Хотел подвести итоги года и хотя писал я довольно мало, на мое удивление, постом собравшим больше всего репостов стал вот этот. Хотя он больше про мотивацию, а не про SEO.

Возможно в комьюнити слишком много пишут про работу и мало про то, что путей материального и личностного развития в профессии SEO специалиста куда больше, чем кажется.

Поэтому в итогах года напишу о том, что возможно помогло мне сделать 2022-й самым удачным как в профессиональном, так и в материальном плане.

1) Начните учить новый язык. Желательно чтобы это был уже второй иностранный и начните учить его на первом иностранном которым вы владеете. Я не силен в теориях нейрогенеза, но при изучении двух языков одновременно в этом году, мой мозг определенно начал быстрее реагировать на новые задачи и периодически смотреть на старые под другим углом.

Причем начните заниматься хотя бы раз неделю + если есть возможность - желательно с носителем. И не оценивайте изучение языка с точки зрения популярности. Начните учить именно тот, который вам хочется и на котором у вас есть возможность общаться вживую.

2) Если вам кажется, что вы слишком много времени уделяете информационному шуму - вам не кажется. Попробуйте провести ревизию всех ваших подписок и постепенно сокращайте их количество. А вот если вам кажется, что знание последних новостей позволит вам держать руку на пульсе и быть хозяином ситуации - скорее всего вы ошибаетесь. Думскроллинг идет рука об руку с повышенным уровнем кортизола, пролактина, проблемами со сном и прочими факторами ухудшающими качество жизни.

Если же вы не можете прожить без контента, то попробуйте потреблять позитивный. Потребление радостного контента делает жизнь радостнее. И наоборот.

3) О контенте профессиональном. Попробуйте вспомнить что вы вынесли полезного для себя с последней конференции? Если можете - это здорово. Если нет, то попробуйте следующую конференцию провести с блокнотом и ручкой, записывая все что покажется вам интересным и что самое главное - применяемым на практике. После конференции сядьте и напишите ТЗ на внедрение всего, что вы отметили.

Повторите так еще пару конференций. Если после этого будет смысл выраженный в трафике/позициях/профессиональном росте - то конференции приносят вам пользу. Если вы просто потратили десяток рабочих часов впустую - то возможно, лучше потратить это время на что-то другое. (Например на радостный контент)

4) О стимуляторах. Если у вас много вредных привычек - попробуйте отказаться хотя бы от части из них. Особенно если вам за 30. Я прекрасно понимаю что это очень сложно и я бы с удовольствием провел бы любой этот вечер потягивая свой любимый джин бэзил под Тома Уэйтса, но решение отказаться от алкоголя - точно одно из лучших в моей жизни.

Ну и последняя, но основная мысль которую можно вынести почти из каждого пункта - не форсируйте ничего. Никто не становится успешным с рождения, а ребенок не может научиться ходить за два дня. И в любом новом начинании - вы такой же ребенок, который должен познавать все шаг за шагом. Обучение, да и вся жизнь в целом - это марафон, а не спринт. А для тех кто очень любит сравнивать себя с теми, кто умчался далеко вперед и впадать по этому поводу в уныние - советую почаще оборачиваться назад. Возможно - сзади огромная толпа.

Желаю всем в Новом году успехов, здоровья, а также безопасности для вас и ваших близких!

SEO-специалисты, говорящие о том, что ChatGPT все изменит, напоминают мне людей, утверждающих, что изобретение микроволновой печи положит конец ресторанам, пишет Аммон Джонс.

Нет, качество текстов ChatGPT - дерьмо.

ChatGPT угрожает только тем, кто раньше тратил больше времени на производство дерьма.

Он создает "текст-заполнитель" - воду (filler text). Если вам нужна вода, то, скорее всего, она вам вообще не нужна.

Такой текст отлично подходит для заполнения пробелов на рекламной странице или пустого пространства на упаковке. Но в этих словах нет ни эмоций, ни понимания, ни знаний.

На Fivver миллионы отчаянных писателей, которые, к большому сожалению, пишут также хреново, как и ChatGPT и, возможно, копируют из тех же источников...

Уже видны первые проблемы плагиата кода.

@MikeBlazerX

Забавляет этот нео луддизм по отношению к ChatGPT. Некто, Аммон Джонс, напоминает мне людей которые в зависимости от времени утверждали: машинное производство не заменит людей! Автоматическая коробка передач не заменит ручную! Фотография не заменит портрета!

