RankBrain Marketing के पीछे के लोगों और इंडेक्स के बारे में
हम उन मार्केटर्स के लिए लिखते हैं जो मशीन-लर्निंग रैंकिंग के बारे में सबूत चाहते हैं और आत्मविश्वासपूर्ण अनुमानों से थक चुके हैं। इसके पीछे का डेटा हमारे अपने क्रावलर से आता है।
हम क्या चलाते हैं
RankBrain Marketing backlink डेटा API का editorial पक्ष है। यह सेवा backlinks, referring domains, anchors, top pages और JSON में 0 से 100 Domain Rating लौटाती है।
हमारा अपना क्रावलर और हमारा अपना लिंक इंडेक्स इसे फीड करता है: 181,132,097 domains, 2,774,625,913 domain-to-domain links और लगभग 798.5 billion backlinks। हम लगभग हर महीने रिफ्रेश करते हैं।
यह Ahrefs या Semrush से धीमा है। इसे उसी अनुसार देखें। वे keywords और rank tracking भी प्रदान करते हैं, जो हम नहीं करते।
हम विश्वास से ज्यादा जाँच पड़ताल पसंद करते हैं। इसलिए हर सीमा दावे के बिल्कुल पास स्पष्ट रूप से दिखाई देती है।
हम कैसे लिखते हैं
उदाहरण बताते हैं कि वे उदाहरण हैं
कोई भी काल्पनिक संख्या को पेज की पहली पंक्तियों में काल्पनिक के रूप में लेबल किया गया है।
विशेषणों से ज्यादा तारीखें
हम घोषणाओं को महीने के हिसाब से उद्धृत करते हैं, जैसे अगस्त 2022 में helpful content update।
सीमाएँ बताई गई हैं
जहाँ हमारा डेटा एक सवाल का जवाब नहीं दे सकता, पेज उस बात को कहता है और कहीं और इशारा करता है।
डेटा-साइंस वाली आवाज़ क्यों
हमारे editors डेटा वर्क की आदतों पर झुकते हैं: नमूना बताएं, तारीख नाम दें, दावे को सबूत के बराबर छोटा रखें। इससे पेज साफ़ मिलते हैं और कम फायरवर्क्स होते हैं।
एक सवाल बार-बार वापस आता है। क्या Google के मशीन-लर्निंग सिस्टम्स लिंक्स के साथ गेम किए जा सकते हैं? ईमानदार जवाब यह है कि Google के बाहर किसी ने इसे साबित नहीं किया है। हम myth page पर ऐसा कहते हैं और उसी रुख को बनाए रखते हैं।
दूसरा स्थिर सवाल यह है कि रैंकिंग गिरने के बाद क्या करें। हमने hypothetical walkthrough बनाया है ताकि धैर्य का मॉडल बनाया जा सके: पहले मापें, बाद में सिद्धांत बनाएं।
तीन व्यावहारिक सफाई आती हैं: spam anchors, redirects, pages Google इंडेक्स नहीं करेगा। प्रत्येक के लिए एक पेज है जिसमें उसके कदम और उसके credit लागत हैं।
हम एक संख्या को पेज का हीरो बनाने से भी बचते हैं। एक पेज जो एक फिगर पर टिका है, एक तर्क को आमंत्रित करता है, और ज्यादातर असली सवालों के लिए दो या तीन संख्याओं को एक-दूसरे के खिलाफ पढ़ने की जरूरत होती है।
लिंक इंडेक्स कैसे बनाया गया है
हमारा अपना क्रावलर पेज पढ़ता है और उन पर मिले लिंक्स को रिकॉर्ड करता है। प्रत्येक लिंक को उसके anchor text और उस पेज के साथ स्टोर किया जाता है जिससे वह आया था, ताकि बाद में किसी क्वेरी द्वारा उसे गिना, ग्रुप किया या सॉर्ट किया जा सके।
हर साइट बराबर दिखाई नहीं देती। एक छोटी साइट जिसके कम inbound links हैं, देर से, पतली या बिल्कुल नहीं दिखाई दे सकती। इसका मतलब कवरेज के बारे में कुछ है, और इसके पीछे की साइट की गुणवत्ता के बारे में कुछ नहीं।
इंडेक्स को देखें जैसे कि देखे गए लिंक्स से बनाया गया एक मैप हो, वेब की कॉपी नहीं। वे क्षेत्र जिन तक क्रावलर नहीं पहुँचा, खाली रहते हैं, और एक खाली क्षेत्र मैप में एक गैप है, खाली जगह नहीं।
