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石家庄网站技术优化

发布时间:2020-08-01

在我的上一篇文章中,我解释了如何使用网络可视化工具来帮助您大幅度改善内容营销的公关/外展策略-了解哪些新闻媒体具有最大的联合网络,从而使您的推广团队能够将高联合发布优先于低联合发布。结果?您投放的内容享有更为广泛的链接选择。
 
今天,我将带您深入了解-我们将研究一些技巧,以更好地了解您特定细分市场中的发布商联合网络。我将这项技术分为两部分:
 
技术一-利用Buzzsumo的影响者数据和Twitter抓取功能找到最有影响力的新闻工作者撰写有关任何主题的文章
技术二-利用Gdelt数据集使用上下文内链接显示发布者之间的深度故事联合网络。
为什么要这么做呢?
如果您对大规模生成高价值链接感兴趣,这些技术可提供不可否认的竞争优势-它们可帮助您深入了解作家和新闻出版物如何相互联系和联合。
 
在Fractl,我们认为,数据驱动的内容故事具有很强的新闻影响力,寻找可以使内容引人注目的作家和出版物,并有效地推销它们是唯一可能的最高ROI SEO活动。如果做得正确,则完全有可能通过一个或几个内容广告系列生成数十个,有时甚至数百或数千个高权限链接。
 
让我们潜入。
 
使用Buzzsumo来了解有关任何话题的记者影响者网络
首先,您想弄清楚谁是您的toppc影响者。Buzzsumo的一个非常方便的功能是其“影响者”工具。您可以在“影响”选项卡上找到它,然后执行以下步骤:
 
仅选择“记者”。这将结果限制为仅是那些已知为主要出版物的记者和记者的推特帐户。博客和较低权限的发布者将被排除在外。
使用主题关键字进行搜索。如果简单明了,一两个搜索就可以了。如果比较复杂,请创建一些相关查询,然后整理出现在所有查询中的推特帐户。或者,在搜索中使用布尔值“和/或”来缩小结果范围。确保您的搜索结果所吸引的新闻工作者尽可能符合您的目标条件至关重要。
理想情况下,您至少需要100个结果。只要确定结果能很好地满足您的目标标准,通常越多越好。
对搜索结果满意后,请点击导出以获取CSV。
 
下一步是吸引所有这些知名新闻工作者的追随者,其目的是了解这100名左右的影响者中,哪些对其他100名影响最大。此外,我们希望找到这100个人中有很多人共同关注的这个群体之外的人。
 
为此,我们利用了Gitwub上提供的方便的Twitter 抓取工具Twint来吸引所有这些新闻影响者关注的所有人。使用抓取的数据,我们建立了一个边列表,使我们可以在Gephi中可视化结果  。
 
这是供您探索的交互式版本,这是其外观的屏幕截图:
 
 
此图显示了哪些节点(影响者)具有最多的In-Degree链接。换句话说:它告诉我们,在我们的媒体影响者中,谁最受关注。 
 
这些是前10个节点:
 
Maia Szalavitz(@maiasz)神经科学记者,VICE和TIME
拉德利·巴尔科(@radleybalko)舆论记者,华盛顿邮报
Johann Hari(@ johannhari101)纽约时报畅销书作者
David Kroll(@davidkroll)福布斯·希思(Freebes Heath)自由医疗保健作家
Max Daly(@Narcomania)VICE全球药品编辑
Dana Milbank(@milbank)专栏作家,华盛顿邮报
Sam Quinones(@ samquinones7),作者
Felice Freyer(@felicejfreyer),《波士顿环球报》记者,心理健康与成瘾
珍妮·沃伦(@jeannewhalen)商业记者,华盛顿邮报
埃里克·波林(@ericbolling)纽约时报畅销书作者
谁最有影响力?
 
使用Gephi给出的“中间性中心度”评分,我们可以大致了解网络中的哪些节点(影响者)充当信息传输的枢纽。那些具有最高“中间性中心”的人可以被认为是网络的“连接器”。以下是十大影响者:\
 
Maia Szalavitz(@maiasz)神经科学记者,VICE和TIME
David Kroll(@davidkroll)福布斯·希思(Freebes Heath)自由医疗保健作家
珍妮·沃伦(@jeannewhalen)商业记者,华盛顿邮报
Travis Lupick(@tlupick),记者,作者
Johann Hari(@ johannhari101)纽约时报畅销书作者
拉德利·巴尔科(@radleybalko)舆论记者,华盛顿邮报
Sam Quinones(@ samquinones7),作者
埃里克·波林(@ericbolling)纽约时报畅销书作者
Dana Milbank(@milbank)专栏作家,华盛顿邮报
Mike Riggs(@mikeriggs),Reason Mag作家兼编辑 
@ maiasz,@ davidkroll和@ johannhari101是杰出的。“学位内”和“中间性”之间的获胜者之间存在相当大的重叠,但仍然有很大的不同。 
 