Это все старческое брюзжание, что мы и видим в строчке: «миллионы отчаянных писателей, которые, к большому сожалению, пишут также хреново, как и ChatGPT».

Все - дерьмо, один я в белом пальто. К счастью, мир не состоит из Аммонов Джонсов, иначе вместо брюзжания в твиттере, часть из них до сих пор бы из них подкидывала бы уголь в топку тепловоза, а другая вязала бы руками носки в две смены.

Уже сейчас ChatGPT дает ответы лучше Гугла на огромный пул запросов. Уже сейчас он облегчает работу людей, в том числе и создателям профессионального контента. Ну и цифра 3.5 следующая за 3, как бы должна говорить, что технология не стоит на месте и развивается, причем огромными темпами. Отрицать это, как и любой прогресс - как минимум глупо.

Для огромного количества задач по контенту ChatGPT уже сейчас работает великолепно. И это в первую очередь инструмент в руках людей, а не их заменитель.

53 фактора ссылочного ранжирования

По слитым документам с факторами ранжирования (спасибо Seo Bro):

Разбивка по тегам нереально облегчает поиск, группировку и анализ инфы по нужным факторам. При анализе факторов обращаем внимание на тег TG_UNUSED.

В первую очередь меня интересовали ссылочные факторы. Часть из них была знакома, часть в новинку. Выбрал интересные с моей точки зрения(TG_UNUSED и нет).

53 фактора ссылочного ранжирования

• "Относительная частота слов запроса в ссылках (1 - слова запроса часто встречаются в ссылках, 0.3 - редко); если точнее, значение этого фактора пессимизируется при условии: TR=0 && LR=0 && (нет ни одной ссылки со всеми словами запроса) && (не прошёл кворум) && (в тексте встречается хотя бы одна пара слов запроса)"
• "В ссылках есть все слова запроса"
• "В одной ссылке есть все слова запроса"
• "Есть ссылка, прошедшая кворум"
• "Какая доля ссылок “хорошая”"
• "Насколько много “плохих” ссылок (плохой = dpr = 0)"
• "Максимальный dpr ссылки"
• "TfIdf обычный TF*IDF по ссылкам. Частота слова в ссылках умножается на обратную документную частоту и суммируется по всем словам, потом нормируется на длину документа."
• "Есть точная форма всех слов запроса в тексте/линках"
• "Есть лемма всех слов запроса в тексте/линках"
• "Число ссылок, точно совпадающих с запросом"
• "Число обратное дисперсии временам появления ссылок со словами запроса"
• "Линковая релевантность с учетом тематичности"
• "Линковая релевантность с учетом качества каждой ссылки"
• "Линковая релевантность с учетом качества каждой ссылки и тематичности каждой ссылки"
• "Линковая релевантность с учетом некоммерческости каждой ссылки"
• "Линковая релевантность с учетом некоммерческости каждой ссылки, качества каждой ссылки и тематичности"
• "Процент входящих ссылок со словами запроса"
• "Процент слов запроса в ссылках (с точностью до синонима)"
• "В ссылках есть все слова запроса (с точностью до синонима)"
• "LR по парам слов запроса в обратном порядке"
• "LR по парам слов запроса через одно слово в текстах"
• "Средний возраст ссылок, внесших что-то в LR LinkAge=Min(log(средний возраст ссылки)/7, 1), за 1 принято 3 года"
• "LR с учетом совпадения языка ссылки и запроса и накрученности"
• "LR по отписанию в Яндекс.Каталоге"
• "Максимальный возраст значимого скопления ссылок, внесших что-то в LR""Хост ранк по максимально выраженному слову запроса (обычно это название сайта)"
• "Доля входящих продажных ссылок. Реализован алгоритм распознавания коммерческих ссылок. Фактор ремапится на [0,1] если доля таких ссылок > 50%, иначе 0."
• "Фактор CommLinksSEOHosts умноженный на NonCommercialQuery"
• "Характеризует частоту слов в ссылках. Фактор большой, если слово, сыгравшее в линковой релевантности, редкое для ссылок."
• "Вес слов запроса, которые есть в линках"
• "Простой BM25 по точной форме в текстах ссылок"
• "LR по ссылкам из Яндекс.Маркета"
• "Дополнительные факторы про раскрученность сайта линковыми кольцами”
• "Линковая релевантность с пессимизацией за большой возраст линка"
• "Хостовые факторы, определяют сайты, накрученные линками - вторая и третья входящие степени”
• "Считали LinkQuality для этой страницы или нет (не считали, если ссылок мало)"
• "Количество различных внутренних ссылок на страницу"
• "Периодичность ссылок на сайт"
• "Количество почти-периодических ссылок"
• "Считает сумму вхождений следующего вида: последовательность слов запроса длиной больше двух, встретившихся в одной ссылке; нормировано на кол-во ссылок."
• "Число входящих ссылок с морд"
• "Бинарный фактор, каждое слово запроса есть в тексте или в линках"
• "Отношение числа входящих ссылок, текст которых является URL, к числу всех входящих ссылок"
• "Количество входящих сео-треш ссылок между хостами"
• "Доля уникальных триграмм заголовка в триграммах ссылок"
• "Сумма максимальных значений SourceRank'ов для каждой входящей ссылки с учётом уникальности владельца."
• "BM25 по текстам и линкам со спец. весами по уровню совпадения (форма, лемма, синоним)"
• "Вес слов запроса, которые есть в тексте в точной форме"
• "Позволяет оценить является ли документ 'живым' с точки зрения ссылок на него приходящих."
• "Дисперсия количества слов запроса в ссылках."
• "BM с затуханием по тексту каталожных ссылок."
• "На данный урл есть ссылка из Infobox-ов в Википедии."
• "Ранк качества текстов на хосте. Чем выше — тем больше вероятность того, что хост полон статей - рерайта, плохого копирайта, заказанного на биржах контента.

