Будет ли востребован такой сервис

Если я вас правильно понял, то ваш сервис похож на Сеопульт и Webeffektor. В чем сила?

м... Может, я неправильно объяснил...

Сервис не покупает сам ссылки. Он делает только 2 вещи:

1) Формирует список анкоров (тут даже биржи соответствующие появляются...). При этом пользователь сам выбирает наилучшие.

2) Ищет "наиболее эффективные" доноры для покупки ссылок с этих доноров на биржах. Ищет он их по следующему принципу:

Предположим, что мы двигаем сайт по некому запросу Х.

В топе по этому запросу находятся сайты s1...sk.

Предположим, что запрос конкурентный, и, следовательно, на сайты s1...sk ссылаются множество доноров.

Пусть это будут доноры d1...dn.

1) эти доноры должны быть лучше выбранных наобум(случайным образом) по той причине, что многие оптимизаторы чистят список доноров.

2) Предположим также, что не смотря на это среди доноров имеются как "хорошие" (множество D1), так и "плохие" (множество D2). Доноры из множества D1 ("хорошие") положительно влияют на позиции сайтов. Доноры из множества D2 ("плохие") влияют слабо, не влияют либо влияют отрицательно.

Предположим также, что проанализировано большое количество сайтов из топа, благодаря чему в множества D1 и D2 попал значительный процент доноров от доступных на рынке (то есть на бирже). Возьмём идеальный вариант (естественно, на практике недостижимый, однако к нему можно стремиться). В таком случае в множества D1 и D2 попадут все доступные доноры.

Сайты s1...sk находятся в топе, а это значит, что на них ссылаются в том числе и доноры из множества D1.

Пусть Ds1 - множество доноров, ссылающихся на 1-й сайт из выдачи, Dsk- на k-й.

Допустим, что в множество DSk входят Yk доноров.

Представим себе, что оптимизатор k-го сайта оценивает очередную площадку для размещения

ссылки на предмет того, покупать ссылку или нет.

Пусть оптимизатор k-го сайта правильно оценивает каждую следующую площадку с вероятностью mk.

Предполождим также, что на рынке (на бирже) присутствует L1 хороших площадок и L2 плохих.

Пусть

Попалась хорошая площадка с вероятностью L1/(L1+L2):

Не Ошибся: mk

Ошибся: (1-mk)

Попалась плохая площадка с вероятностью L2/(L1+L2):

Не Ошибся: mk

Ошибся: (1-mk)

Попалась хорошая и не ошибся

mk*L1/(L1+L2)

Попалась плохая и ошибся

(1-mk)*L2/(L1+L2)

Вероятность того, что оптимиатору попалась хорошая площадка:

Pk1=mk*L1/(L1+L2)+(1-mk)*L2/(L1+L2)

Pk1=(mk*L1+(1-mk)*L2) / (L1+L2)

Плохая:

Pk2=1-Pk1

Пусть Kk-количество площадок, ссылающихся на сайт sk.

В таком случае в множестве Dsk доноров ссылок на сайт с наибольшей вероятностью присутствует Kxk=Pk1*Kk хороших площадок и Kpk=(1-Pk1)*Kk плохих.

То есть на k-й сайт ссылаются Kxk хороших площадок и Kpk плохих.

Теперь рассмотрим пересечение множеств Dsl и Dsn, то есть множеств ссылок на l-й и n-й сайты соответственно.

Хорошая площадка окажется в пересечении множеств в случае, если она присутствует в обоих

Оценка вероятности того, что некая одна хорошая площадка d присутствует в множестве Dsk:

Pxk=Kxk/L1=Pk1*Kk / L1

Оценка вероятности того, что плохая площадка присутствует в множестве Dsk:

Ppk=Kpk/L2=(1-Pk1)*Kk / L2

Вероятность того, что хорошая площадка присутствует в пересечении множеств:

Pxln=Pxl*Pxn=(Kxl/L1)*(Kxn/L1)=Kxl*Kxn/(L1*L1)

Вероятность того, что плохая площадка присутствует в пересечении множеств:

Ppln=Ppl*Ppn=(Kpl/L2)*(Kpn/L2)=Kpl*Kpn/(L2*L2)

