: НИ В КОЕМ СЛУЧАЕ НЕ НУЖНО ДЕЛАТЬ ДЕЗАВУИРОВАНИЕ, если только у вас нет ручных санкций ИЛИ если нет явного спама от внешних ссылок, где есть корреляция между началом/происхождением спама и видимым влиянием на сайт.

@MikeBlazerX

Ссылки из поста:
https://www.linkedin.com/posts/daniel-foley-assert...
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1CpLS0vsr7W...
https://t.me/MikeBlazerX

Источник новости https://t.me/mikeblazerx/4669...