Ahrefs voor backlinks, of credits? Kosten per autoriteitspunt

Begin met wat elk product verkoopt

Ahrefs verkoopt een onderzoekssuite. De API is één toegangspoort tot de suite.

De API-eenheden zitten in abonnementen, vanaf $129 per maand voor 200.000 eenheden, en een verzoek kost minimaal 50 eenheden. Bij dat minimum koopt het abonnement maximaal 4.000 verzoeken per maand, wat neerkomt op ongeveer $0,032 per verzoek als je alles gebruikt.

LinkMidas verkoopt alleen linkdata. Het verzoek voor verwijzende domeinen kost 2 credits, oftewel $0,0002, dus op papier is de eenheidsprijs ongeveer 160 keer lager dan het Ahrefs-minimum. Dat klopt. Het is echter niet het hele verhaal, omdat de veldenreferentie laat zien wat elk goedkoop verzoek mist.

Beide cijfers zijn de catalogusprijzen zoals we ze hebben gelezen bij de laatste update van deze pagina. Abonnementen veranderen, dus bevestig de prijzen voordat je een budget maakt.

Prijs de klus, niet de eenheid

Een eenheidsprijs beantwoordt één vraag. Wat kost een enkel verzoek? De meeste kopers stellen echter een andere vraag: wat kost een afgewogen beslissing? De twee cijfers komen pas samen als je telt hoeveel verzoeken die beslissing vereist.

Een screening kost één credit per domein

Het screenen van een lijst met verkopers is de goedkoopste taak in linkdata. Haal bulk_dr op voor de hele lijst en je betaalt één credit voor maximaal 2.000 domeinen. Bij het abonnement wordt dezelfde screening gemeten in eenheden, en een enkel verzoek daar kost minimaal 50.

Dat verschil is waarom schermen bijna gratis aanvoelen bij credits. Het werk is goedkoop omdat de vraag smal is, niet omdat de data dun is. Het recept toont het exacte verzoek voor een screening zoals deze.

Een screening is ook waar je de structuur van je lijst leert kennen. Zodra je weet hoeveel domeinen onder de drempelwaarde vallen, kunnen de diepere analyses worden gepland rond de overlevenden, en wordt de maandfactuur makkelijk voorspelbaar.

Een diepe analyse kost meer

Een volledige waardering van één finalist gebruikt de verzoeken refdomains, anchors en toppages, wat neerkomt op 6 credits, oftewel $0,0006. Bij het abonnement trekken dezelfde drie analyses aan een maandelijkse toelage, dus de factuur volgt hoeveel je gebruikt in plaats van wat elk verzoek oplevert.

Diepe analyses zijn waar de rekenkunde interessant wordt. Zes credits per finalist is weinig, maar een onderzoeksvraag die veel finalisten en veel pagina's data vereist, is waar een uitgebreidere suite zijn waarde bewijst.

Tel ook de pagina's die je handmatig leest. Het lezen van een donorartikel kost geen credits, maar kost wel tijd, en die tijd hoort ook bij de som.

Tel de vragen die je daadwerkelijk stelt

Schrijf de vijf vragen op die je de meeste maanden stelt. Als alle vijf over links gaan, past een credit-meter goed. Als drie over sleutelwoorden of rankgeschiedenis gaan, doet het abonnement het meeste werk en vullen de credits alleen gaten.

Houd die lijst kort. Een lijst van veertig vragen verbergt vaak de twee die het belangrijkst zijn.

Stel elke maand dezelfde vragen. Een vaste structuur van werk maakt de factuur makkelijk voorspelbaar, en een verrassing op de factuur is makkelijk terug te voeren.

Kosten per autoriteitspunt, eerlijk berekend

Deel de kosten door wat je leert. Voor een waardering is wat je leert een DR-getal plus een breedte-telling.

Onze DR kost $0 via het domein-verzoek en $0,0001 per 2.000 domeinen via bulk_dr. Dat maakt de prijs van één autoriteitslezing effectief nul voor een lijst van 50, en $0,00000005 per stuk bij de volledige 2.000.

Vergelijk met zorg. De vergelijking met Ahrefs is niet vanzelfsprekend, omdat hun rating een ander getal is dan het onze. Zet de twee nooit in één kolom. Kies één bron per beslissing, en als je wisselt, herscore alles opnieuw.