Тогда наиболее вероятное количество хороших площадок в пересечении:

Kxnl=Pxnl*L1=Kxl*Kxn/L1

Наиболее вероятное количество плохих площадок:

Kpnl=Ppnl*L2=Kpl*Kpn/L2

Вероятность того, что в пересечении множеств оказалась хорошая площадка (или, иначе, процент площадок в пересечении):

Kxnl / (Kxnl+Kpnl) > Pk1

(Pl1*Kl*Pn1*Kn/L1) / ((Pl1*Kl*Pn1*Kn/L1)+((1-Pl1)*Kl*(1-Pl1)*Kl/L2)) > Pk1

(Pl1*Pn1*Kn/L1) / ((Pl1*Pn1*Kn/L1)+((1-Pl1)*(1-Pl1)*Kl/L2)) > Pk1

(Pl1*Pn1*Kn) / ((Pl1*Pn1*Kn)+((1-Pl1)*(1-Pl1)*Kl*L1/L2)) > Pk1

При k=l

Pn1*Kn / ((Pl1*Pn1*Kn)+((1-Pl1)*(1-Pl1)*Kl*L1/L2)) > 1

Pn1*Kn > Pl1*Pn1*Kn+(1-Pl1)^2*Kl*L1/L2

Pn1*Kn-Pl1*Pn1*Kn > (1-Pl1)^2*Kl*L1/L2

(Pn1*Kn)*(1-Pl1) > (1-Pl1)^2*Kl*L1/L2

Pn1*Kn > (1-Pl1)*Kl*L1/L2

Pn1*Kn*L2 > (1-Pl1)*Kl*L1

Подставляем

( (mn*L1+(1-mn)*L2) / (L1+L2) )*Kn*L2 > (1-(ml*L1+(1-ml)*L2) / (L1+L2) )*Kl*L1

Kn*L2*(mn*L1+(1-mn)*L2) / (L1+L2)  > (1-(ml*L1+(1-ml)*L2) / (L1+L2) )*Kl*L1

Kn*L2*(mn*L1+(1-mn)*L2) > (1-(ml*L1+(1-ml)*L2) / (L1+L2) )*Kl*L1*(L1+L2)

Kn*L2*(mn*L1+(1-mn)*L2) > (L1+L2-(ml*L1+(1-ml)*L2) )*Kl*L1

Kn*L2*mn*L1+Kn*L2*L2-Kn*L2*mn*L2 > (L1+L2-(ml*L1+(1-ml)*L2) )*Kl*L1

Kn*L2*mn*L1+Kn*L2*L2-Kn*L2*mn*L2 > L1*Kl*L1+L2*Kl*L1-(ml*L1+(1-ml)*L2)*Kl*L1

Kn*L2*mn*L1+Kn*L2*L2-Kn*L2*mn*L2 > L1*Kl*L1+L2*Kl*L1-ml*L1*Kl*L1+(1-ml)*L2*Kl*L1

Kn*L2*mn*L1+Kn*L2*L2-Kn*L2*mn*L2 > L1*Kl*L1+L2*Kl*L1-ml*L1*Kl*L1+L2*Kl*L1-ml*L2*Kl*L1



Kn*L2*mn*L1 + Kn*L2*L2 - Kn*L2*mn*L2 > L1*Kl*L1 + L2*Kl*L1 - ml*L1*Kl*L1 + L2*Kl*L1 - ml*L2*Kl*L1

Kn*L2*mn*L1 + Kn*L2*L2 - Kn*L2*mn*L2 > L1*Kl*L1 + 2*L2*Kl*L1 - ml*L1*Kl*L1 - ml*L2*Kl*L1



Kn*mn*L2*L1 + Kn*L2*L2 - Kn*mn*L2*L2 > Kl*L1*L1 + 2*Kl*L1*L2 - ml*Kl*L1*L1 - ml*Kl*L1*L2



