منهجيتنا

1. جمع الإشارات العامة

نجمع تلقائياً البيانات العامة من منصات منتجات المعلومات:

• التصنيفات: موضع المنتج في التصنيفات (الأكثر مبيعاً، الرائج)
• المراجعات: عدد وتطور مراجعات العملاء
• التقييمات: متوسط التقييمات والتوزيع
• البيانات الوصفية: تاريخ الإنشاء، المنشئ، الفئة، السعر
• المتابعون: عدد المشتركين للمنشئ (إن وجد)

2. تحليل حركة الويب

نقدر حركة الويب لصفحات المنتجات عبر مصادر خارجية:

• SimilarWeb API: حركة المرور العالمية ومصادرها
• الروابط الخلفية: عدد وجودة الروابط الواردة
• الإشارات الاجتماعية: المشاركات على Twitter، Reddit، إلخ.
• مقاييس SEO: الكلمات الرئيسية، سلطة النطاق

الصيغة المبسطة: حركة المرور الشهرية × متوسط معدل التحويل × السعر = الإيرادات المقدرة

3. خوارزميات التقدير المتقاطعة

نتقاطع بين عدة طرق تقدير لتعظيم الدقة:

• نموذج التصنيف: الارتباط بين موضع التصنيف والإيرادات
• نموذج المراجعات: نسبة المراجعات/المبيعات بناءً على معايير معروفة
• نموذج الزيارات: التقدير عبر حركة الويب ومعدلات تحويل الصناعة
• التعلم الآلي: التدريب على مجموعات بيانات منتجات بإيرادات معروفة

نطبق متوسطاً مرجحاً للنماذج الأربعة بناءً على توفر البيانات.