關鍵字週期

當然在之前分析關鍵字中, 最簡單的就是計數的量, 以及目前狀態, 若是稍微認真一點, 就是做個迴歸後算趨勢, 這個是之前有提到的...

但通常說到點閱數與時間序列, 就很難不提到週期性, 因此現在加了一個週期的計算, 算出這個關鍵字的屬性為何? 目前也是分三種:

1. 爆炸度: 基本上就是當有高峰的時候, 與平常之間做比較, 目前是來比較中位數與平均的關係, 事實上也可以考慮把最高值給帶進來..

2. 週期性: 基本上就是計算目前這個關鍵字有幾個高峰, 當然有些高峰不夠高, 或太近就會不算或簡化.

3. 持續度: 就是當有週期性的高峰的時候, 一個高峰可以持續多久.

當然除外還有變異數(標準差)的計算可能性, 以及計算其迴歸的線圖, 甚至在之前之後做一階或兩階的微分(梯度)來看變化與動能, 都是可以看到曲線的狀況.

而上圖則是 隋棠桌布 的線圖, 很明鮮的可以看到五個極大峰, 但因為有做 7 日移動均線的計算, 所以事實上只有三個波峰, 所以最後是 爆炸度: 週期度: 持續度: .

然後我們來看幾個主要名氣人物 (總名氣前五名) 的狀況:

蕭敬騰: 爆炸度: 週期度: 持續度:
林宥嘉: 爆炸度: 週期度: 持續度:
楊宗緯: 爆炸度: 週期度: 持續度:
長瀨茜: 爆炸度: 週期度: 持續度:
玉木宏: 爆炸度: 週期度: 持續度:

很明顯的是雖然這五位名氣都是相當高, 但沒有兩個人的屬性是一樣, 像蕭敬騰是穩定的保持一定名氣, 但楊宗緯是常有爆炸性新聞, 林宥嘉反而是一直有週期在運作, 另外兩位大家可以跟前三位做比較, 從這個圖表一看, 是不是很容易表達出與證明出狀況呢?

當然時間序列的東西, 是一個有持續性的狀況, 永遠會一直在變化, 就像是週期會一直產生, 尤其是許多以為沒有週期的, 可能要拉個一年五年才知道狀況, 目前樣本數才半年多, 此時來討論週期與否也太早...

而有沒有一種除了用一個延伸的線圖來表達時間序列, 只靠一張有限度的圖來表達一個一直延續無限度的資料, 我已經思索到一種有趣的圖型可能性, 到時再做出來給大家看, 這樣以後在預測上面, 會有更有趣的結果, 所以常說, 有時預測不見得是要說出未來, 而是用簡單的方法表達過去, 一眼就可以知道, 這就是 "Data Presentation(資料呈現)" 有趣的地方..

一封很棒的信 (網路的真實面)

先來看一封信, 信的內容是在 quote 中:

“許多普通人在網路一個月可以賺三萬到三十萬以上。如果你知道這些成功的網路事業的 S.O.P. （標準作業流程）你也可以做到！只需要一些知識，與網路工具，你也可以為創造為你賺錢的網路事業！”

一個半月的輔導課程，讓你從網路新手成為一個網路行銷達人！

恭喜你！！

你會看到這個網頁因為你一定發過數十萬封的垃圾信件，或者你很想知道如何賺錢！你可能擁有一個網站，但是卻沒什麼生意，或者你生意不錯但是想要賺更多錢！

不論如何，我要告訴你一個機會。 這個星期六下午二點 (十月二十號)，台中的某個地方有個小聚會，討論台灣鮮少人知道的網路經營祕訣。在那個聚會裡，我會告訴你:

兩個網路成功祕訣，保證...