/L2*L2



Kn*mn + Kn*L2/L1 - Kn*mn*L2/L1 > Kl*L1/L2 + 2*Kl - ml*Kl*L1/L2 - ml*Kl



Пусть L2/L1=L



Kn*mn + Kn*L - Kn*mn*L > Kl/L + 2*Kl - ml*Kl/L - ml*Kl

При k=n

Pl1*Kn / ((Pl1*Pn1*Kn)+((1-Pl1)*(1-Pl1)*Kl*L1/L2)) > 1

Pl1*Kn > Pl1*Pn1*Kn+(1-Pl1)^2*Kl*L1/L2

Pl1*Kn-Pl1*Pn1*Kn > (1-Pl1)^2*Kl*L1/L2

(Pl1*Kn)*(1-Pl1) > (1-Pl1)^2*Kl*L1/L2

Pl1*Kn > (1-Pl1)*Kl*L1/L2

Pl1*Kn*L2 > (1-Pl1)*Kl*L1

Подставляем

( (ml*L1+(1-ml)*L2) / (L1+L2) )*Kn*L2 > (1-(ml*L1+(1-ml)*L2) / (L1+L2) )*Kl*L1

Kn*L2*(ml*L1+(1-ml)*L2) / (L1+L2)  > (1-(ml*L1+(1-ml)*L2) / (L1+L2) )*Kl*L1

Kn*L2*(ml*L1+(1-ml)*L2) > (1-(ml*L1+(1-ml)*L2) / (L1+L2) )*Kl*L1*(L1+L2)

Kn*L2*(ml*L1+(1-ml)*L2) > (L1+L2-(ml*L1+(1-ml)*L2) )*Kl*L1

Kn*L2*ml*L1+Kn*L2*(1-ml)*L2 > (L1+L2-(ml*L1+(1-ml)*L2) )*Kl*L1

Kn*L2*ml*L1+Kn*L2*L2-Kn*L2*ml*L2 > (L1+L2-(ml*L1+(1-ml)*L2) )*Kl*L1

Kn*L2*ml*L1+Kn*L2*L2-Kn*L2*ml*L2 > L1*Kl*L1+L2*Kl*L1-(ml*L1+(1-ml)*L2)*Kl*L1

Kn*L2*ml*L1+Kn*L2*L2-Kn*L2*ml*L2 > L1*Kl*L1+L2*Kl*L1-ml*L1*Kl*L1+(1-ml)*L2*Kl*L1

Kn*L2*ml*L1+Kn*L2*L2-Kn*L2*ml*L2 > L1*Kl*L1+L2*Kl*L1-ml*L1*Kl*L1+L2*Kl*L1-ml*L2*Kl*L1



Kn*L2*ml*L1 + Kn*L2*L2 - Kn*L2*ml*L2 > L1*Kl*L1 + L2*Kl*L1 - ml*L1*Kl*L1 + L2*Kl*L1 - ml*L2*Kl*L1

Kn*L2*ml*L1 + Kn*L2*L2 - Kn*L2*ml*L2 > L1*Kl*L1 + 2*L2*Kl*L1 - ml*L1*Kl*L1 - ml*L2*Kl*L1



Kn*ml*L2*L1 + Kn*L2*L2 - Kn*ml*L2*L2 > Kl*L1*L1 + 2*Kl*L1*L2 - ml*Kl*L1*L1 - ml*Kl*L1*L2



/L2*L2



Kn*ml + Kn*L2/L1 - Kn*ml*L2/L1 > Kl*L1/L2 + 2*Kl - ml*Kl*L1/L2 - ml*Kl



Пусть L2/L1=L



Kn*ml + Kn*L - Kn*ml*L > Kl/L + 2*Kl - ml*Kl/L - ml*Kl

Предположим, что ссылки на площадки в топе куплены случайным образом

тогда ml=mn=0.5

Оба неравенства превращаются в следующие:

Kn*0.5 + Kn*L - Kn*0.5*L > Kl/L + 2*Kl - 0.5*Kl/L - 0.5*Kl

Если L=1

Kn*0.5 + Kn - Kn*0.5 > Kl + 2*Kl - 0.5*Kl - 0.5*Kl

Kn > 2*Kl

То есть в таком случае основными требованиями является разное количество ссылок, которое должно отличаться в 2 раза и более

Если L=4

Kn*2.5 > Kl/8 + 1.5*Kl

Kn*20 > Kl+12Kl

Kn*20 > 13Kl

Kn > 13/20 Kl

То есть мы видим, что в таком случае всё ещё проще, так как достаточно даже равных значений количества ссылок

А теперь вернёмся в начало, туда, где мы делили ссылки на "хорошие" и "плохие".