एक क्राल क्या देख सकता है और क्या नहीं
एक क्रावलर देखता है कि सर्वर उसे क्या लौटाता है। लॉगिन के पीछे के पेज, टेक्स्ट जो ब्राउज़र स्क्रिप्ट्स चलाने के बाद दिखाई देता है, और robots.txt द्वारा ब्लॉक किए गए सेक्शन दूर रहते हैं। उस नंबर पर भरोसा करने से पहले जाँच लें कि क्या आपको जो नंबर चाहिए उनमें से किसी पर निर्भर करता है।
हमारा इंडेक्स लिंक्स को रिकॉर्ड करता है। यह किसी पेज की लिखावट, उसकी लोडिंग स्पीड या एक पाठक के उस पर क्या भावना है, के बारे में कुछ भी नहीं कहता।
- लॉगिन के पीछे के पेज
- पेज लोड होने के बाद स्क्रिप्ट्स द्वारा इंजेक्ट किया गया कंटेंट
- robots.txt में ब्लॉक किए गए पथ
- ऐड्रेस जो क्राल करते समय एरर देते हैं
हर फिगर को तारीख की जरूरत क्यों है
हर रिफ्रेश एक नया सनैपशॉट बनाता है, और एक सनैपशॉट उतना ही करंट होता है जितनी उसकी तारीख है। हर फिगर के बगल में उसकी तारीख लिखें। एक रिफ्रेश से एक काउंट और अगले रिफ्रेश से एक काउंट थोड़े अलग चीज़ों को मापते हैं, इसलिए गैप को नोट किए बिना उन्हें घटाएं नहीं।
एक ही दिन पर एक ही सनैपशॉट के खिलाफ दो कॉल्स मिलनी चाहिए। एक महीने के अंतर वाली कॉल्स नहीं हो सकतीं, और वह गैप रिफ्रेश का है, आपकी साइट का नहीं।
एक तारीख आपके अपने नोट्स की भी रक्षा करती है। जब एक फिगर और उसकी तारीख साथ बैठते हैं, तो एक पाठक बता सकता है कि दावा किस वर्जन से आया, और एक बाद की जाँच उसे पुन: उत्पन्न कर सकती है।
डेटा क्या कवर करता है
इंडेक्स मूल रूप से domain-लेवल है और जहाँ मायने रखता है वहाँ page-लेवल। आप referring domains, backlinks, anchors, top pages और एक anchor cloud के लिए पूछ सकते हैं, plus anchors, titles और URLs पर एक खोज।
रिवाल साइट्स पर रिसर्च के लिए दो एक्शन उपयुक्त हैं: intersect दो से दस domains के बीच shared linkers के लिए, और keyword exact anchor के साथ कौन लिंक किया है, इसके लिए। प्रत्येक कॉल के लिए एक बार बिल किया जाता है, चाहे लौटाई गई rows की संख्या कुछ भी हो।
मुफ्त एक्शन मौजूद हैं ताकि आप पे करने से पहले फिट का आकलन कर सकें: domain, overview, stats और suggest। पहले इन्हें इस्तेमाल करें। recipe for moves पढ़ने से typical call costs भी पता चलते हैं।
साइट पर हर कुछ उसी डेटा सीमाओं का पालन करता है, और हम उन्हें उन पेजों के ऊपर दोहराते हैं जहाँ वे मायने रखते हैं।
लिस्ट को एक वादे के बजाय एक मेनू की तरह देखें। प्रत्येक एक्शन एक सवाल का अच्छा जवाब देता है। कोई भी सभी का जवाब नहीं देता। एक प्लान जो सवाल से शुरू होता है और फिर एक्शन चुनता है, कम credits बर्बाद करता है।
मुफ्त कॉल्स से शुरुआत
मुफ्त एक्शन ज्यादातर लोगों के लिए शुरुआत का स्थान हैं। domain और overview कॉल्स आपको बताती हैं कि क्या किसी साइट को करीब से देखने लायक है, और वे मुफ्त हैं। किसी भी पेड कॉल के टेबल पर आने से पहले वहाँ से शुरू करें।
एक तेज़ मुफ्त पास यह भी दिखाता है कि क्या साइट में enough links हैं जो एक पेड pull को बहाना बनाएं। Sparse results भी एक जवाब हैं।
rows और totals के बीच चुनना