• 讓賺錢的網站更賺錢！保證讓你的營業額提升 30% ~ 300%！
• 讓不懂電腦的人頓悟網路如何賺錢而拍手叫絕！
• 讓你看到為什麼大部分人的網站都不賺錢，而賺錢的網站都長什麼樣子！
• 讓你知道網路商業時代裡你該如何準備自己

這場免費的聚會，目前只剩下 8 個名額

我們不建議以下的人來參加:

• 網頁設計師（因為他們不懂得行銷，我們網路醫生才有工作做）
• IT 資管人 (因為他們不知道網路的另外一面，系統才請的到人管）
• PPC 廣告經銷商 (因為他們不知道訣竅，我們才能倍增客戶的營收）

我們歡迎以下的人來參加:

• 網站或企業的經營者，想知道如何提升營業額的人
• 想用網路增加額外收入，想創業的人
• 薪水不理想，想提升自己競爭力的上班族
• 英文能夠讀寫，但一個月少於六萬塊薪水的人
• 有獨特產品想要銷到國外那個“十倍大的“市場的人

我們會教你什麼？

告訴你如何用四千塊設立你的網路提款機！

如何在半個小時內擁有你自己的網站!!

告訴你如何在最短的時間內創造出最大的流量!!

告訴你許多網路金礦的位置!!

告訴你如何找出或做出會賺錢的產品!!

告訴你如何將訪客變成顧客!!

告訴你最先進最成功的行銷手法與步驟!!

如何讓你的網路事業全自動化!!

如何免費讓數千人為你打廣告幫你賣產品!!

"歡迎你前來參加這場免費的聚會!"

報名專線:xxx-xxxx XX小姐

上面是這封信的內容, 雖然我知道寄信者是 "無差別" 寄給我, 不然我在定義中應該是不建議來參加的人, 而這封信為甚麼寫的很棒呢?

1. 限定 8 個名額這個是不錯的, 雖然在一個星期我收到時也是 8 個名額, 但這方法已經在國外的 Spam 到處都有看到.

2. 把歡迎的人設定看起來是特定人士, 但事實上是所有人..

3. 把那些有可能否定的人排除在外, 做了很好的預防針.

4. 信件的內容不是在於寫給收信者, 而是怕收信者去取信第三人, 所以這封信在直銷面談 ABC 中成功的扮演兩個人的角色..

5. 排版的方式雖然很普通, 但能夠段落分明, 是件不容易的事...

當然我承認的確有 SOP 能夠月收入 3萬到 30萬, 但這個是很不容易的, 甚至必須做到很黑心才行, 例如某人跟我的對話的節錄:

我都是用鬧人, 或是裝成用戶, 我有一個Team, 基本上我有一群學生大概１７～２０吧, 每天都去各個論壇, 裝作是用戶順便放連結, 永遠不會被發現是廣告的, 哈哈, ....., 還可以假裝暨轉寄, 用轉寄隱藏信, 媒體收到就會報導了, 或是假裝成一堆人寄給他, 暴利阿, 有不少大網站都找我弄這種, 我們Team就是專弄炒作的阿...

我也承認這樣才能夠用較少的努力去賺到大錢, 去做網站服務說要賺到錢, 是相當難的, 甚至是說, 越好的服務越難賺到錢...

有一天看到 Billy Pan 寫到網路的黑暗面 (原文叫10大論壇: 看台灣網路活動的地下面), 事實上我都說, 台灣 Alexa 前 100 名中, 有 30 個是國際網站, 另 10 個是學校等等的非營利外, 另外有一半是色情與論壇, 剩下一半的才是知名 ICP, EC 等等網路服務, 當然這個是沒有經過認真統計過的數字, 改天來計算一下...

我常說, 網路是反應現實, 但只是經過扭曲與變型, 只是放大與縮小的是光明面還是黑暗面, 當然最大的問題是怎樣才是光明與黑暗呢? 我想可能是要打過 Shining Soul 系列的人才能知道了...

幾個 Web 2.0 網站 (2) -- Web 2.0 Benchmark

上篇文章討論到黑米, diggirl, 部落格觀察, Funp 與 Findbook, 而這次加了 愛評, buboo, 15fun, ppolis 與 地圖日記, 則圖為:


要看原始的資料可以到 這個 http://myurl.tw/00aR 來看...
但我這篇來說的是 Web 2.0 meter, 就是 Web 2.0 屬性值, 此時我們來看這 10 個網站的分數:


很明顯的這 10 個站都有超過 10 分所謂 Web 2.0 網站的基本要求, 但若是狹義一點的 20 分的話, 可能這 10 個網站只有 6 個超過 20 分, 但相較大家所知道網站如博客來是肯定不到 10 分的, 只是這樣算訂便當與高飛網也可能不見得有 10 分..

這個試算表可以到 http://myurl.tw/00aS 來看..