Одной из самых очевидных групп факторов из файла Яндекса, с которыми можно проводить эксперименты и проверять гипотезы, безусловно являются бинарные факторы (TG_BINARY).

Естественно, не зная точных формул и определений, можно зайти в своих гипотезах совсем не туда, но некий чек лист из бинарных факторов составить можно.

Относить тот или иной фактор к негативным/позитивным можно только опираясь на результаты тестирования.

Бинарные факторы показавшиеся мне интересными (опять же, не смотрю на DEPRECATED и UNUSED, так как это можно использовать и для Гугла в случае с ссылочным/текстовым. Однако собственные гипотезы для Яндекса можно строить отбросив факторы обозначенные двумя данными тегами)

1. Приоритет strict для TR - текстовый приоритет - есть все слова запроса где-то в документе (при этом они проходят контекстные ограничения запроса, например, оба слова д.б. в одном предложении).
2. Приоритет phrase для TR - текстовый приоритет - есть все слова запроса подряд в документе.
3. Наличие точной фразы (текста запроса) в заголовке (если точнее, в первом предложении документа). Контекстные ограничения и стоп слова учитываются в точности как в TRp2, т.е. factor[8] minors factor[5]
4. Длинный текст без ссылок
5. Это морда
6. Url имеет высокую LR
7. Все слова запроса есть в тексте + линках
8. На сайте есть реклама
9. На сайте есть реклама Яндекса
10. У документа нет LR
11. Для данного урла для данного запроса нет информации о кликабельности 1 - запроса или запроса-urla нет в базе кликов, 0 - запрос-url есть в базе кликов
12. Для данного запроса нет информации о кликабельности 1 - запроса нет в базе кликов, 0 - запрос есть в базе кликов.
13. Для данного domainId для данного запроса нет информации о кликабельности 1 - запроса или запроса-владельца нет в базе кликов, 0 - запрос-владелец есть в базе кликов
14. Коммерческая страница (классификатор Савина)
15. В документе нет всех слов запроса (с точностью до синонима)
16. В документе есть все слова запроса (с точностью до синонима)
17. В ссылках есть все слова запроса (с точностью до синонима)
18. В документе есть все слова запроса (с точностью до формы)
19. Страница недостижима по ссылкам с морды
20. В URL есть древняя дата. Распознаются древние новости. Фактор 1 если в урле есть год <=2007.
21. На странице есть про 'оплату SMS'
22. Антиспамеры пессимизировали сайт - все динамические линковые факторы обнуляются. zerolnk.flt
23. Все совпадения только в URL'е, в тексте страницы совпадений нет
24. Является ли запрос навигационным, по кликабельности ответов
25. Запрос является локально-специфическим. Запрос часто переформулируют с явным заданием региона.
26. Запрос полностью покрывается двумя точными группами, состоящими из exact match слов запроса подряд.
27. Cуществует группа, состоящая из exact match слов запроса, покрывающая запрос (возможно, с пропуском, добавлением или заменой слова)
28. В урле нет цифр
29. Дополнительные факторы про раскрученность сайта линковыми кольцами. (antispam)
30. Считали LinkQuality для этой страницы или нет (не считали, если ссылок мало) исправленный
31. Медицинсий словарь
32. Запрос специфический для Москвы
33. Организация
34. Хост документа распознан в запросе
35. На странице порно реклама
36. Совпадение географии, определённой из урла документа и города запроса (ip или lr)
37. Хабовость страницы
38. URL является продуктом на Маркете
39. URL является ShopInShopCPA
40. Запрос является урлом с точностью до простановки точек и пробельных символов - используется правило колдунщика isurl
41. Бинарный фактор про мобильную адаптивность документа
42. Битое встроенное видео на странице
43. У документа есть турбо-страница для mobile платформы
44. Документ пришёл из WebTier1
45. Документ пришёл из Platinum0
46. Is site official
47. 1 if video on page
48. Документ имеет протокол https
49. Наличие в лемматизированном запросе слова не и похожих по смыслу
50. Наличие в лемматизированном запросе слова официальный
51. Наличие в лемматизированном запросе слов купить, цена и похожих по смыслу.

