¿Ahrefs para backlinks o créditos? Costo por punto de autoridad

Comienza con lo que cada uno vende

Ahrefs vende un conjunto de herramientas de investigación. La API es una puerta de entrada a él.

Sus unidades de API vienen dentro de suscripciones, desde $129 al mes por 200.000 unidades, y una solicitud cuesta al menos 50 unidades. En ese mínimo, el plan compra como máximo 4.000 solicitudes al mes, lo que equivale a unos $0,032 cada una cuando se usan todas.

LinkMidas vende datos de enlaces y nada más. Su llamada de refdomains cuesta 2 créditos, o $0,0002, por lo que en papel el precio unitario es aproximadamente 160 veces menor que el mínimo de Ahrefs. Eso es cierto. También es solo parte de la historia, porque la referencia de campos muestra qué deja fuera cada llamada barata.

Ambas cifras son precios de lista según los leímos en la última actualización de esta página. Los planes cambian, así que confirma antes de presupuestar.

Presupuesta el trabajo, no la unidad

Un precio unitario responde a una pregunta. ¿Cuánto cuesta una llamada individual? La mayoría de los compradores están haciendo una pregunta diferente, que es cuánto costará una decisión final. Los dos números se encuentran solo después de contar cuántas llamadas necesita esa decisión.

Una pantalla cuesta un crédito por dominio

Filtrar una lista de vendedores es el trabajo más barato en datos de enlaces. Extrae bulk_dr para toda la lista y pagas un crédito por hasta 2.000 dominios. En la suscripción, la misma pantalla se mide en unidades, y una sola solicitud allí cuesta al menos 50.

Esa brecha es por lo que las pantallas parecen casi gratuitas con créditos. El trabajo es barato porque la pregunta es estrecha, no porque los datos sean escasos. La receta muestra la solicitud exacta para una pantalla como esta.

Una pantalla también es donde aprendes la forma de tu lista. Una vez que sabes cuántos dominios no superan el mínimo, las lecturas más profundas pueden planificarse alrededor de los sobrevivientes, y la factura mensual se vuelve fácil de predecir.

Una lectura profunda cuesta más

Una valoración completa de un finalista utiliza las llamadas refdomains, anchors y toppages, que son 6 créditos, o $0,0006. En la suscripción, las mismas tres lecturas se descuentan de una cuota mensual, por lo que la factura sigue cuánto usas en lugar de lo que responde cada lectura.

Las lecturas profundas son donde las matemáticas se vuelven interesantes. Seis créditos por finalista es poco, pero una pregunta de investigación que necesita muchos finalistas y muchas páginas de datos es donde un conjunto de herramientas más completo justifica su costo.

Cuenta también las páginas que lees manualmente. Leer un artículo donante no cuesta créditos y aún así cuesta tiempo, y ese tiempo también pertenece a la suma.

Cuenta las preguntas que realmente haces

Escribe las cinco preguntas que haces con más frecuencia en un mes. Si las cinco son sobre enlaces, un medidor de créditos encaja. Si tres son sobre palabras clave o historial de posiciones, la suscripción hace la mayor parte del trabajo y los créditos solo llenan huecos.

Mantén esa lista corta. Una lista de cuarenta preguntas tiende a ocultar las dos que más importan.

Haz las mismas preguntas cada mes. Una forma constante de trabajo hace que la factura sea fácil de predecir, y una sorpresa en la factura es fácil de rastrear.

Costo por punto de autoridad, hecho honestamente

Divide el costo por lo que aprendes. Para una valoración, lo que aprendes es un número DR más un conteo de amplitud.

Nuestro DR cuesta $0 a través de la llamada de dominio y $0,0001 por 2.000 dominios a través de bulk_dr. Eso hace que el precio de una lectura de autoridad sea efectivamente cero para una lista de 50, y $0,00000005 cada uno en el máximo de 2.000.