而計算方式可以參考 "Web 2.0 網站?" 這篇的準則, 當然這準則只是初步而已, 但做為一般的評鑑已經不是太大問題了, 也包含一般的部落格與 wiki, 都是可以輕易的超過 10 分且到 20 分以上, 但本來只靠單一屬性來判斷一個網站是沒意義的, 還是採取縱合指標會好一些..

但我這篇不是要去說高飛網, 訂便當不是 web 2.0 網站, 只能說用這種評斷基礎, 可能會出問題, 而至基礎的 16 點我想應該不太會有人反對吧, 但我承認這樣的加總來判斷是很危險, 甚至若只是弄個三個級數, 更是有問題, 但若是超過 3 個級數的話, 我猜會大亂...

不然我原本所謂的貼紙, 很想寫: "貼紙或 API 的到達度比網站的到達度還高上兩倍", 但這樣可能只有 funp, 部落格觀察, 黑米與 buboo, MyIcon 等工具型網站才能做到, 但的確所謂的貼紙/API的到達率, 往往是評斷 Web 2.0 網站與否的重要指標, 或許那天我經過某江大老的首墾, 把這數字公布出來會更有趣些, 會比這個 Benchmark 評斷基準有意義多了..:)

Data Mining 是跟大量資料在博鬥

關鍵字在這個題目中有是 Data Mining 的一環, 而我在 甚麼不是資料探勘? 甚至否定數量不夠的計算中, 意義是不高的, 甚至也要在一定的時效性完成....

目前部觀門每天讀進 200 萬筆資料, 然後經過分析, 留下 20 萬筆資料, 也就是若一年下來, 依照這比例成長, 明年此時至少是每天 500 萬筆到 1000 萬筆資料, 因此可以說是一年至少 12 億到 22 億筆資料在運作...

此時還不包括之後使用者參與進來還可以增加更多有效資料, 就像是昨天部關門有 6 萬個點閱數以上 , 然後可以再進一步分析的更多, 但說真的, 這樣的資料, 要去計算與儲存都是一個很大的功夫...

且在計算時, 一定要考量到計算到一半狀況, 因為每一次資料的計算都可能是數分鐘到數小時, 因此在某方面要做 Incremental 循序性的計算, 此時要做到每次的計算可以延續之前的計算結果, 且隨時可以計算, 甚至要回溯到歷史的所有資料, 此時就是一個很大的挑戰 ...

甚至這還不是最大的挑戰, 而且要去計算這些, 須要在有限的機器成本下完成, 這個有限, 不要說是幾十萬, 甚至是在不到十萬下完成, 就像是部觀門, 現在機器成本只有 3 萬, 面臨這樣的點閱數與計算, 可以說是絞盡腦汁去完成...

當然這樣也不算是正常的, 畢竟有時錢是最簡單的東西, 做出有用的東西才是最難的, 雖然部觀門到底是對誰有用我不知道, 但對於我自許為喜歡觀察社會, 而做出影響社會的機制與系統, 怎樣也是要做出對自己有用, 也對他人有用的東西...


到目前為只, 這種關鍵字的觀察, 以及這個計劃與想法, 讓我思索與看到很多東西, 甚至通常說, 我是從這系統獲得最多的人, 包含這個部落格的點閱數也是像上圖與下面這樣子:

日期	點閱次數	文章數
2007-09-30	3212	0
2007-09-29	3796	0
2007-09-28	4948	0
2007-09-27	3388	1
2007-09-26	107	0
2007-09-25	67	0

當寫完長瀨茜後, 從 50~100 的點閱數變成 3000~4000, 好像是在騙點閱數的感覺, 雖然我不否認我在寫之前就知道會有這現像, 但我原本是估計從 50 跳到 500, 結果沒想到比 星光幫 的效應還要強, 因為當時這個站的點閱數最高也只有 1000 多一點....

要看有關 長瀨茜 的文章, 請到 Hsiao Collecition 吧, 畢竟這邊是在討論這件事, 不應該跟她與他搶功...

但有人問我到底如何進到部觀門呢? 請參考這篇 從"絡門"看關鍵字林 , 就有寫個大概, 有時我覺得這個功能 Widget 比部落格排名有意義多了, 畢竟當時也的確是比部落格觀察更早的企劃, 只是當時沒有完成而已...

