Суть задачи заключается в расчете стоимости продвижения конкретной страницы по конкретному поисковому запросу в ТОП10 поисковой системы Яндекс. Данный расчет состоит из нижеизложенных шагов.
Шаг 1. Для начала нам необходимо получить список сайтов, которые находятся на первых десяти позициях Яндекса по необходимому нам запросу, то есть распарсить ТОП10 Яндекса. На выходе мы получим 10 адресов сайтов. Условия задачи таковы, что если в выдаче менее 10 результатов, то конкуренции нет.
Шаг 2. На основе первого шага (10ти урлов) необходимо по расширенной выдаче поисковой системы Yahoo получить список беклинков для всех десяти урлов. После данной операции, для каждого сайта из ТОПа Яндекса имеем список беков. Но стоит отметить, что этот список в таком виде не очень интересен - куча мусора.
Шаг 3. Для каждого из десяти списков беклинков надо провести чистку от страниц, неизвестных Яндексу. Для этого необходимо проверить через расширенный поиск Яндекса все урлы на индексируемость. Если урл, с которого стоит беклинк на сайт из ТОПа неизвестен Яндексу, его нужно удалить из списка. В результате этой очень трудоемкой операции получаем уже более-менее чистые десять списков беклинков.
Шаг 4. Для каждого из десяти списков беклинков надо провести чистку от сквозняков (сквозных ссылок). Это сделать достаточно просто и особых мощностей ресурсов здесь не требуется: нужно отсортировать каждый список по доменам и если есть урлы с одинаковыми доменами, то удалить их. Данная операция нужна от того, что Яндекс при расчете ссылочного ранжирования не учитывает сквозняки. Результат - у нас почти чистые списки беков!
Шаг 5. Для каждого из десяти списков беклинков надо провести чистку от тех урлов, где Яндексом не находится текст ссылки, то есть анкор ссылки! Для этого необходимо попытаться найти в Яндексе на странице, где находится беклинк, точное вхождение текста этого беклинка. Если анкор найден, то урл, где расположен беклинк остается, если нет - удаляется. После такого прогона всех десяти списков получаем 10 чистых списков беков! Но что же с ними делать? Как узнать стоимость? Это следующий шаг.
Да, для очень умных, так же имеет смысл определить количество исходящих ссылок с конкретной страницы, это сделать не сложно, ведь нам все равно надо было получать код страницы, на которой расположен наш беклинк.
Шаг 6. Для того чтобы определять стоимость. Необходимо знать некоторые параметры. На данном шаге нам надо определить Page Rank для каждого урла. Думаю, не стоит говорить, что данная операция достаточно проста, есть огромное количество инструментов, которые позволяют это делать!
Шаг 7. Для полного определения стоимости беклинка с конкретного урла так же необходимо знать ТИЦ сайта. 
Это тоже достаточно простая операция, которая у грамотного программиста не вызовет проблем. Выше были описаны шаги, реализация которых требует на много больше усилий и трудозатрат! Результат 7 шага - почти победа!
Шаг 8. Осталось совсем немного - осталось определить уровень вложенности страниц, где находятся беклинки. Здесь мы прибегнем к оговорке: будем считать, что если беклинк стоит не с главной страницы сайта (не с морды), то он стоит со страницы второго уровня. Таким образом, мы максимизируем среднюю стоимость ссылки со страницы, что позволит нам не ошибиться в определении стоимости в меньшую сторону. Результат - у нас есть все данные для анализа, к которому мы и приступаем!
Шаг 9. Для меня данный этап основной - все что делалось до этого - не более чем подготовка, сбор данных, на основе которых необходимо определить стоимость каждого беклинка! Какой инструмент нам может в этом помочь? Правильно - Сапа (про данную систему я уже писал)! С помощью нее мы можем определить среднюю стоимость практически любого беклинка. А так как в данной системе более 60 000 сайтов, то на правдивость цен можно положиться! Зная PR, ТИЦ и кол-во внешних ссылок, можно узнать среднюю стоимость. А мы уже все эти данные имеем! Результат - 10 массивов данных, с ценами по каждому беклинку! Что еще для счастья надо?
Шаг 10. Его название: Определение Себестоимости Продвижения Запроса (ОСПЗ) Как нам это сделать? Здесь на самом деле каждый решает сам для себя. Могу предложить пару вариантов:
1. Просуммировать все данные из каждого массива, результат - 10 чисел, максимальное из которых и есть себестоимость продвижения сайта по конкретному запросу в ТОП10.
2. Просуммировать все данные из каждого массива, результат - 10 чисел, которые тоже необходимо просуммировать - получаем математическое ожидание (среднее значение), которое так же может являться себестоимостью.
Над полученными данными каждый может экспериментировать как хочет - все зависит от склада ума.
Шаг 11. Определение стоимости продвижения запроса в Яндексе. Зная себестоимость определить цену, которую вы “выкатите” клиенту не сложно, все зависит от жадности, здравого смысла или потребностей. В общем, называйте как хотите. На этом на сегодня все!
Жду вопросов и комментариев!
З.Ы. Пост написан от души, а заточен под конкурс!