巧用信息反查

之前写过一篇文，专门梳理了几种定位竞争对手的方式。其中使用到的核心逻辑还是信息反查，那今天就顺着这个点往下延展，聊聊使用信息反查的方法去找适合自己的项目。

现在假设我想做一个内容站，通过输出内容获取流量，然后再通过亚马逊联盟变现。但我很迷茫，不知道做什么内容好，或者根本不知道我能做什么内容。

那有没有什么具体的办法，可以给我列出一系列的亚马逊联盟网站，好让我参谋参谋?

当然没问题，此时的信息反查方法可能就很适合。

首先，我需要观察所有的亚马逊联盟网站都有什么特点？

通过观察可能会发现，所有的亚马逊联盟网站，都会在自己的文章中，推荐特定的亚马逊联盟商品。其主要的形式，便是在内容中通过图文并茂的方式，做一条或者多条指向亚马逊联盟的链接。

这个链接对于亚马逊联盟网站来说，便是我们经常提及的外链（Backlinks）。

那现在转换下思路，理论上说我是不是可以通过反查亚马逊联盟网站的所有外链，来找到全网所有做亚马逊联盟的网站呢？

实操一下。

亚马逊联盟的根域名都是 https://amzn.to/，那我使用数据分析工具来分析下这个域名。

一番操作，我竟然发现这个网站有 22 亿条外链。

也就说明，全网至少有 22 亿条亚马逊联盟商品的推荐。

点击“Backlinks”继续往下深究，我想看看这 22 亿条链接都是来自哪些网站。

可以发现在左侧，“Referring Domains”的数值是 812K。

这里顺便解释下 Referring Domains 与 Backlinks 的异同。

Referring Domains 称之为引荐域名（或者引用域名），指的是反向链接来源的域名地址。Backlinks 指的便是反向链接，主要是其他网站对我自己网站做的链接。一个网站可以对其他网站做很多很多反向链接，但是引荐域名（Referring Domains）有且仅有一个。

说到这里，便能发现上图中的“Referring Domains”数量，基本就等同于全网所有做亚马逊联盟营销的网站数量了。

到这一步，我便轻松获取到了全网所有做亚马逊联盟营销的站点信息，且这些站点有近 82 万之巨。

那接下来怎么做，这么多数据。

当然我可以一个一个浏览，看看网站的版面质量、网站的流量，网站的变现情况。综合权衡一下，到底哪种产品适合我，或者哪种网站样式适合我。

但 82 万个网站，通过手工的方式要看到狗年马月啊。

这里便可以尝试下，使用技术手段去批量将网站的信息采集下来。

说下简单的思路，通过爬虫将这些网站的标题、描述、关键词等基础信息全部抓取下来，再配合每个网站的链接数量，来建立一个综合的网站数据库。

那我就可以通过重要程度的优先级来逐个浏览，当然也可以通过关键词来筛选出自己感兴趣的产品。

玩法很多，重要的是思路。

当然整个链条上有一些难点，比如怎么从数据工具上将这 82 万条数据导出，怎么确保爬虫能顺利抓取这 82 万个网站的数据信息，等等。

虽然有点困难，但并不是不能解决，且解决方案还不少。

至于其他的项目，其他的玩法，是不是也可以通过同样的思路来解决呢？

那好好想一想，怎么找出全网所有的 Shopify 网站，来方便我做信息调研。