- 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
В практике популяризации веб-сайтов, анализа их эффективности и загрузки большое значение имеет учет данных веб-рейтингов. К основным показателям посещаемости веб-сайтов относятся количество уникальных хостов, с которых шло обращение к анализируемому веб-сайту и количество отданных веб-страниц (хитов).
Определенный интерес представляет соотношение количества хитов (S) и хостов (H). На практике даже используется такое понятие, как «среднее количество просматриваемых страниц» (S/H), которое по умолчанию предполагает линейную зависимость S от H. На самом же деле, линейная зависимость наблюдается лишь как частный случай степенной. Обоснована зависимость:
S = C*H^g.
То есть налицо еще одна степенная закономерность в WWW. Полученное соотношение может быть использовано веб-аналитиками при анализе сайтов, отклонений значений реального соотношения хитов и хостов от теоретического, характерного для данной предметной области, прогнозе загрузки веб-серверов и расчете их эффективности, прогнозе рекламных кампаний на веб-сайтах.
Полный тест статьи Д. Ландэ и А. Снарского "Power law in website ratings" опубликован на сервере препринтов Arxiv.org (номер статьи: 1006.3425)
У Вас температура?