Отметим, что граница между "Хорошими" и "Плохими" ссылками не была чётко установлена.

Соотношение между количеством "Хороших" и "Плохих" доноров зависит от границы между "Хорошими"

и "Плохими" ссылками. Чем лучшие доноры должны остаться, тем больше будет значение L.

Из расчётов выше мы видим, что при случайном выборе доноров для сайтов в топе 50% "Хороших" сайтов

отсеется с условием Kn>2*Kl, а 20% "самых лучших", - уже с более мягкими условиями. При увеличении L

условия смягчаются. Это значит, что самые качественные доноры в таком случае будут отобраны с наибольшей вероятностью.

Посчитаем ещё для некоторых значений

2 "Умных" оптимизатора, которые в 80% случаев не ошибаются

mn=ml=0.8

Kn*0.8 + Kn*L - Kn*0.8*L > Kl/L + 2*Kl - 0.8*Kl/L - 0.8*Kl



Если L=1

Kn*0.8 + Kn - Kn*0.8 > Kl + 2*Kl - 0.8*Kl - 0.8*Kl

Kn> 1.4*Kl

Что мы видим? Что условия в данном случае смягчаются. То есть 50% более качественных сайтов будут

выделены уже в случае, если количество ссылок превышает всего в 1.4 раза.

Для L=4 всё ещё проще

Ещё вариант: если наткнулись на 2-х оптимизаторов, которые ошибаются чаще, чем угадывают :)

Допустим, mn=ml=0.3, то есть ни ошибаются в 70% случаев :)

Тогда

Kn*0.3 + Kn*L - Kn*0.3*L > Kl/L + 2*Kl - 0.3*Kl/L - 0.3*Kl

Kn*L > 1.7*Kl + 1.3*Kl/L

При L=1

Kn>1.7*Kl + 1.3*Kl

Kn>3Kl

В данном случае для получения списка из 50% сайтов надо, чтобы превышение количества ссылок было в 3 раза.

Однако для границы в 25% всё уже не так плохо:

Kn*4 > 1.7*Kl + 1.3*Kl/4

Kn*16 > 6.8*Kl + 1.3*Kl

Kn*16 > 8.1*Kl

Kn > 8.1kl/16

То есть даже в данном случае качество выборки должно улучшиться

Ну и, напоследок, вариант с разными оптимизаторами

ml=0.6 mn=0.4

Kn*0.4 + Kn*L - Kn*0.4*L > Kl/L + 2*Kl - 0.6*Kl/L - 0.6*Kl

и

Kn*0.6 + Kn*L - Kn*0.6*L > Kl/L + 2*Kl - 0.6*Kl/L - 0.6*Kl

Для L=1

Kn*0.4 + Kn - Kn*0.4 > Kl/1 + 2*Kl - 0.6*Kl - 0.6*Kl

и

Kn*0.6 + Kn - Kn*0.6 > Kl/1 + 2*Kl - 0.6*Kl - 0.6*Kl



Kn > 1.8*Kl

и

Kn > 1.8*Kl

Для L=4

Kn*4 - Kn*0.4*3 > Kl/4 + 2*Kl - 0.6*Kl/4 - 0.6*Kl

и

Kn*4 - Kn*0.6*3 > Kl/4 + 2*Kl - 0.6*Kl/4 - 0.6*Kl



Kn*2.8 > 0.4*Kl/4 + 2*Kl - 0.6*Kl

и

Kn*2.2 > 0.4*Kl/4 + 2*Kl - 0.6*Kl



Kn*11.2 > 0.4*Kl + 8*Kl - 2.4*Kl

и

Kn*9.6 > 0.4*Kl + 8*Kl - 2.4*Kl



Kn >6*Kl/11.2

и

Kn > 6*Kl/9.6



И остаётся

Kn > 6*Kl/9.6

Если ошибся где-то в формулах или расчётах, прошу поправить. Всё же с ходу это всё накатал. До этого никогда сей метод формализовать не пытался.

autosubmit добавил 15.12.2009 в 07:17

Может, я там где-то в корне ошибаюсь?

autosubmit, разбираться в обилии букв лениво, может объясните парой фраз свои вычисления? Или хотя бы для начала самую последнюю формулу из поста #3, Kn > 6*Kl/9.6.