Почему я всегда пишу о том, что любые вещи в SEO должны тестироваться и желательно не один раз. И даже после тестов подвергаться сомнению (особенно по прошествию времени).

Для того, чтобы никто не принимал за истину ничьи посты (мои - так в первую очередь), пока сами не проверите это на своих тестовых (или нет) проектах.

Я уже несколько раз после слива вижу подобный тезис (на скрине). С чего вы вообще это взяли? Вы посмотрели топ? Чтобы это опровергнуть - возьмите любую категорию Яндекс Маркета, возьмите запросы с годами, возьмите товарные запросы, возьмите %подставь что-то свое%.

С чего вдруг реклама Яндекса на сайте это хорошо, а просто реклама плохо? Согласно этому, все статейники в топе последние годы были бы забиты только блоками РСЯ, но это не так.

В размышлениях о выкладках есть интересные и полезные мысли, но категоричные высказывания о факторах приводят к ситуации подобной той, что у нас до 2020 года рерайтили статьи о «важности заполнения мета тега keywords».

В этой же статье на Хабре от Петра Гришечкина, в комментариях он прикрепил ссылку на Гитхаб lord-alfred c цитирую:

«Y-Factors Formula
Здесь опубликованы коэффициенты для одного из внутренних ранжировщиков в поиске Яндекса. Это не итоговая формула, которая влияет на результат появления ссылки в серпе, т.к. судя по изученному коду – внутри используется несколько ранжировщиков и поисковых движков, результаты которых мержатся между собой и уже итоговый результат приводит к распределению ссылок по топу выдачи.»

https://gist.github.com/lord-alfred/97400a79f10f3bb13bb4bcd42268b1f8

Если инфа достоверна, то это уже гораздо более интересно, чем просто список факторов.

upd: ссылка на оригинальный пост в телеге lord-alfred.

16 факторов ранжирования с наивысшим коэффициентом.

1. Покрытие домена трехбуквиями из запроса. (Челябинская лотерея - chelloto. Переводим запрос в транслит, находим трехбуквия которые покрываются (che, hel, lot, olo), смотрим какую долю от всех трехбуквиев покрыли.
2. Фактор, хитрым образом скомбинированный из FRC и псевдо-CTR.
3. Кликабельность domAttr по максимальномо выраженному слову. Например для всех запросов в которых есть слово википедия кликают на странцы википедии.
4. Наиболее характерное слово запроса, соответствующее сайту, по данным бара.
5. Домен в зоне .com
6. BCLM по запросному индексу для владельцев. (примечание - BCLM текстовый фактор оценивающий кучность слов запроса в тексте).
7. Кликабельность владельца независимо от запроса.
8. Хост ранк по максимально выраженному слову запроса (обычно это название сайта).
9. Насколько часто кликают в URLы данного domainId по данному запросу - CTR domainId домноженный на поправочный коэффициент.
10. Отношение числа кликов по данному domainId ко всем кликам по запросу.
11. Кликабельность домена по биграммам (без учёта тезаурусных расширений запросов).
12. Популярность owner'а в запросах.
13. Для данного запроса нет информации о кликабельности 1 - запроса нет в базе кликов, 0 - запрос есть в базе кликов.
14. Переходы на сайт из поисковиков по биграммам, по данным Бара (без учёта тезаурусных расширений запросов).
15. Доля кликов по навигационным запросам.
16. Page rank. Фактор ремапится.

