Bewertungsbeispiel einer Domain: aufnaehsteine.de

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Im folgenden bewerte ich die Domain aufnaehsteine.de mit Hilfe des Regressionsmodells. Sie wurde am 8.3.2012 ungenutzt (‘tot’) für 200€ netto als Sonderangebot zum Verkauf angeboten. Vorher betrug der Preis 499€. Wir werden jetzt feststellen ob es sich dabei im Sinne des Modells um eine faire Bewertung handelt. Die Werte wurden am 11.03. gemessen.

Diese Bewertung als Exceltabelle: [Download]

Für die Bewertung dieser Domain benötigen wir Werte für folgende Variablen:

  • Visitors (tägliche Besucher/Type-Ins)
  • Pre./Post.CPC (Klickpreise)
  • Pre.Comp (Wettbewerb)
  • de.Google.preSLD / en.Google.preSLD (Google-Suchergebnisse)
  • Pre./Post.MDLS (monatliche lokale Suchanfragen)
  • Words (verwendete Wörter)
  • Pronounceability (Aussprechbarkeit)
  • Age (Alter in Tagen)
  • Transaktionsjahr
  • HDAX Score (Investitionsklima)

Weil die Domain keine Sonderzeichen oder Tippfehler enthält, werden nicht benötigt:

  • Hyphen (=0)
  • Typing Error (=0)

1. Anzahl der Besucher

Die Domain war am 8.3. nicht bei Alexa gerankt. Wir vermuten deshalb vereinfacht dass die Besucherzahl der Domain um Null beträgt. Laut der Intervalltransformation bekommt diese Variable damit den Wert “1″; intVisitors=1.

2.Klickpreise, Wettbewerb, Suchanfragen

Im Traffic Estimator von Google geben wir das Wort aufnaehsteine, einen maximalen CPC von bspw. 400 und ein Tagesbudget von bspw. 200,000 ein (bzw. jedenfalls so hoch, dass nach Klicken des Submit-Buttons bei der geschätzten Anzeigenposition eine glatte Eins steht). Dadurch erhalten wir den “maximalen CPC”. Das ist für aufnaehsteine 0.8€. Über die Anzeige der Spalte für Wettbewerb und den anschließenden CSV-Export erhalten wir auch den Wert für Competition; 0.31. Weil die Domain nur aus einem Wort besteht, ist Pre.CPC=Post.CPC.

Ebenso entnehmen wir hier die Werte für die Suchanfragen. Das sind 320 pro Monat. Wieder ist Pre.MDLS=Post.MDLS, weil die Domain nur 1 Wort enthält.

3.Suchergebnisse

Wir geben aufnaehsteine bei Google ein und erhalten 304,000 Suchergebnisse. Danach filtern wir noch einmal auf “Deutsche Webseiten” und erhalten 211,000 Suchergebnisse.

4.Verwendete Wörter

Wie schon erwähnt und offensichtlich ist dieser Wert für aufnaehsteine = 1.

5.Aussprechbarkeit

Die Aussprechbarkeit beträgt laut Script 0,769. Mehr Informationen dazu demnächst. Man kann diesen Wert aber auch weglassen, denn er ist nur bei 10% signifikant (s. S.28), [und macht in diesem Beispiel am Ende auch nur 2,28€ Unterschied]

6.Alter

Das Alter lässt sich leider nicht feststellen. Archive.org und Netcraft zeigen keine First-Seen-Dates. Man könnte den Eigentümer fragen. Da ich jetzt aber das Modell nur kurz demonstrieren will, lege ich vereinfacht 2 Jahre, also 730 Tage zugrunde.

7.Transaktionsjahr

Wir nehmen an dass wir die Domain jetzt kaufen wollen. Also ist dieser Wert 2012.

8.Investitionsklima

Der HDAX Wert stand an diesem Wochenende, bzw. am Freitag bei 1,970 Punkten (s. z.B. Yahoo Finance).

Bewertungsrechnung

Am einfachsten ist es sicherlich, die in der Arbeit gerechneten Koeffizienten kurzerhand für die eigene Bewertung heranzuziehen (s. S.28 bzw. 33).

Die Variablen werden nun, sofern vorgesehen, transformiert und mit den Koeffizienten zu “Teilergebnissen” multipliziert. Diese “Teilergebnisse” werden dann aufsummiert, und der log(price) entsteht.  Nicht vergessen werden darf die Hinzurechnung des Intercept; hier von 375,60. Durch die Revers-Funktion e^log(price) wird dann der Modellpreis “aus der Klammer” gelöst.

Diese Bewertung als Exceltabelle: [Download]

 

 

Der Modellwert beträgt demnach 203,71€. Das Angebot der Domain über 200€ ist also, wenn wir den Modellwert als “richtig” betrachten, ein “faires” Angebot und eine “gute” Bewertung.