目賭長瀨茜這關鍵字的成長

先來看個圖, 這個圖是 Hsiaoi Collection 的 點擊歷史

然後再來看在部觀門的 長瀨茜 的圖...

這兩個圖看起來一模一樣, 這都是在一瞬間突然暴紅的某 CA AV...

不否認的, 事實上 Hsiao Collecition 寫的這篇真的寫的不錯, 今天若是有 5 萬的點閱數我一點也不意外, 到這邊已經有 22000 個點閱數了...

部觀門已經跑半年了, 從星光幫獨領螯頭後, 轉成天堂私服, 雖然玉木宏曾短暫居第一名, 以及終極一家也紅透半邊天, 但這個短時間竄紅的線圖, 是在部觀門之後第一次看到..

當然不否認的在部觀門中, 名人往往是最常被查詢的, 且這個名人必須是在主流媒體較不被報導的, 如同報導總是在報馬英九, 陳水扁, 但對不起, 馬英九在部觀門的標準中, 是不被列入觀察列表的, 陳水扁我是看他可憐才加的, ...

所以似乎越常被報導的, 越不容易被搜詢, 因為大家都被轟炸麻斃了, 不是提不起興趣, 說不定事實上主流媒體是有某種被操控的頃向, 往權力中心與金錢中心靠齊, 基本上不是網路脫離現實, 而是主流媒體脫離現實...

當然, 這篇不是評論, 因為黑貘來說是用來說明事實的..:)

而長瀨茜是誰, 為甚麼紅, 來看下面偷來的圖就知道, 而原文有更多的圖喔~~~

今天(9/14)洋基與紅襪比賽的勝率變化

我起床的時候, 已經是 7:2 了, 本想應該說是沒望了, 但後來 Jason Jiambi 打出一隻全壘打後, 讓這個戰局完全產生變化, 趕緊去 ProTrade, 結果是變成這樣的圖...
這個是在最一出局時, 所 PrtScr 下來的圖, 此時還是 89:11, 但隨著 Rivera 三振打者也結束這場比賽, 不知有多少人跟我會去看 ProTrade, 這是一個有趣的網站, 當時也是在 MLB 時的廣告, 不知道跟 MLB 有沒有關係?

幾個 Web 2.0 網站

在部落格觀察整理出所謂 Web 2.0 網站是很早就在做, 但這個說起來意義價值與其說大, 還不如說有話題, 後來感謝 bangdoll(透明藍樂摸) 完成這計劃...

而這篇不是要討論甚麼是 Web 2.0, 只是有趣的說法是, 有人說 Web 2.0 網站不能用 Web 1.0 的眼光來看, 當然者麼是 Web 1.0 的眼光, 甚麼是 Web 2.0 的眼光, 說真的我不太了解, 但我還是用部落格觀察與 Alexa 來看這幾個所謂 Web 2.0 網站好了...

只是我選這幾個站只有一個無聊的原因, 就是這幾個網站畫出 Alexa 的圖是有意義的, 因為有些不是子網域無法辨識, 不然就是在 Alexa 的圖型太小(偵測的流量太低), 畫不好看, 這夠有理由了吧, 事實上我這篇文章想說的只有一件事, 最後再說...

先來看圖吧..

這個圖是比較 Findbook, 黑米, 部落格觀察, Funp, 與 Diggirl (照成立時間先後), 而目前這幾個站在 Alexa 與 部落格觀察排名如下.....

網站	Alexa	BlogLook
黑米	24113	3
Diggirl	25693	43
部落格觀察	46206	9
Funp	46986	15
Findbook	94026	27

從這邊來看, 除了 Diggirl 的排名在這兩個是不一致外, 不然這兩個排名先後次序是一樣的, 這是一個相當有趣的事情...

但有趣的是, 上面那張圖若是看三個月的Alexa趨勢圖, 可以看到許多起起浮浮
當然我寫這篇文章原本是想說, 甚麼是 Web 2.0 的觀察方式? 連結數? 貼紙覆蓋數? 部落格題及數嗎? 網摘數嗎? 我在這邊再做個比較...

大家可以點這幾個看 網頁 或 只看圖...