В том случае, если информация из файла выше - достоверна, то неудивительно почему так хорошо работает EMD, ласт клик, тайп ин/бренд трафик и широкий запросный индекс.

Ну и тем более неудивительно почему основные агрегаторы/Авито/Маркет приморожены к топу.

Зарубежные коллеги выкатили отличную статью с разбором утечки кода Яндекса. Спасибо Алаичу за наводку. Если вам лень читать все полностью, то вот мое саммари по статье. Возможно кому то будет полезно.

Основные тезисы, часть 1:

• Яндекс в настоящее время использует двух краулеров для индексации. Основной краулер и “Orange crawler” который работает в режиме реального времени. (В Гугле при этом используется деление индекса на три краулера - в режиме реального времени, регулярного и редкого).

• У Яндекса нет рендеринга JavaScript. Несмотря на то, что возможность имеется, они ограничиваются краулингом текста.

• Существует два варианта отдачи пользователю результатов поисковой выдачи. Первая - поиск результатов в “Метапоиске” (“Метапоиск” - кэш популярных запросов). Если результат не найден в данном слое, то запрос отправляется на обработку в базовый поиск, откуда переходит в Матрикснет для формирования выдачи.

• Изучив файлы более подробно, было обнаружено, что в общей сложности существует 17 854 фактора ранжирования.

• Дополнительно есть серия записей из 2000 факторов не входящих в основной код и предположительно являющихся тестовыми.

• В документации сказано что у Яндекса есть три основные три класса факторов ранжирования:
- Статические - TG_STATIC (например, относящиеся к странице - количество ссылок на страницу, в момент совершения поиска);
- Динамические - TG_DYNAMIC (относящиеся и к запросу и к странице: слова, соответствующие поисковому запросу, их количество и местоположение на странице);
- Запросные/Особые - TG_QUERY_ONLY, TG_QUERY, TG_USER_SEARCH и TG_USER_SEARCH_ONLY. (характерные только для поисковых запросов, например геолокация).

• Главная особенность MatrixNet - возможность настройки формулы ранжирования для определенного класса поисковых запросов.

• Несмотря на количество доступных факторов, в слитом коде присутствует много файлов, ссылки на которые отсутствуют в архиве.

• В файле nav_linear.h в каталоге /search/relevance/ находятся начальные коэффициенты (или веса), связанные с факторами ранжирования. Этот раздел кода выделяет 257 из 17 000+ факторов ранжирования.

• Учитывая, что коэффициенты в файлах имеют статические значение, высказывается гипотеза о том, что это не единственное место, где происходит ранжирование. Скорее всего данная функция служит для первоначальной оценки релевантности, после чего данные передаются в MatrixNet.

• Что известно о MatrixNet?
- Матрикснет применяется ко всем факторам;
- Существует несколько уровней ранжирования (L1, L2, L3);
- На каждом уровне есть ассортимент моделей ранжирования;

• Файл select_rankings_model.cpp предполагает различные модели ранжирования для каждого уровня. Это пример того, как функционируют нейронные сети. Каждый слой - это компонент, который выполняет операции, а объединенные результаты этих операций создают ранжированный список документов, который затем представляется в виде поисковой выдачи.

Основные тезисы, часть 2:

• 5 самых негативных факторов:

- Реклама на странице.
- Разницу между текущей датой и датой документа. (Рекомендуется обновлять контент, а не создавать новые страницы)
- Фактор основанный на количестве показов URL по отношению к запросу. (Предположение о понижении в позициях URL, который появляется во многих поисковых запросах, для повышения разнообразие результатов выдачи)
- Доля коммерческих ссылок. Процент входящих ссылок с коммерческими анкорами. Коэффициент возвращается к 0.1, если доля таких ссылок более 50%, в противном случае он устанавливается равным 0.
- Географическое совпадение документа и страны, из которой пользователь осуществлял поиск.