Compara con cuidado. La comparación con Ahrefs no es comparable, ya que su calificación es un número diferente al nuestro. Nunca pongas los dos en una sola columna. Elige una fuente por decisión, y si cambias, recalifica todo.

Donde Ahrefs gana es fácil. Gana en profundidad. Los datos de palabras clave, el seguimiento de posiciones y un rastreo diario están allí. Donde ganan los créditos es en volumen: si filtras 3.000 vendedores una vez, la cuota de suscripción es el cuello de botella y el modelo de créditos cuesta centavos.

Elige la métrica antes de hacer las sumas. Un costo por punto solo tiene sentido cuando el punto es lo mismo en ambas columnas, y las dos escalas DR no lo son. Decide qué lectura cuenta como el punto en tu hoja, escríbelo y mantenlo fijo para toda la comparación. Misma métrica, cada fila.

Lo que $100 compra de cada manera (un ejemplo)

Toma el crédito de registro de $100. Son 1.000.000 de créditos, así que paga por 500.000 extracciones de refdomains, o un millón de pantallas bulk_dr de 2.000 dominios cada una.

Nadie necesita eso. Un mes realista para una pequeña agencia podría ser 40 listas cortas filtradas con bulk_dr, 300 extracciones de refdomains y 100 extracciones de anclajes, lo que suma 40 + 600 + 200 = 840 créditos, o $0,084. Estos conteos son una carga de trabajo inventada, elegida solo para mostrar la suma.

Piensa en el crédito como una línea presupuestaria en lugar de una suscripción. Decides cada mes cuánto gastar, y puedes detenerte en cualquier punto sin una fecha de renovación que recordar.

Pon eso junto a un plan mensual de $129 y la brecha es clara. El plan es un asiento de investigación. Los créditos son un medidor. Compáralos solo cuando sepas para qué trabajo los estás comprando, y lee el modelo de puntuación para ver dónde encajan las llamadas baratas en una decisión.

Lee la suma una vez al mes. Una cifra que nadie mira se desviará, y un medidor de créditos solo es honesto cuando alguien lee el saldo contra el trabajo realizado.

Ejecutando ambas fuentes a través de un interruptor

Algunos equipos pasan de una fuente a otra. Otros mantienen ambas por un tiempo. El período de superposición es donde ocurren la mayoría de los errores, así que planifícalo a propósito. Ahrefs para backlinks y un medidor de créditos pueden ejecutarse lado a lado durante un ciclo.

Mantén ambas funcionando durante un ciclo

Ejecuta las fuentes antiguas y nuevas en la misma lista durante un ciclo mensual completo antes de cambiar. Dos fuentes lado a lado te muestran la brecha, y la brecha es lo que debes entender antes de que cualquier otra cosa cambie.

No mezcles los dos números en una columna. Etiqueta cada fuente en la cabecera, y mantén los dos conjuntos de archivos separados desde el primer día.

Escribe la fecha de inicio de la superposición en la primera página de la hoja. Un lector posterior querrá saber de qué fuente vinieron los números y cuándo ocurrió el cambio.

Recalifica todo después de un cambio

Si cambias la fuente, cada puntuación anterior está desactualizada. Las cifras DR no son comparables entre dos fuentes, por lo que un candidato que parecía fuerte el último trimestre puede estar más bajo en la nueva escala.

Recalifica la lista completa en la nueva fuente, luego comienza tus comparaciones desde esa fecha hacia adelante.

Si las cifras antiguas y nuevas difieren ampliamente para el mismo candidato, anota la brecha y la fecha antes de volver a clasificar algo. La brecha explica el cambio mejor que la nueva clasificación.

Presupuesta más tiempo para la hoja que para el cambio

Mover una hoja, un script y un conjunto de hábitos de una fuente a otra es más lento que cambiar una configuración única. Mantén las salidas antiguas para referencia, para que la primera comparación tenga algo con lo que comparar.

Una ejecución paralela también te da una lectura de costo en la que puedes confiar, porque los créditos y las unidades gastadas en el mismo trabajo se sientan lado a lado en un mes.