Ebay удалил русскую версию сайта

https://ru.ebay.com недоступен, редирект делать не стали. У кого есть копия ebay на русском, тот может её быстренько поднять и собрать прилично трафика :)

Полезная информация для дорвейщиков, черносеошников и прочих пироговодов.
https://t.me/MikeBlazerX/282

Директива noarchive сломалась?

Увидел в твиттере у @MikeBlazerX вопрос к Мюллеру про несработавший метатег robots с директивой noarchive.

Первая гипотеза была, что может быть краулер уже сохранил кэш страницы, поэтому пропала только ссылка на кэш.

Но затем я полез проверять свежие дорвеи в выдаче и да, по оператору cache: в Google доступно содержание страницы, хоть мета-тег и поставлен.

Технически все соблюдено, если смотреть по справке - ссылки нет! Но раньше у страниц архива не было. Что-то поменялось или это баг? Ждем ответа Мюллера!

UPD: На 26.08.22 Починили.

Данные по молодым адалт сайтам

Заметил, что в адалте депрессия и слезы после последних апдейтов, поэтому решил выложить один файлик. Исследовал в августе несколько сотен тысяч адалт-запросов из разных подниш и сделал тогда сырую выборку из чуть более сотни созданных в 2022-м сайтов. Сегодня пробил еще раз данные и получил те, что просели и те, что выросли. Можете для себя найти ниши/гео, в которых еще возможно сейчас что-то делать (есть интересные источники контента среди представленных доменов).

Интересный EMD

hookers-near-me.com - затесался в списке выше. Использует генеративный принцип для посадочных страниц по городам США и Канады. Ссылок по Ahrefs стоит немного (глубоко не копал), текстовый контент сделан из шаблонов, дополненных открытыми данными.

Самое главное, что он стоит в топ-1 по достаточно конкурентному запросу, который так же является названием домена.

Возможностей генерировать сайты много, главное проявить фантазию :)

Контент из твиттера

monsnode.com - продолжая разбор списка адалт-сайтов, хотелось бы отметить данный домен. Если заглянуть на главную, то сразу и не понятно в чём здесь цимес. Однако, давайте посмотрим эту страничку (осторожно, контент для взрослых):
https://monsnode.com/search.php?search=あみちハメ撮り流出, здесь представлены адалт-ролики из твиттера по запросу из поиска социальной сети.

В чем особенность твиттера? Эта соцсеть является одной из немногих, которую могут использовать для продвижения создатели nsfw-контента.

Адалт-контент в твиттере постоянно пополняется, создатели контента даже сами помечают нужными хэштегами.

Еще одна возможность для адалт-вебмастеров и не только. Главное не забывайте про DMCA! :)

Гибридная дорвейная схема adult + download

https://of-files.net
https://download-of.com
https://dirtyof.com
https://ofdown.net
https://ofpack.net

Продолжаем разбирать список доменов по адалту. Схема представляет собой гибрид адалта и даунлода, на посадочных страницах моделей стоит ссылка на партнерку с якобы сливом ее медиаматериалов с онлифанс. Для реализации собирают базу юзеров, парсят их онлифанс страницы, на основе контента странички реализуют по шаблону посадочную.

Схема недолгосрочная, масштабируемая, баны и фильтры ожидаемы (DMCA будут лететь и выпилы по ним из SERP точно).

Генерация на GPT-3

Полезный пост на тему генерации нативных маркетинг-текстов через GPT-3. На самом деле это подходит для всех текстов, в посте очень хороший пример того, как нужно задавать исходные данные. Нет смысла пользоваться Jasper и прочими подобными сервисами, которые просто являются Prompt'ами к GPT-3. Насколько мне известно, никакими дообучениями они не занимаются сами, это делает команда OpenAI.

Чтиво на вечер: гайд по системам ранжирования Google

Google выпустил гайд по ranking systems. Почему Google так расщедрился? В скором времени примут закон DSA, поэтому не остается иного выбора. В гайде есть и про EMD, и про BERT, а также интересно, что многие системы уже относятся к Retired systems.

Рекомендую ознакомиться.
Лучше всего смотреть JSON файл, так как в нем имеются различные теги и связи с другими факторами ранжирования.
Этот документ очень важен, посколько позволяет понять паттерны выявления тех или иных признаков документа. В Google не может совсем всё быть по-другому, посколько информационный поиск ограничен пределами своей науки.
https://t.me/MikeBlazerX/1109

Ого, уже даже кто-то сделал на основе данных удобную табличку со всеми факторами яндекса. Можно применить фильтры, что гораздо удобнее.
https://docs.google.com/spreadsheets/d/17gMlLrYtJlrSUcqSs95bLw76XCrzJJ8YnOdc63JMhFo/edit#gid=671136320

Информация только для ознакомления!

Update: https://t.me/Lord_Alfred/101
Автор нашел коэффициенты одной из ранжирующих формул, кому-то может понадобиться.