• 5 самых позитивных факторов:

- Покрытие домена трехбуквиями из запроса. (Челябинская лотерея - chelloto. Переводим запрос в транслит, находим трехбуквия которые покрываются (che, hel, lot, olo), смотрим какую долю от всех трехбуквиев покрыли;
- Комбинация FRC и псевдо-CTR". Нет никаких указаний на то, что такое FRC;
- Кликабельность самого важного слова в домене. Например, по всем запросам, в которых есть слово "википедия", кликают на страницы википедии;
- Наиболее характерное слово запроса, соответствующее сайту, согласно Яндекс бару". Автор предполагает, что это означает ключевое слово, которое чаще всего ищут на панели инструментов Яндекса, связанной с сайтом;
- Домен в зоне .com

• Неожиданные факторы:

- PageRank является 17-м по значимости фактором ранжирования Яндекса;
- Спам-карма основана на информации Whois и основана на вероятности того, что хост является спамом;
- Отношение ссылок, анкорным текстом которых является URL (а не текст), к общему количеству ссылок.
- Процентное соотношение количества слов, являющихся 200 наиболее частотными словами языка, от количества всех слов текста.
- Среднее время пребывания на сайте по данным ЯндексБара.

• Яндекс парсит Google, Bing, YouTube и TikTok, а также множество других сайтов и сервисов.

• Есть код, указывающий на то, что Яндекс использует некоторые данные Google в рамках собственных расчетов. Плюс 83 фактора ранжирования имеющих в названии GGL или GOOGLE.

• У Яндекса есть пороговые значения для 315 факторов ранжирования, превышение которых указывает на чрезмерную SEO оптимизацию. 39 из них являются изначально взвешенными факторами, которые могут предотвратить включение страницы в список первоначальных размещений.

• У Яндекса есть система “бустов”, которые могут улучшить ранжирование определенных документов.

• Калькулятор ссылочного спама Яндекса учитывает 89 факторов.

Судя по рабочему файлику - поднял сегодня свой тысячный дроп. Немного наблюдений за время работы:

1) Собственно, как обычно, всем советую вести записи со статистикой по всем дропам. Причем не только выкупленным, но и по проигранным аукционам и просто интересным доменам за которые вы по тем или иным причинам не стали бороться.

Жаль, что я системно учитывать все это начал гораздо позже. Было бы интересно посмотреть и сравнить то, что выкупалось в 2015, с текущим состоянием дел на аукционах.

2) Навскидку - стоимость дропов одного уровня несколько лет назад и сейчас, различается в 3-10 раз в зависимости от его пузомерок. То что раньше выкупалось за 10$ - сейчас не всегда выкупишь за 100$, то что раньше выкупалось за 1-2к$, сейчас стоит 3-10$к. Выше я не лезу и не лез, не те задачи, но на дистанции это очень сильно снижает ROI.

3) О задачах. Есть ощущение, что большая частью людей до сих пор не сильно понимает для чего они покупают дропы: странные подклейки, использование очень дорогих дропов для ПБН или наоборот, дешевых для поднятия на нем основного сайта, хотя там бы лучше зашел EMD.

4) Даже после 1000 поднятых дропов, я не могу сказать со 100% точностью, почему один дроп стреляет, а другой нет. Возможно я просто тупой (но продуктивный), но основной «скилл» я наработал на первой паре сотен дропов. Все что дальше - не сильно дало мне прибавки к пониманию.

5) Из пункта выше следует, что если вы тоже тупой (но продуктивный), то не следует упарываться в аналитику больше чем следует.
Когда следует это делать? Когда вы умный и работаете с бюджетами выше 5к$ на дроп. Там несколько ошибок подряд может больно ударить по бюджету (если вы дошли до этих цифр, вы и без меня это знаете).

6) Лучший способ научиться работать с дропами - практика с НК ключами в ВК нише в НК гео. В этом случае, возможно, вы сразу даже начнете работать в плюс.

7) Худший способ научиться работать с дропами - покупать курсы и проходить обучения полагаясь только на теорию. Поэтому если вы решили обучиться у кого то работе с дроп доменами - сразу закладывайте N денег на практику, во время обучения поднимайте дропы и обсуждайте их со своим «ментором». Это будет макимальная win-win ситуация для вас обоих. Если человек не хочет разбирать ваши дропы - лучше откажитесь от такого обучения.