Приветствую!
Благодарю всех откликнувшихся, узнал для себя много нового.
Цель анализа профилей, сводилась к минимизации палева ботов со стороны Яндекс.Поиска, чтобы эффективней продвигать сайты через ПФ.
У уже варианты инструментариев для данной цели, которые мне пришли в голову, я описал в первом посте.
@sergerdn said in Анализ профилей для ПФ Yandex (BAS, бд на PostgreSQL):
Хотите, чтобы ваш проект был сделан, вам нужно иметь:
человека, который знает что делать
человека, который знает как и может это сделать и будет это делать
Третьего не дано.
Согласен с вами, поэтому и создал топик, чтобы обсудить готовые решения (чтобы профили не палились Яндекс поиском) + предложил: проводить анализ профилей (как проходил нагул, и т.д.), сейчас понимаю, что в первую очередь, надо сделать акцент на грамотной генерации профилей, которые Яндекс не пометить как ботов.
Как это сделать? Пока не знаю, размышления, распишу ниже.
@UserTrue said in Анализ профилей для ПФ Yandex (BAS, бд на PostgreSQL):
Вы можете хоть месяц прокачивать и получить отрицательные результаты.
Предполагаю, судя по ответу @FastSpace, что нужно сделать акцент на этапе СОЗДАНИЯ/ГЕНЕРАЦИИ профиля (Отпечатки браузера).
Именно на этом этапе Яндекс.Поиск может определить бот профиля и дальнейшая работа по прокачке и анализу этой прокачки - бесполезная. Верно?
А я делал акцент уже на прокачке самого профиля, без акцента на том, а как вообще был создан профиль, какие отпечатки использовались? (публичные или личные)
@FastSpace прошу дать комментарий, касательно решения от самого BAS: FingerprintSwitcher и особенно PerfectCanvas (видео обзор от BAS).
Я так понимаю, имея сайт с существенной посещаемостью (к примеру 1к уников в сутки, не ботов), пользуясь PerfectCanvas (установив скрипт на сайт), можно будет от пользователей получать уникальные отпечатки и уже их использовать в работе.
Соответственно на этапе создания, профили будут выглядеть уже как реальные пользователи, а не боты.