我们还能学到什么?
可视化的中间包含许多最大的节点。此视图中的节点按“按度”调整大小。大型的位于中心位置的节点与该图的其他成员不成比例地紧随其后,并且(从许多其他有影响力的节点中)获得了广泛的欢迎。这些是其他所有人普遍关注的记者。通过这些位于中心位置的节点进行筛选将使许多新闻记者浮出水面,这些记者起着最初从BuzzSumo撤出的团体的影响力。
 
因此,如果您有一个针对利基主题的运动,则可以考虑向从这些数据浮出水面的影响者投球-根据我们的可视化,在他们的网络中共享的文章将具有最大的影响力和潜在的投资回报率
 
通过上下文链接分析,使用Gdelt查找有关某个主题的最具影响力的网站
第一个例子是在合适的领域中寻找最佳新闻工作者的好方法,但是顶级新闻工作者往往是整体新闻工作者中最感兴趣的。通常,从主要出版物中鲜为人知的作家那里得到提货可能更容易。因此,了解哪些主要发行商最有影响力,并在特定主题,主题或节拍上享有最广泛的联合,将大有帮助。
 
通过使用Gdelt庞大且全面的数字新闻故事数据库,以及Google BigQuery和Gephi,可以更深入地挖掘重要的战略信息,以帮助您确定内容投放的优先次序。
 
我们在Gdelt数据库中提取了所有与给定时间范围内的特定主题有关的文章。在这种情况下(与前面的示例一样),我们查看了“行为健康”。对于在Gdelt数据库中找到的符合条件的每篇文章,我们还获取了仅在文章上下文中找到的链接。
 
这是完成的过程:
 
在Google BigQuery上连接到Gdelt-您可以在此处找到教程。
从Gdelt中提取数据。您可以使用以下命令:SELECT DocumentIdentifier,V2Themes,Extras,SourceCommonName,DATE FROM [gdelt-bq:gdeltv2.gkg]其中(V2Themes如'%Your Theme%')。
选择您在这里找到的任何主题-只需替换百分比之间的部分即可。
提取每篇文章中找到的链接并构建边缘文件。可以使用相对简单的python脚本从查询结果中提取所有<PAGE_LINKS>,清理链接以仅显示其根域(而不是完整URL),然后将其置于边缘文件格式中。
注意:边缘文件由Source-> Target对组成。源是文章,目标是文章中的链接。边缘列表如下所示:
 
第1条,该文章中的第一个链接。
第1条,文章中的第二个链接。
第2条,该文章中的第一个链接。
第2条,文章中的第二个链接。
第2条,文章中的第三个链接。
从这里,边缘文件可用于构建网络可视化,其中节点发布者及其之间的边缘代表从我们的Gdelt数据中找到的上下文链接,这些链接围绕我们想要的任何主题。
 
最终的可视化效果是发布者网络的代表,这些发布者撰写了有关成瘾的故事以及这些故事所链接到的地方。
 
 
我们可以从这张图中学到什么?
这告诉我们哪些节点(发布者网站)具有最多的In-Degree链接。换句话说:谁是联系最紧密的人。我们可以看到,与该主题最相关的是:
 
tmz.com
people.com
官方网站
cnn.com
go.com
nih.gov
ap.org
latimes.com
jamanetwork.com
nytimes.com
哪个出版商最有影响力? 
使用Gephi给出的“中间性中心”评分,我们可以大致了解网络中的哪些节点(发布者)充当了信息传输的枢纽。具有最高“中间性中心”的节点可以被认为是网络的“连接器”。从这些高中间度中心节点获取拾音器,使该特定主题/主题联合的可能性更大。 
 
Dailymail.co.uk
Nytimes.com
People.com
CNN.com
Latimes.com
washingtonpost.com
usatoday.com
cvslocal.com
huffingtonpost.com
sfgate.com
我们还能学到什么?
与第一个示例相似,中间性中心度数字越高,In-degree链接数越多,并且在图中位于中心位置越多,通常可以说该节点“越重要”。以此为指导,可以轻松地确定最重要的投球目标。 
 
了解某些边缘集群可提供其他潜在机会的更多见解。包括一些特定于不同地区或州本地新闻的类,以及一些外语出版物类。
 
包起来
我已经概述了Fractl用来了解特定主题领域的影响力网络的两种不同技术,无论是出版物还是这些出版物的作者。所描述的可视化技术不是显而易见的指南,而是用于梳理大量数据并查找隐藏信息的工具。使用这些技术发掘新的机会,并在准备好寻找最佳位置来推销您辛苦创作的内容时优先考虑。

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