कुछ सवालों को rows की जरूरत होती है, जैसे कि कौन से domains link in करते हैं। दूसरों को सिर्फ एक स्कोर या एक कुल की जरूरत होती है। कॉल चुनने से पहले पूछें कि आपका सवाल किस एक की जरूरत है, क्योंकि प्रत्येक एक्शन की अपनी credit लागत है।
Rows spreadsheets में रखना आसान है, जबकि totals एक dated note में सीधे जा सकते हैं।
अपने नंबरों की जाँच किसी ऐसे सैंपल से करें जिसे आप जानते हैं
हमारे नंबरों पर भरोसा न करें। उन पर एक साइट पर टेस्ट करें जिसके लिंक्स आप पहले से समझते हैं।
- 1
एक साइट चुनें जिसे आप अच्छी तरह जानते हैं
एक domain चुनें जिसके लिंक्स आप अपनी मेमोरी या उसकी analytics से बता सकते हैं। इसे इतना छोटा रखें कि आप आँखों से जाँच कर सकें।
- 2
पहले मुफ्त overview चलाएँ
उस domain के लिए
overviewकॉल करें। यह मुफ्त है और key की जरूरत नहीं है, इसलिए आप किसी भी credit खर्च होने से पहले पहले नंबरों की तुलना कर सकते हैं। - 3
referring domains खींचें
उसी domain के लिए
refdomainsकोper=50के साथ कॉल करें। यह 2 credits है, 1,000 rows तक row count चाहे कुछ भी हो, एक बार बिल किया जाता है। - 4
अपनी लिस्ट से तुलना करें
दोनों को एक साथ रखें। जहाँ वे अलग हैं, उसकी तारीख को नोट करें और हमारे रिफ्रेश की तारीख को, तब तक कि आप तय न करें कि कौन सा पुराना है।
सर्विस क्या करती है और क्या नहीं
| सवाल | जवाब |
|---|---|
| backlinks और referring domains JSON में लौटाएँ? | हाँ, कॉल के लिए 1,000 rows तक |
| 0 से 100 Domain Rating लौटाएँ? | हाँ, हमारा अपना log-scale metric |
| keyword positions को daily ट्रैक करें? | नहीं; Ahrefs या Semrush का उपयोग करें |
| दैनिक रिफ्रेश करें? | नहीं; लगभग मासिक |
| सब्सक्रिप्शन की जरूरत? | नहीं; prepaid credit $0.10 प्रति 1,000 कॉल्स से |
किसी भी link data source, हमारे सहित, की वैट कैसे करें
- पूछें कि इंडेक्स को आखिरी बार कब रिफ्रेश किया गया था, और उस तारीख को लिख लें।
- जाँच करें कि क्या vendor बताता है कि उसके नंबर कहाँ से आते हैं और उन्हें कैसे इकट्ठा किया गया।
- देखें कि स्कोर कैसे परिभाषित किया गया है। एक log scale और एक linear count एक ही साइट्स को अलग रैंक देते हैं।
- रिपोर्ट बनाने से पहले उस स्रोत पर एक साइट पर टेस्ट करें जिसे आप पहले से जानते हैं।
- किसी भी vendor से सावधान रहें जो एक rank या एक तारीख बताता है जिसे वह नहीं जान सकता।
हमसे संपर्क कैसे करें
संपर्क आपके account page के माध्यम से होता है। वहाँ Google से साइन इन करके एक अनुरोध भेजें।
यदि हमारा कोई पेज कुछ ऐसा कहता है जिसे आप गलत साबित कर सकते हैं, तो साक्ष्य account page के माध्यम से भेजें।
साइन-इन केवल एक Google अकाउंट का उपयोग करता है। Credit top-ups TRC-20 पर USDT का उपयोग करते हैं, account page से, और नए अकाउंट्स को बिना किसी कार्ड के $100 का मुफ्त credit मिलता है।
एक उपयोगी रिपोर्ट URL, उस तारीख को बताती है जब आपने समस्या देखी, फिगर, और उस स्रोत को बताती है जिसके खिलाफ आपने जाँच की। उनमें से एक छोड़ दें और समीक्षा धीमी हो जाती है, और वही लिस्ट हम खुद से माँगते हैं।
लोग हमारे बारे में क्या पूछते हैं
ये पेज कौन लिखता है?