網站	Yahoo 連結數	Alexa 連結數	部落格提及數	Delicious
黑米	132576(4)	360(1)	3744(1)	448(2)
Diggirl	7227(5)	0(5)	82(4)	142(5)
部落格觀察	169179(3)	175(2)	290(2)	203(4)
Funp	28445(1)	7(4)	157(3)	241(3)
Findbook	234153(2)	74(3)	0(5)	627(1)

這邊來看, 在
Yahoo Link : Funp > Findbook >> BlogLook > Hemi >> Diggirl
Alexa Link : Hemi >> BlogLook >> FindBook >> Funp > Diggirl
Blogger Serach : Hemi >> BlogLook > Funp > Diggirl >> Findbook
Delicious Digest : Findbook >> Hemi >> Funp > BlogLook > Diggirl
因此很有趣的現像 ...

若無聊的把這四個做排名序目數的話則是 Hemi 8 > BlogLook 11 = Findbook 11 = Funp 11 > Diggirl 19, 這個名次反而是很接近部落格觀察的排名, 只是我們拿不到大家的貼紙數...

目前部落格觀察每天貼紙數公開是 250 萬, 但因為有重覆計算及連點的避免, 通常是要計算到 300 萬以上, 但我相信 Hemi, Funp 的數目應該更高, 只是 Diggirl 就不知道多少了, 只是 Findbook 很明顯的沒有貼紙的優勢..

當然, 甚麼是 Web 2.0 的算法, 甚麼是 Web 1.0 的算法, 最終還是算收入, 只是這點部落格觀察是屬於非營利的就較吃虧多了, 但扣掉這點, 即使是 Web 2.0 的網站, 還是必須接受 Web 1.0 網站計算考量的挑戰, 也就是點閱數, 訪客數等等的統計, 一點也是逃不了的, 不能說 Web 2.0 網站可以不管這些數目的...

部落格經營來源的分佈 (從數字來看網站經營系列 I)

很多人裝了 Google Analytics, 但事實上說要讀懂也沒那麼簡單, 尤其是大多數的人都沒有經驗, 或者是所謂的對照組, 因此, 在這邊做一個有趣的分析, 讓大家看看...

首先大家到自己的 Google-Analytics 找到像這樣的圖, 就會有三個到五個數字, 而我們先不要管其他的, 只管 直接流量, 推薦連結網站 及 搜尋引擎, 如下圖:


然後記下這三個數字後, 對照下面這三段話:

直接 20% 以上 => 有一個固定的族群很明顯成為主要客源
直接 10% 以下 => 在固定讀者的經營很有問題

推薦 40% 以上 => 有一個社群在支持, 或者是在社群網站很被注意
推薦 20% 以下 => 背後沒有一個社群

搜尋 60% 以上 => 已經沒甚麼在經營, 或者本身已經經營到接近媒體
搜尋 30% 以下 => 已經經營到可以不太管搜尋引擎所造成的流量的社群

因此你可以看看你的部落格是有上述三個屬性的那幾個?

下面是一些部落格的每月點閱數, 及來源 (直接--推薦--搜尋):

從我的部落格來撈一些數字來看:

只是捷運日記 (7-81-12): 大家都知道背後很明顯有個部落格觀察
不是捷運日記 (3-68-29): 同上, 是由部落格觀察拱起來的
工程師級的顧問 (26-33-41): 有一個固定的閱讀的族群
黑貘來說 (6-35-59): 沒甚麼在經營, 事實上也很接近只是個媒體

我也問了幾個朋友的部落格:

某 A (19-52-29): 被後有個社群經營 (事實上沒錯)
某 a (24-29-47): 很平均的發展, 因此點閱數區間也到每月有 500K 的區間
某 B (7-18-75): 有快兩年沒在寫, 但因為資料豐富, 的確是個查資料的好地方
某 L (11-12-77): 怎看就知道沒在經營
某 m (10-14-76): 基本上剛好是沒在經營的相反, 本身就是媒體型的資料庫
某 W (17-22-61): 理論上雖說是媒體型的, 但相反的另兩個數字不算低, 因此只能說 SEO 做的好
某 y (34-27-40): 在固定客源的經營相當傑出, 另兩項也很平均
某 X (28-42-30): 在固定客源與社群經營(背後社群)有相當的威力, 事實上也是如此

當然一個大型網站, 說不定是 1:1:1 會較好, 而我手上剛好就有一個一個月可以到 500 萬個點閱數的部落格, 其分佈就是 34-30-36, 接近 1:1:1...