Kn и Kl - это что? Они у Вас как-то появились в середине поста ниоткуда. ;)

Полезный сервис будет. Вопрос только на сколько качественные площадки сможете отобрать.

Очень заинтересовал проект. Классная идея. Встану в ряды первых тестеров, если возможно!

Тогда уж все-таки добавьте и покупку ссылок тоже. Тогда будет реальный сервис продвижения "под ключ".

Как я понял появляется возможность формировать вайтлисты. Вот по ним и закупайтесь на любой бирже

Вот как раз покупка ссылок не нужна, получится очередной сеопульт.

В общем, если объяснить просто, то формирование белого списка строится на следующем:

1) Оптимизаторы сайтов в топе в среднем стремятся сократить ссылочный бюджет, а значит, отбирают наиболее качественные площадки.

2) Оптимизаторы сайтов в топе - в среднем профессионалы, а значит, количество "хороших" ссылок на сайт превышает количество "Плохих" (дающих близкий к 0 либо отрицательный результат). Например, A1 - количество "хороших" ссылок на сайт 1, B1-количество "Плохих". А2-количество хороших ссылок на сайт 2, B2-количество "Плохих". В случае, если A1>B1 и A2>B2, то A1*A2>B1*B2, более того, (A1*A2)/(B1*B2)>A1/B1 и (A1*A2)/(B1*B2)>A2/B2. В таком случае процент "хороших" ссылок в пересечении множеств ссылок на сайты 1 и 2 повышается.

Например, если "хороших" ссылок 0.6%, а плохих 0.4%, то в пересечении множеств хороших будет 0.6*0.6=0.36, а плохих - 0.4*0.4=0.16. 0.36+0.16=0.52. 0.36/0.52=0.69%. То есть видим, что в таком случае "хороших" ссылок было 0.6%, а стало уже 0.69%. А теперь представим, что сайтов не 2, а 100 или 1000 или даже 10000 (при выборке по тематикам).

На практике используется не пересечение 2-х множеств, а начисление донорам "баллов" по тому же принципу, но анализируя при этом ссылки не на 2, а на большое число сайтов. Далее эти баллы пересчитываются:

• Учитывается количество страниц и ссылок со страниц доноров. По той причине, что донор с большим количеством страниц и ссылок в список может попасть с большей вероятностью, но из этого не следует, что он лучше. Это влияет на "Баллы", присвоенные площадке.
• Соотношение количества страниц в Яндексе к страницам в Google должно быть как можно ближе к 1 (в противном случае площадке начисляются штрафные очки).
• Донорам, ссылающимся на сайты с меньшим ссылочным бюджетом (определяется по небольшой выборке доноров - их параметрам), при прочих равных (возраст домена) добавляются положительные очки (точнее, они умножаются).
• Присутствует также фильтр на количество исходящих ссылок - можно включать по желанию.

В качестве сайтов, ссылки на которые анализируем, выбираются сайты из топа по введённым запросам. Также есть выборки в целом по тематикам (эти не вычисляются каждый раз заново, а обновляются время от времени и попадают в базу).

Вот примерно так.

P.S. В моих расчётах постом выше всё равно ошибка.

autosubmit добавил 18.12.2009 в 06:15

Допустим, что на сайт ссылается 1% от всех ссылок на биржах.

Если выбирать их случайным образом, то это будет 1% от всех хороших ссылок и 1% от всех плохих.

Однако оптимизатор выбирает в среднем лучше, чем случайным образом. Иначе его выбил бы из топа нуб, который выбирает случайно.

Потому, хороших ссылок в таком случае больше 1 %, а плохих меньше. Например, хороших 1.1%, а плохих 0.9%.

В таком случае в пересечение попадёт 1.1%*1.1%=0.0121% хороших ссылок и 0.9%*0.9%=0.0081% плохих.

Изначально соотношение "хорошие/плохие" было равно 1.2(2), а в пересечении стало 1.49....