Выделил для вас "текстовые факторы", то есть именно те, что используются/использовались для оценки выложенного контента под тегом TG_DOC_TEXT, судя по всему TG_DOC относится ко всему документу. Исключил deprecated.
Могу сделать вывод, что данные для оценки общепринятые в науке информационного поиска, поэтому можно предположить, что в Google, Bing должны быть похожие критерии оценки, так как сходятся с теми, что находятся в исследовательских работах сотрудников компаний.
https://docs.google.com/document/d/1zr-qMpNggckOpJCqnvteS01dGcpgU7atDaNQgaPdfoo/edit?usp=sharing

Про факторы ранжирования

Более правильный термин – feature, который используют в англоязычной Machine Learning среде, а фактор – это синоним, но учеными используется редко. Есть целая задача в науке, которая называется feature engineering.

В зависимости от задачи используются различные feature, если мы говорим про поиск по документам, то задача называется Learning to rank. Для удобства пара «запрос-документ» представляется численными векторами, которые называют feature vectors.

Традиционно делятся на 3 группы:

1. Query-independent или static features – те, что относятся к документу, но не запросу, например, длина документа, Pagerank между документами и т.д. Такие данные можно посчитать заранее, а также использовать для подсчета общего static quality score, что значительно ускоряет ответы на запросы.

2. Query-dependent или dynamic features – те, что относятся и к документу и к запросу, классическим примером является TF-IDF.

3. Query-level features или query features – те, что относятся только к запросу, например, число слов в нём.

Где еще можно получить примеры feature или факторов, помимо слитого списка Яндекса?

Например, из PDF-ки к известному среди специалистов по информационному поиску датасету LETOR (46 шт):
https://arxiv.org/pdf/1306.2597v1.pdf

Также список есть в датасете MSLR (136 шт):
https://www.microsoft.com/en-us/research/project/mslr/

Я при изучении тех или иных документов, связанных с конкретной задачей, всегда обращаю внимание на списки feature, чтобы понимать на какие признаки обращают внимание специалисты в конкретной области. Например, в данной работе авторы используют определенные признаки для детекта веб-спама, тех самых дорвеев. Изучив максимум документов по теме, можно иметь представление о том, как работает анти-спам и у Google.

Видео на тему работы с ChatGPT, как промпты для GPT-3 также подходит. Очень рекомендую использовать как помощь в написании шаблонов генерации меты для доров! На видео это показано. Также очень удобно делать шаблоны генерации и многое другое на этапе перед заливом дорвеев.
https://t.me/sneex_seo/67

Палевная темка на cloudflare сквоттерах. DoberOK’а знаю, как классного практика, видел не раз его дорвеи в выдаче — рекомендую! Сам пробовал сквоттерский трафик лить в году 2020м, но потом пожалел дорвейного собрата :)

Как улучшить парсинг сниппетов?

Многие продолжают парсить сниппеты для генерации дорвеев и винить их в устаревших методиках не стоит, поскольку до сих пор дорвеи на сниппетах прилично собирают трафик.

Есть способ как собирать сниппеты эффективнее, особенно под информационный интент. Нужно к каждому запросу добавлять оператор define:. Например, define:essay on celluar immunity.

Оператор define: работает в Google и Bing, позволяя добавить чуть больше информации по запросу в сниппеты, как минимум в первые две страницы выдачи. Эффективнее всего работает для английского языка, хуже на других языках, на некоторых будто вообще не работает.

На скрине представлено сравнение bolded words или подсветки для Google и Bing, которое наглядно показывает разницу в выдаче с отсутсвующим оператором define: и при использовании оператора.

Баг со склейкой редиректов в Google

Многие видели пост Lily Ray о баге тайтлов в Google, но я не видел, чтобы кто-то обратил внимание на то, что используется достаточно давний баг Google, когда при 302-м редиректе, донор начинает ранжироваться с контентом акцептора при имеющихся внешних ссылочных сигналах и некоторых манипуляциях на акцепторе. Работает через раз, поэтому нужно много доноров.
Особенно массово такие сайты появляются после кривых core-апдейтов у Google, собственно, и другие темы частенько начинают снова работать. А пока горячо, умельцы срывают куш, паразитируя на тысячах сайтов, которые позволяют вставить ссылку в редиректный url!

А почему Untitled? Скорее всего из-за того, что в контенте акцептора нет ни <title>, ни заголовка. Иногда в заголовках выдачи Google проскакивают анкоры ссылок, которые массово ставят с других дорвеев на редиректы, но и это тоже давний баг (или фича?).

Бонусом: haiku rancho solano - запрос по которому можно найти и проанализировать различные доры в выдаче Google.

Пинг sitemap’а RIP

…но не сразу. Через 6 месяцев отключат.

Заабузили его лишнего, говорят, что используют только спамеры. Значит работает…:)

Дальше останется только строка в robots.txt и залив в search console.

Также установка новой даты в lastmod без значимого изменения на странице видимо приведет к ухудшению краулинга.

Напомнили, что не используют changefreq и priority.

https://developers.google.com/search/blog/2023/06/sitemaps-lastmod-ping