एक छोटी शोध टीम जो RankBrain Marketing research team के नाम से प्रकाशित करती है। हम पेजों पर व्यक्तिगत bylines नहीं लगाते, इसलिए एक दावा उसके स्रोत और उसकी तारीख पर खड़ा या गिरता है। myth check दिखाता है कि यह व्यावहारिक रूप से कैसे काम करता है। Named authors एक दावे को एक व्यक्ति के बारे में बना देंगे, न कि सबूत के बारे में, इसलिए हम byline को टीम लेवल पर रखते हैं।
क्या आपकी Domain Rating Google के नंबर के समान है?
नहीं। Google Domain Rating प्रकाशित नहीं करता और हमारा उपयोग नहीं करता। हमारा DR referring domains पर एक log scale है, एक public formula द्वारा कंप्यूट किया गया, इसलिए यह आपको एक लिस्ट सॉर्ट करने में मदद करता है और भरोसे के बारे में कोई आधिकारिक बात नहीं कहता।
आपका इंडेक्स बड़े टूल्स से धीमा है?
हम लगभग हर महीने रिफ्रेश करते हैं, जो बड़े स्यूट्स से धीमा है। बदले में हम कॉल की कीमत कम रखते हैं। यदि आपको daily movement या keyword data चाहिए, तो पूर्ण टूल्स उस नौकरी के लिए बेहतर सेवा करते हैं।
क्या मैं कुछ भी भुगतने से पहले डेटा देख सकता हूँ?
हाँ। domain, overview, stats और suggest एक्शन मुफ्त हैं और key की जरूरत नहीं है। किसी भी credit जोड़ने से पहले उन्हें कुछ domains पर चलाएँ। तीन या चार well-known domains पर एक तेज़ टेस्ट आमतौर पर यह तय करने के लिए पर्याप्त होता है कि क्या फील्ड्स आपके काम के लिए उपयुक्त हैं।
जब यहाँ कोई पेज गलत निकलता है तो क्या होता है?
अपने account page से साक्ष्य भेजें। हम पेज को ठीक करते हैं और बदलाव की तारीख नोट करते हैं, ताकि आप देख सकें कि क्या बदला और कब।
हम कहाँ जा रहे हैं
हम इंडेक्स को बढ़ते रहने और मासिक रिफ्रेश को स्थिर रखने की योजना बनाते हैं, न कि daily freshness का पीछा करने। यह एक कम per-call कीमत के लिए एक जानबूझकर किया गया ट्रेड है।
जब पाठक बार-बार एक नया सवाल पूछते हैं, तो हम पेज जोड़ेंगे, और जब सबूत उन्हें पार कर जाएं तो उन्हें बंद कर दें। सुधारों में एक तारीख होगी।
इंडेक्स में बदलाव चाहने वाले पाठकों को उस सवाल को नाम दें जिसे वे जवाब नहीं दे पाए। वह सवाल हमें अधिक डेटा के लिए एक सामान्य अनुरोध से ज्यादा बताता है।