雖然到底是如何, 要從數字來看其背後意義, 尤其是剛好有趣的是經營到一種大媒體與完全沒經營可能承現的比例是一樣, 但點閱總數是差很多的, 而一個部落個到底數目要大到多少才叫經營呢? 這又是另一個問題...

MFA (Made for Adsense) 的新方法?

部關門開始做出來後, 原本不會特別注意到甚麼, 但在 "每日部落格關鍵字" 的歷史部落格中, 我帶出一個點閱數前面的部落格來代表這個關鍵字 ,就發現有一個 "天堂私服" 的 部落格, 見如圖, 發現到一個有趣的部落格叫 : lin1 - :: PIXNET BLOG ::.

但在剛剛發現它的點閱記錄突然有大的變化... 見

發現到點閱數極速下降, 且標題變成 " :: PIXNET :: 使用者關閉部落格", 後來進去一看, 結果原本講天堂私服的文章都不見了, 變成介紹 Adsense 的東西了, 立刻在關鍵字與 meta-data 變成 "Google AdSense,網路賺錢,賺錢,部落格,部落,blog,收入,支票", 搖身一變變成 MFA 網站了..

當然我看過之前的文章, 並不認為他是真的是為了 MFA 做這些東西, 所以可能是:

1. 這個部落格受壓力關起來, 但後來被別人拿來用做 MFA
2. 這個部落格主本身就是有企圖的用天堂私服來帶 MFA
3. 受到高人指點或者被說服轉型...

但這到底是甚麼原因呢? 我也不知道, 畢竟我並沒有太大興趣是申究這件事...

註: Made for Adsense 怎來的, 見這篇文章..

為甚麼部落格觀察不只有一個排行, 但...

為甚麼部落格觀察不只有一個排行, 但... 後來還是硬生出一個總排行呢?

前幾天看到有人寫一篇文章, 說到 "50 個被連接數最高的台灣部落格" 時, 我愣在那邊, 居然有人真的以這個單一數字來看部落格的, 讓我想到東昇大哥(我跟他是在聯絡家認識的) 寫的 "流量前30名的部落格" 這些都是比較像單一項的排行, 而在之前也有一篇 "在 Feedburner 訂閱最多的 20 個台灣部落格" 這樣的文章那樣, 單項的數字總是較好操作...

例如 Feedburner 這篇有一句話叫 "這裡的 20 個部落格，大部分人都是自己建站，只有 3 個是用 BSP，這 3 個中其中又有 2 個是用 Blogger", 這句話不用說, 技術人員都知道, FB 能夠訂閱高, 必須要把 Feed 寫到 meta-data 的 alternate 中, 而大部份的 BSP 都不提供這功能, 所以自架站當然得利, 相對的幾乎只有 Blogspot(Blogger) 有提供改 meta-data 的功能, 當然上面的結論要找到因素是相當簡單的....

而部落格觀察現在也有即時最新的 Feedburner 排行了, 在 "FeedBurner 排行 New!!!", 大家可以參考看看, 但這個數字是一定不會納入總分的, 因為一開始就是 "不希望必須部落格主自己登入才能使用的系統", 所以這個我只是以提供成長歷史的工具來提供這功能, 不是會列入排行依據...

相較的, 在 "最高連結數(Yahoo)" 的文章中, 我是這樣回應的:

基本上我真的覺得您的判斷力真的不錯, 一下子就發現這件事, 因此那篇原文也只是提供一個面向, 所以我一開始就是以所謂的 Blogs Count(Authority) 為主, Link 為輔, 為的是要彌補這缺失…

但反而應該建議是算 Technorati 自己的 Link/Blog(Authority) 才比較對, 因為用 Search Engine 來除, 是不管網站或 Blog 的…

可以參考 http://look.urs.tw/rank.php?order=tech&view=2 這個排名, 這些計算有點玄妙, 只是有趣的到現在沒人發現為甚麼不是 Blog(Authority) 也不是 Link 或 Rank, 反而這是我少數沒提到的算式, 為的就是平衡您說的問題, 也是部落格觀察用來計算 Technorati 的名次的依據..:)

Btw, 在這邊考考大家, Technorati 是怎樣排名的呢? (我有空在寫篇文章跟大家解密… , 天阿, 有太多稿擠在那邊了)…

我想從這邊大家可以看到, Technorati 的排名, 我們用的 Technorati 排名較接近, 但跟 BlogInfluence 的排名真的差很多…

以及第二篇這樣回應:

基本上我只有第四名阿, 那表示部落格觀察在 Search Engine 的連結數表現的不夠好, 可惜, (當然最主要是我已經慢慢把我的連結拿掉了, 不然不會退步的)..

