Metodolojimiz

InsightRaider bilgi ürünü gelirlerini hassasiyetle nasıl tahmin ediyor

🎯 İlham: BrandSearch

InsightRaider, BrandSearch'ün metodolojisinden ilham alıyor. 110 milyon dolar değerinde bir şirket olan BrandSearch, binlerce Shopify ve Amazon mağazasının gelirini tahmin ediyor.

Yaklaşımları, kamuya açık verileri ve tescilli algoritmaları birleştirerek dijital ürün gelirini ±%20 doğrulukla tahmin etmenin mümkün olduğunu kanıtladı.

📊 Metodolojimizin 3 Sütunu

1. Kamuya Açık Sinyal Toplama

Bilgi ürünü platformlarından kamuya açık verileri otomatik olarak topluyoruz:

  • Sıralamalar: ürünün sıralamalardaki konumu (en çok satanlar, trending)
  • Yorumlar: müşteri yorumlarının sayısı ve evrimi
  • Puanlar: ortalama puanlar ve dağılım
  • Meta veriler: oluşturma tarihi, yaratıcı, kategori, fiyat
  • Takipçiler: yaratıcının abone sayısı (varsa)

2. Web Trafiği Analizi

Üçüncü taraf kaynaklar aracılığıyla ürün sayfası web trafiğini tahmin ediyoruz:

  • SimilarWeb API: global trafik ve trafik kaynakları
  • Geri bağlantılar: gelen bağlantıların sayısı ve kalitesi
  • Sosyal sinyaller: Twitter, Reddit vb. paylaşımlar
  • SEO metrikleri: anahtar kelimeler, domain otoritesi

Basitleştirilmiş formül: Aylık trafik × Ortalama dönüşüm oranı × Fiyat = Tahmini gelir

3. Çapraz Doğrulanmış Tahmin Algoritmaları

Doğruluğu maksimize etmek için birden fazla tahmin yöntemini çaprazlıyoruz:

  • Sıralama modeli: sıralama konumu ile gelir arasındaki korelasyon
  • Yorum modeli: bilinen kıyaslamalara dayalı yorum/satış oranı
  • Trafik modeli: web trafiği ve sektör dönüşüm oranları aracılığıyla tahmin
  • Makine Öğrenimi: bilinen gelirli ürün veri setleri üzerinde eğitim

Veri kullanılabilirliğine göre 4 modelin ağırlıklı ortalamasını uyguluyoruz.

🎓 Doğrulama ve Doğruluk

Bilinen Kıyaslamalar

Tahminlerimizi yaratıcıları tarafından kamuya açık gelir beyan eden ürünlerde doğruluyoruz:

  • Pieter Levels (Nomad List): kamuya açık aylık gelir
  • Tony Dinh (DevUtils): Twitter'da paylaşılan gelir
  • Marc Louvion (ShipFast): Indie Hackers'da beyan edilen gelir

Hata Payı

Hedefimiz tahminlerde ±%20 doğruluk.

⚠️ Önemli Sınırlamalar

Tahminler garanti değildir. Gerçek gelir şunlardan dolayı değişebilir:

  • Tespit edilemeyen geçici promosyonlar
  • Organik vs ücretli trafik
  • Mevsimsel varyasyonlar
  • Dinamik fiyatlandırma stratejileri

🔄 Güncelleme Sıklığı

Beta Sürümü (aylık €29)

Haftalık güncelleme

  • Her Cuma scraping
  • 6 aylık geçmiş
  • Platform başına ilk 50 ürün

PRO Sürümü (aylık €99)

Günlük güncelleme

  • Günlük scraping
  • 12 aylık geçmiş
  • Platform başına ilk 200 ürün
  • Gerçek zamanlı uyarılar

📖 Referanslar ve İlham

Metodoloji hakkında sorularınız mı var?

Algoritmalarımız hakkında daha fazla bilgi edinmek veya iyileştirmeler önermek mi istiyorsunuz?

Veri ekibimizle iletişime geçin →