Планируем создание SEO SaaS-платформы - улучшенного аналога сервиса SEOGets.com с расширенным функционалом и модульной архитектурой, которая:
- Собирает данные из Google через официальные API (Google Search Console, GA4)
- Авторизует пользователей через Google OAuth
- Хранит данные в своей базе данных
- Выводит красивые дашборды с графиками, таблицами и метриками
Текущая стадия: Pre-MVP, требуется экспертиза для правильного выбора технологического стека и составления roadmap разработки.
Главное преимущество: Google Search Console показывает только 16 месяцев истории и максимум 1000 строк данных. Мы забираем ВСЕ данные через API, храним у себя годами, и даем пользователю быстрый доступ ко всему массиву информации.
Базовая логика:
- Пользователь логинится через Google мы получаем доступ к его Search Console
- Синхронизируем данные (clicks, impressions, queries, pages) → складываем в нашу БД
- Показываем все сайты пользователя на одном экране
- Строим графики, делаем фильтры, группировки, экспорты
Будущее развитие: После запуска базовой версии планируем добавлять AI-модули, автоматизацию, рекомендации по оптимизации и другие инструменты для SEO-специалистов
Что нужно сделать сейчас?
Мы находимся на стадии Pre-MVP и ищем эксперта, который поможет:
1. Проанализировать референс
Что делаем:
- Изучаем функционал SEOGets.com (7-дневный бесплатный доступ)
- Разбираем архитектуру: как они хранят данные, как строят графики, как работают фильтры
- Документируем ВСЕ функции с Claude )))) (список прикреплен ниже)
- Выявляем технические решения, которые можно улучшить
Зачем: Понять, что работает хорошо, а что можно сделать лучше/быстрее/удобнее.
2. Выбрать технологический стек
Критерии выбора:
- Скорость разработки - нужно быстро запустить MVP
- Масштабируемость - планируем рост до 10000+ платных пользователей
- Работа с большими данными — миллиарды строк из Search Console и GA4
- Модульность — в будущем добавляем автоматизацию AI-инструменты, парсеры, автоматизацию
Что нужно определить:
- Frontend: какой фреймворк? (React/Vue/Next.js?) + библиотека для графиков подойдет лучше для наших задач?
- Backend: Node.js / Python / Go? + API фреймворк
- База данных: PostgreSQL / MongoDB / Clickhouse? (большие объемы данных)
- Инфраструктура: где хостить? как масштабировать? CI/CD?
- Интеграции: Google APIs, OAuth, возможно Stripe для оплат
3. Составить Roadmap разработки
Разбить проект на этапы:
Этап 1: MVP (Core функционал)
- Авторизация через Google
- Синхронизация данных из Search Console API
- Базовый дашборд (графики clicks/impressions/positions)
- Список сайтов пользователя
- Фильтры по датам
- Экспорт в CSV
Этап 2: Extended функционал (что добавляем после MVP)
- Все фичи из списка SEOGets (есть ниже)
- Группировка сайтов (tags)
- Content Groups и Topic Clusters
- Cannibalization Reports
- Extended Storage (хранение 5+ лет)
Этап 3: AI и автоматизация (наши улучшения)
- Модуль "ТЗ для копирайтера"
- On-Page рекомендации
- Автоматический анализ контента
- И другие инструменты
Для каждого этапа:
- Приоритизация функций (must-have / nice-to-have)
- Оценка времени разработки
- Оценка бюджета
4. Подготовить ТЗ для найма команды (2-3 часа)
После roadmap нужно будет нанять разработчиков для MVP. Эксперт должен помочь:
- Определить, кто нужен: frontend/backend/fullstack/DevOps?