但我會再努力做幾個有趣有用的網站, 只要署名連結, 這數字會更高的…

只可惜我原本是打算開在學學講的, 無奈都沒有人報名阿…

基本上 taipaz 這個數字, 我倒是建議是用另一個數字來算, 就是 Technoarti 的連結 Blog 數的每一個 Blog 的 Authority 總合, 除以 Blog 數, 這樣在分子分母就有意義了, 有沒有興趣算算呢? 不要一個是用 Technoarti 的 Blog, 一下子用 Yahoo 的 Web Link, 這兩個數字比較難去除, 尤其是討論區網站是無法出現在 Technorati 的…(註)

希望我有比較好的名次…

註: 建議的算式是: (所有連到此 Blog 的 Authority 數總合)/(這個部落格的 Authority), …

當然後來我為了觀察我說的是否是正確, 寫了一下 "http://look.urs.tw/rank.php?view=2&order=techb" 來對照原本的排行 "http://look.urs.tw/rank.php?view=2&order=techo" 及我真正採用的依據 "http://look.urs.tw/rank.php?view=2&order=tech", 看樣子的確用單一數字來做排行會有很大的偏差的...

我就常看不少文章, 不是堅信 Feedburner 的排行才是王道, 事實上這觀點我也不能說他錯, 因為主張 Feedburner 的也是相信 RSS 重要性的人, 而這點也是 Blog 的本質之一..

而看到我在 "不只是捷運日記" 的連結數被提出來做討論, 我就知道一定會有 SEO 的人大做文章, 果然後來看到有人回應與討論, 只是最後看到 taipaz 這篇時, 我覺得沒辦法, 我只能排第四而已..

為甚麼會排第四呢? 當然前三名有兩個部落格觀察的工作人員, 我們三個同時被加持是沒話說的, 而 Alice 本來就是寫很久的人, 我怎敢跟她比呢? 而 wildcat 是因為走 "霉運", 換了兩三次網址, 所以有時因禍得福的連結數暴高, 而沒有被部落格觀察加持的第一名查理王, 才是貨真價實的第一名...

如同他本人在開課時所說的, 只要連他的人, 自然 PR 值會升高, 當然他自己也會上升, 而基本人家如此努力, 說人家是 "灌水" 有時也說不過去, 畢竟他不是用很多 Blog, 很都重複帳號做出來的, 事實上, 我看到很多人如此做, 但真的要做到前 20 名或 50 名, 也不是 "只靠" 作假出來的, 有時也是須要貨真價實, (我除外, 我認為我沒有貨真價實, 很多連結都是以冷眼的方式連結的)...

而真實分數中, Vista 雖然也受部落格觀察加持, 所以第一名本來就該是 ,也是彎彎, 不應該是我們幾個, 只是扣掉加持, Vista 本來就應該也很高, 沒加持也能夠在前 10 名的 ,...

但事實上這件事告訴我們, 要讓自己的連結數增加, 就做一個受大家歡迎的服務吧, 就像是部落格觀察加持工作人員那樣, 這個比任何作弊或造假等等無聊的事更快, 如同我寫的蜘蛛人系列文章那樣, 建議還是以認真創造有意義的資訊比較有效, 你看我, 雖然連我的人不少是對部落格觀察質疑, 而如同有人說的, 反正就是 "被注意" 嘛, 這也是不可避免的..

1. 如何善待蜘蛛人
2. SEO 與蜘蛛人 2
3. 蜘蛛人3--圖書館員大反攻

寫到這邊忘了解釋總排行為甚麼要產生, 但這篇文章再寫下去就沒人看了.. (雖然本來就沒人看, sigh...)