Waar Ahrefs wint is duidelijk. Het wint op diepte. Sleutelwoorddata, ranktracking en een dagelijkse crawl zitten allemaal daar. Waar credits winnen is volume: als je 3.000 verkopers één keer scant, is de abonnementstoelage de bottleneck en kost het credit-model centjes.

Kies de metric voordat je de sommen maakt. Een kosten per punt betekent alleen iets als het punt in beide kolommen hetzelfde is, en de twee DR-schalen zijn dat niet. Beslis welke lezing als het punt telt in je spreadsheet, schrijf het op en houd het vast voor de hele vergelijking. Dezelfde metric, elke rij.

Wat $100 aan beide kanten oplevert (een voorbeeld)

Neem de $100 welkomstcredit. Dat is 1.000.000 credits, dus het betaalt voor 500.000 refdomains-pulls, of een miljoen bulk-dr-schermingen van elk 2.000 domeinen.

Niemand heeft dat veel nodig. Een realistische maand voor een klein bureau zou kunnen zijn: 40 shortlists gescreend met bulk_dr, 300 refdomains-pulls en 100 anchors-pulls, wat neerkomt op 40 + 600 + 200 = 840 credits, oftewel $0,084. Deze tellingen zijn een verzonnen werklast, alleen gekozen om de som te tonen.

Zie de credit als een budgetlijn in plaats van een abonnement. Je beslist elke maand hoeveel je uitgeeft, en je kunt op elk moment stoppen zonder een vernieuwingsdatum om je aan te herinneren.

Zet dat naast een maandabonnement van $129 en het verschil is duidelijk. Het abonnement is een onderzoeksplek. De credits zijn een meter. Vergelijk ze alleen als je weet voor welke klus je koopt, en lees het scoring model om te zien waar de goedkope verzoeken passen in een beslissing.

Lees de som een keer per maand door. Een figuur waar niemand naar kijkt zal vervagen, en een credit-meter is alleen eerlijk als iemand de balans afzet tegen de verrichte werkzaamheden.

Beide bronnen door een schakelaar lopen

Sommige teams wisselen van bron. Anderen houden beide een tijdje aan. De overlappingsperiode is waar de meeste fouten gebeuren, dus plan dit bewust. Ahrefs voor backlinks en een credit-meter kunnen naast elkaar draaien voor één cyclus.

Houd beide draaien voor één cyclus

Draai de oude en nieuwe bronnen op dezelfde lijst voor een volledige maandelijkse cyclus voordat je wisselt. Twee bronnen naast elkaar tonen je het verschil, en dat verschil is hetgeen je moet begrijpen voordat er iets anders verandert.

Mix de twee cijfers niet in één kolom. Label elke bron in de koptekst en houd de twee sets bestanden vanaf de eerste dag gescheiden.

Schrijf de startdatum van de overlap op de eerste pagina van de spreadsheet. Een latere lezer wil weten welke cijfers van welke bron kwamen, en wanneer de switch plaatsvond.

Herscore alles na een switch

Als je van bron wisselt, is elke eerdere score verouderd. De DR-cijfers zijn niet vergelijkbaar over twee bronnen, dus een kandidaat die vorige kwartaal sterk leek, kan op de nieuwe schaal lager scoren.

Herscore de volledige shortlist op de nieuwe bron, en begin daarna je vergelijkingen vanaf die datum.

Als de oude en nieuwe cijfers voor dezelfde kandidaat sterk verschillen, schrijf dan het verschil en de datum op voordat je iets hersorteert. Het verschil verklaart de verandering beter dan de nieuwe ranking.

Budget meer tijd voor de spreadsheet dan voor de switch

Een spreadsheet, een script en een set gewoonten van de ene bron naar de andere verplaatsen is langzamer dan een enkele instelling wijzigen. Houd de oude outputs voor referentie, zodat de eerste vergelijking iets heeft om tegen te vergelijken.

Een parallelle run geeft je ook een kostencijfer dat je kunt vertrouwen, omdat de credits en de eenheden die voor hetzelfde werk zijn besteed, naast elkaar staan in één maand.