- Составить требования к компетенциям
- Написать шаблон ТЗ для публикации на биржах
Полный список функций для MVP (референс: SEOGets)
Core функционал (обязательно в MVP):
1. Авторизация и подключение
- Google OAuth авторизация
- Подключение Google Search Console через API + GA4
- Multi-account support (несколько Google аккаунтов)
- Unlimited websites (неограниченное количество сайтов)
2. Master Dashboard
- Сводный дашборд со всеми сайтами пользователя
- Ключевые метрики: Clicks, Impressions, CTR, Average Position
- Графики по каждому сайту
- Фильтры по датам (last 7/28/90 days, custom range)
- Weekly и Monthly views (не только daily, как в GSC)
3. Графики и визуализация
- Multi-line графики (clicks + positions одновременно)
- Cumulative metrics (накопительные показатели)
- Сравнение периодов (vs previous period)
- Area charts с заливкой
- Responsive дизайн
4. Организация и теги
- Создание custom tags для сайтов
- Группировка сайтов по тегам
- Скрытие сайтов (hide function)
- Фильтрация по тегам в дашборде
5. Детальная аналитика по сайту
- Таблица с queries (запросы)
- Таблица с pages (страницы)
- Сортировка по Clicks / Impressions / CTR / Position
- Поиск по queries и pages
- Пагинация (до 50,000 строк через API вместо 1000 в GSC)
6. Content Groups
- Создание групп страниц (например, все blog posts)
- Фильтрация по URL patterns
- Отслеживание метрик по группам
- Сравнение групп между собой
7. Topic Clusters
- Отслеживание групп ключевых слов
- Метрики: сколько queries, pages, clicks в кластере
- Трекинг роста/падения topic clusters
8. Growing & Decaying контент
- Автоматическое выявление растущих страниц/запросов
- Автоматическое выявление падающих страниц/запросов
- Процент изменения за период
- Сортировка по темпу роста/падения
9. Фильтры и поиск
- Multi-Query Filtering (несколько запросов одновременно)
- Multi-Page Filtering (несколько страниц одновременно)
- Conditional Filtering (AND/OR логика)
- Branded vs Non-Branded фильтры
- PAA (People Also Ask) фильтр
- Long-tail keywords фильтр
10. CTR Analysis
- Сравнение CTR с industry benchmarks
- CTR по позициям (1-10)
- Выявление underperforming страниц
11. Cannibalization Report
- Поиск страниц, конкурирующих за одни запросы
- Визуализация конфликтов
- Рекомендации по консолидации
12. Striking Distance Report
- Запросы на позициях 11-20 (близко к ТОП-10)
- Потенциал для быстрого роста
- Приоритизация оптимизации
13. Query Counting
- Подсчет общего количества queries за период
- Отслеживание роста keyword visibility
- Графики изменения количества запросов
14. Экспорт данных
- Export to CSV
- Export filtered data
- Bulk export для всех сайтов
15. Privacy Blur
- Скрытие URL при скриншотах
- Режим для демонстраций и кейсов
16. Annotations
- Добавление заметок на временную шкалу
- Метки Google Core Updates (автоматически)
- Кастомные события (запуск контента, редизайн и т.д.)