Masterarbeit zur Domainbewertung: Ergänzung Intervalltransformationen

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Einige Variablen habe ich in meiner Arbeit transformiert. Drei Variablen wurden speziell intervalltransformiert; die Klickpreise und die (Alexa-)Besucher.

Pre.CPC, Post.CPC, und Visitors waren jedoch nicht über simple Transformationen aufwertbar. Diese Variablen waren null für die große Mehrheit der Beobachtungen, weshalb die Aussagekraft dieser Variablen auf die abhängige Variable in dieser funktionalen Form mindestens fragwürdig blieb. Deshalb erschienen mir Intervalltransformationen probat. Die drei Variablen wurden später als intPre.CPC, intPost.CPC, und intVisitors gespeichert. Die Intervalle können als null, niedrig, durchschnittlich, hoch und maximal interpretiert werden (S.21/22).

Um die Ergebnisse zu reproduzieren bzw. das Modell nutzen zu können, deshalb im Folgenden die verwendeten Intervalle. Für höhere Werte als die der Stufe 5 kann ebenfalls die Stufe 5 vergeben werden, allerdings sollte die Validität der Messung dann besonders überprüft werden.

1. pre.CPC

1 für <0,08; 2 für <0,77; 3 für <1,75; 4 für 1,96; 5 für <23,69.

2. post.CPC

1 für <0,08; 2 für <0,81; 3 für <2,003; 4 für 2,04; 5 für <24,05.

3. intVisitors

1 für <0,5635; 2 für <30,24; 3 für <51,51; 4 für 57,25; 5 für <941,7.

Zur Umwandlung des Alexa-Ranks in Besucher/Tag mehr in Kürze.

Masterarbeit zur Domainbewertung – Download

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Der Zauber virtueller Immobilien – Auf dem Weg zur objektivierten, regressionsbasierten Massenbewertung von Domains

Deutsche, frei übersetzte Version: Download (PDF, 38 Seiten), [unfertig aber besser] formatiert v1.0

Zusammenfassung

In dieser Studie entwickle und demonstriere ich ein Bewertungsmodell für .de Domains. Neben der Herleitung absoluter beizulegender Zeitwerte (sog. fair values), beschäftige ich mich auch mit der Frage wie Werte schnell, massenhaft und subjektivitätsfrei modelliert werden können. Anders als andere Studien betrachtet die vorliegende Arbeit Domains als ‚virtuelle Grundstücke‘. Daran anknüpfend wird ein Datensatz von 9.220, über einen 10-Jahreshorizont reichenden Sedo Domain-Auktionen per multipler Regression, einer u.a. in der Berechnung vom Bemessungsgrundlagen für ad-valorem Steuern von Immobilien populären Technik, untersucht. Ich stelle fest, dass der Domainwert zur Anzahl der Besucher (+), zum kommerziellen Nutzungspotential (+), zur sprachlichen Bedeutung(+), zum Nutzerinteresse(+) und zur Anzahl der benutzten Wörter(-) in Beziehung steht. Ferner wird der Wert beeinflusst vom Investitionsklima(+), der Anzahl der Sonderzeichen (-), der Wörter im Zusammenspiel mit Sonderzeichen(+) und dem Alter im Zusammenspiel mit sprachlicher Bedeutung(+). Diese Studie bemerkt auch den beachtlichen Einfluss individueller Faktoren und den Mangel an Bewertungswissen, der die Preisbildung am deutschen Domain-Sekundärmarkt noch immer auszeichnet. Sie überwindet die Beschränktheit früherer akademischer Arbeiten in Sachen Datenmasse, Bewertungsgeschwindigkeit und Präzision.

The Magic of Virtual Estate – Towards objectified, regression-based mass domain name appraisal

Englische Originalversion: Download (PDF, 50 Seiten), Paper-Style v1.0

Abstract

In this paper, I develop and apply a model for .de domain name appraisal. Next to the determination of absolute fair values, I address the question how values can be modeled quickly, on a large scale and free of subjectivity. Unlike prior research, this study approaches domain names as ‘virtual real estate’. Following that, multiple regression analysis, a technique widely used for the determination of real estate ad-valorem tax bases, is used to analyze a sample of 9,220 Sedo domain name auctions that occurred over a 10 year time horizon. I find that domain name value is related to traffic(+), commercial usage potential(+), semantic meaning(+), users’ interest(+), and the number of words used(-). Furthermore, value is driven by investment climate(+), the number of hyphens used (-), words in interaction with hyphens (+), and age in interaction with semantic meaning(+). This study also remarks the high involvement of individual factors and the lack of valuation knowledge that still characterizes Germany’s secondary domain name market. It overcomes the limitations of prior studies regarding sample size, valuation speed and precision.

Viel Spaß beim Lesen ;)