8.1 Распределение дорвеев в различных нишах
После того, как была проведена нормировка, мы можем корректно сравнивать количество поискового спама и белых сайтов в различных нишах.
Рассмотрим условное распределение дорвеев на 1000 кейфраз среди одно-, двух- и трех- сложных запросов в различных нишах.
| Количество запросов | Adult | Pills | Dating | Cars | Gifts | Casino |
| 1 | 20950 | 27077 | 27767 | 21683 | 16853 | 20071 |
| 2 | 58456 | 67421 | 24161 | 22567 | 18731 | 20600 |
| 3 | 85298 | 69288 | 38864 | 26964 | 28525 | 22458 |
Таблица 3. Количество дорвеев в различных нишах среди одно-, двух-, и трехсложных запросов
* - данные в таблице получены с учетом нормировки.
Из таблицы 3 видно, что существуют ниши, где количество дорвеев среди односложных односложных запросов гораздо меньше чем среди двух-, и трех- сложных запросов (ниши Adult и Pills), а есть ниши, где количество дорвеев примерно одинаковое (Gifts, Cars).
Механизмов у этого эффекта может быть несколько:
- Ниши Adult и Pills традиционно являются направлениями, где поисковый спам активно процветает. Несмотря на все усилия поисковых машин, доля дорвеев в этих нишах высока. Очевидно, что вероятность обнаружения поискового спама тем выше, чем ниже частотность запроса (частотность запроса показывает, сколько пользователей делают этот запрос поисковой машине в заданный период). Поэтому мы тут и видим такую картину.
- Ниша Casino тоже является коммерчески привлекательной и конкурентной. Очевидно, что вебмастеров, желающих получить поисковый трафик в этом направлении достаточно много. Однако, как мы видим, картина распределения дорвеев тут иная, чем в нишах Pills и Adult. Возможно, это как раз и связано с высокой конкуренцией. Борьба между конкурирующими сайтами идет фактически за каждый запрос. Владельцы сайтов в этих нишах активно следят за деятельностью конкурентов и препятствуют распространению поискового спама.
- Возможно, ротация сайтов, находящихся в поисковой выдаче для указанных групп, идет с различной периодичностью.
Для наглядности нам будет полезно сравнить распределение дорвеев в подгруппах на графике.
Рис.1. Количество дорвеев среди одно-, двух- и трех- сложных запросов
Следует отметить, что различные ниши отличаются между собой не только абсолютными значениями количества дорвеев (высота столбцов) но и наклоном огибающих. Ели мы мысленно проведем огибающею прямую (как это сделано для Adult и Pills на рисунке) для всех ниш, то увидим, что наклон у этих прямых различен. Косвенно, по этому наклону можно судить о конкуренции в нише.
Если мы захотим по тому же методу построить распределение "белых" сайтов, то увидим обратную картину. Очевидно, "белых" сайтов будет больше среди групп, где количество дорвеев меньше.