17. Shareable Magic Links
- Генерация публичных ссылок на дашборды
- Доступ без регистрации
- Настройка прав (read-only)
Extended функционал (добавляем после MVP):
18. Extended Historical Data
- Хранение данных 5+ лет (вместо 16 месяцев GSC)
- Платная опция - per site
- Бэкапы и архивация
19. Index Reporting
- Мониторинг индексации страниц
- Alerts при выпадении из индекса
- One-click request indexing (через API)
- История изменений индексации
20. Content Decay Heatmap
- Тепловая карта падения трафика по страницам
- Визуализация по месяцам
- Быстрая идентификация проблем
21. Mobile App / PWA
- Адаптация под мобильные устройства
- Progressive Web Ap + Push-уведомления
22. Multi-user access
- Team accounts
- Role-based permissions
- Client management для агентств
Примеры будущих AI-модулей (наши расширения):
23. ТЗ для копирайтера
- Парсинг ТОП-10 SERP или собираем по ahrefs API
- Анализ контента конкурентов
- Gap-анализ (чего не хватает)
- Генерация outline
- Интеграция ключей из GSC
- AI-генерация ТЗ с вхождениями
24. On-Page Optimizer
- Автоматический аудит страницы
- Рекомендации по улучшению
- Сравнение с ТОП конкурентами
- Checklist оптимизации
25. Content Refresh Suggestions
- AI-анализ устаревшего контента
- Рекомендации по обновлению
- Приоритизация страниц для refresh
Требования к эксперту
Обязательные компетенции:
- Опыт разработки SaaS-платформ (желательно data-heavy проектов)
- Экспертиза в выборе технологических стеков
- Понимание архитектуры масштабируемых приложений
- Опыт работы с Google APIs и OAuth
- Знание работы с большими объемами данных (ETL, хранение, быстрая отдача)
- Умение составлять техническую документацию
Дополнительные компетенции:
- Знание SEO-специфики и Google Search Console API
- Опыт разработки дашбордов и аналитических интерфейсов
- Понимание billing систем (Stripe/Paddle)
- Опыт с веб-скрапингом и парсингом
- Знание AI/LLM интеграций
Формат работы:
- Асинхронная работа над документацией
- Итоговый deliverable: техническая спецификация + roadmap (15-30 страниц)
- Возможность консультаций после основного этапа
Ожидаемый результат работы
1. Технический документ (20-30 страниц):
Раздел 1: Анализ референса
- Детальное описание всех функций SEOGets
- Технические решения, которые они используют (предположительно)
- Сильные и слабые стороны
- Что можно улучшить в нашей версии
Раздел 2: Рекомендуемый стек технологий
- Frontend: фреймворк, UI библиотеки, библиотека для графиков
- Backend: язык, фреймворк, API архитектура
- База данных: тип БД, структура таблиц (концептуально)
- Инфраструктура: хостинг, CDN, масштабирование
- Интеграции: Google APIs, OAuth, Billing
- Обоснование выбора каждого компонента
Раздел 3: Архитектура системы
- Диаграммы: общая архитектура, flow данных
- Схема взаимодействия компонентов
- API endpoints (основные)
- Структура базы данных (ER-диаграмма)
- Схема синхронизации данных из GSC
Раздел 4: Безопасность и производительность
- OAuth flow и хранение токенов
- Rate limiting Google API
- Кэширование данных
- Оптимизация запросов к БД
- Backup strategy
2. Roadmap разработки:
MVP этап (4-8 недель разработки):
- Список must-have функций
- Последовательность реализации
- Оценка времени для каждого модуля
- Критерии готовности MVP
Post-MVP этапы (v1.0, v1.5, v2.0):
- Приоритизация функций (should-have, nice-to-have)
- Поэтапный план развития
- Когда добавлять AI-модули
- Оценка сроков
Бюджетные оценки:
- Диапазон стоимости MVP
- Стоимость каждого последующего этапа
- Ежемесячные расходы на инфраструктуру
3. ТЗ для найма разработчиков:
- Профили нужных специалистов (frontend/backend/fullstack/DevOps/PM)
- Требуемые навыки и технологии
- Шаблон технического задания для публикации на фриланс-биржах
- Вопросы для технического интервью
4. Рекомендации по инфраструктуре:
- Выбор хостинга (AWS/Google Cloud/DigitalOcean/Vercel и т.д.)
- CI/CD процессы (GitHub Actions/GitLab CI)
- Мониторинг и логирование
- Backup и disaster recovery
Бюджет
Итоговую стоимость определяет эксперт в своем предложении, исходя из:
- Объема работ
- Своей экспертизы и опыта
- Сроков выполнения
Как откликнуться?
В своем предложении укажите:
1. Ваш опыт:
- Примеры SaaS-проектов (ссылки, ваша роль, стек)
- Опыт с аналитическими платформами или data-heavy проектами