- Поисковые системы
- Практика оптимизации
- Трафик для сайтов
- Монетизация сайтов
- Сайтостроение
- Социальный Маркетинг
- Общение профессионалов
- Биржа и продажа
- Финансовые объявления
- Работа на постоянной основе
- Сайты - покупка, продажа
- Соцсети: страницы, группы, приложения
- Сайты без доменов
- Трафик, тизерная и баннерная реклама
- Продажа, оценка, регистрация доменов
- Ссылки - обмен, покупка, продажа
- Программы и скрипты
- Размещение статей
- Инфопродукты
- Прочие цифровые товары
- Работа и услуги для вебмастера
- Оптимизация, продвижение и аудит
- Ведение рекламных кампаний
- Услуги в области SMM
- Программирование
- Администрирование серверов и сайтов
- Прокси, ВПН, анонимайзеры, IP
- Платное обучение, вебинары
- Регистрация в каталогах
- Копирайтинг, переводы
- Дизайн
- Usability: консультации и аудит
- Изготовление сайтов
- Наполнение сайтов
- Прочие услуги
- Не про работу
Переиграть и победить: как анализировать конкурентов для продвижения сайта
С помощью Ahrefs
Александр Шестаков
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий
Пример 1. На страницу стоит единственная входящая ссылка с анкором "смотреть здесь" со страницы с ПР=10. Естественно, у страницы есть некий очень высокий ПР. Какова вероятность, что я посещу эту страницу?
Пример 2.http://www.google.ru/search?hl=en&q=%22%D0%B4%D0%B5%D1%82%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5+%D1%82%D0%B0%D0%BF%D0%BE%D1%87%D0%BA%D0%B8%22&btnG=Google+Search
На первом месте страница с ПР=0. На втором - ПР=1. В топ-10 нет ни одной страницы с 2-3-4-5. Вероятность того, что я пойду на первую или вторую страницу - 60%.
Расскажите мне, опытные SEO, как вероятность моих заходов на страницы может зависеть от внутреннего Гугловского рейтинга?
Нет хитростей, есть другие ссылки на эти страницы.
Но всеже какая доля переданого пр с основной страници с высоким ПР?
PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1),
где PR(A) — это вес PageRank страницы A,
d — это коэффициент затухания, (0,85),
PR(T1) — вес PageRank страницы, указывающей на страницу A,
C(T1) — число ссылок с этой страницы,
Подставляйте известные вам значения и вычисляйте передаваемый каждой ссылкой вес. А я полезными делами займусь.
Почему
Что за бред вы несете?
Если мне не изменяет память, изначально Pagerank позиционировался как некий округленный показатель вероятности попадания посетителя на страницу. Вполне возможно, что сейчас это не так.
http://www.internetbaron.de/backlink-checker-link-check.html
joost,
--------------------------------------------------------------------------------
mobiguru.ru/phones/samsung/samsung_d100.html : 49 Backlinks
--------------------------------------------------------------------------------
195.128.49.243
1. taburetka.com/05.09.2006/11/comments PR 0
.../18.07.2006/27/comments
.../21.01.2006/5
.../21.07.2006/4/comments
.../24.01.2006/12
.../24.08.2006/4
.../26.09.2006/10
217.65.2.12
2. blog.gameguru.ru/01.12.2006/7 PR 0
.../05.10.2005/9
.../07.03.2006/21
.../14.06.2006/4
.../21.04.2006/9/comments
.../22.12.2005
.../23.03.2005/11/comments
3. carsguru.ru/catalog/ford/ford_explorer_40_sport_suv.html PR 3
.../catalog/ford/ford_scorpio_20i_sedan.html
4. mobiguru.ru/phones/samsung PR 5
.../phones/samsung/samsung_e400.html
.../phones/samsung/samsung_e800.html
.../phones/samsung/samsung_maa-e630c.html
.../phones/samsung/samsung_mm-a920.html
.../phones/samsung/samsung_r210.html
.../phones/samsung/samsung_sch-s310.html
.../phones/samsung/samsung_sch-v500.html
.../phones/samsung/samsung_sgh-a110.html
.../phones/samsung/samsung_sgh-a400.html
.../phones/samsung/samsung_sgh-c210.html
.../phones/samsung/samsung_sgh-c300.html
...(more pages)
PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1),
где PR(A) — это вес PageRank страницы A,
d — это коэффициент затухания, (0,85),
PR(T1) — вес PageRank страницы, указывающей на страницу A,
C(T1) — число ссылок с этой страницы,
Подставляйте известные вам значения и вычисляйте передаваемый каждой ссылкой вес. А я полезными делами займусь.
это вам в гугле дали, чтобы считалось легко? ))))