10. Выводы

Статистическая обработка данных выдачи поисковой машины Google позволяет нам получить распределение "белых" сайтов и поискового спама для каждой ниши. Кроме этого, в каждой тематике можно выделить основных игроков как в "белых" сайтах так и в дорвеях.

Исследуя поисковый спам, можно видеть, что в конкурентных нишах, таких как Adult, Dating - существенная часть трафика приходится на дорвеи (см. табл 6). В менее конкурентных нишах доля этого трафика меньше.

Однако, исследуя направление Casino, мы столкнулись с несколько иной статистикой распределения "белых" сайтов и дорвеев. На наш взгляд основная причина отличия статистической картины - высокая конкуренция ниши. Скорее всего, технологии спама, которые активно используются в других конкурентных нишах, в направлении Casino будут работать менее эффективно.

Наш анализ строился для большого количества запросов в каждой тематике. Понятно, что совсем не обязательно исследовать тематики столь разной направленности и работать с большими объемами данных. Если разбивать каждую тематику на подгруппы можно получать более детальную информацию по конкретным нишам поисковых запросов.

11. Заключение

Все данные для этого доклада были получены и обработаны с помощью проектов Seodigger.com, Serparchive.org и Seoquake.com. При желании, каждый желающий может проделать подобные эксперименты с помощью этих сервисов.

Приведенные методы дают очень широкие возможности для исследований. Вот некоторые из них:

• Выявление технологий, которые позволяют активно привлекать поисковый трафик
• Сравнение количества и качества поисковых запросов различных сайтов
• Анализ ниши с точки зрения конкурентности и легкости попадания сайта в результаты поиска
• Поиск актуальных технологий продвижения в других тематиках
• Выявление ниш, в которых преобладают "белые" сайты или, наоборот, технологии поискового спама
• Поиск "привилегированных" сайтов
• и др.

24.08.2007