Плануємо створення SEO SaaS-платформи - покращеного аналога сервісу SEOGets.com з розширеним функціоналом і модульною архітектурою, яка:
- Збирає дані з Google через офіційні API (Google Search Console, GA4)
- Авторизує користувачів через Google OAuth
- Зберігає дані у своїй базі даних
- Виводить красиві дашборди з графіками, таблицями та метриками
Поточна стадія: Pre-MVP, потрібна експертиза для правильного вибору технологічного стеку та складання roadmap розробки.
Головна перевага: Google Search Console показує лише 16 місяців історії та максимум 1000 рядків даних. Ми забираємо ВСІ дані через API, зберігаємо у себе роками, і даємо користувачу швидкий доступ до всього масиву інформації.
Базова логіка:
- Користувач логіниться через Google, ми отримуємо доступ до його Search Console
- Синхронізуємо дані (clicks, impressions, queries, pages) → складаємо в нашу БД
- Показуємо всі сайти користувача на одному екрані
- Будуємо графіки, робимо фільтри, групування, експорти
Майбутнє розвиток: Після запуску базової версії плануємо додавати AI-модулі, автоматизацію, рекомендації по оптимізації та інші інструменти для SEO-спеціалістів
Що потрібно зробити зараз?
Ми знаходимося на стадії Pre-MVP і шукаємо експерта, який допоможе:
1. Проаналізувати референс
Що робимо:
- Вивчаємо функціонал SEOGets.com (7-дневний безкоштовний доступ)
- Розбираємо архітектуру: як вони зберігають дані, як будують графіки, як працюють фільтри
- Документуємо ВСІ функції з Claude )))) (список прикріплений нижче)
- Виявляємо технічні рішення, які можна покращити
Навіщо: Зрозуміти, що працює добре, а що можна зробити краще/швидше/зручніше.
2. Вибрати технологічний стек
Критерії вибору:
- Швидкість розробки - потрібно швидко запустити MVP
- Масштабованість - плануємо ріст до 10000+ платних користувачів
- Робота з великими даними — мільярди рядків з Search Console і GA4
- Модульність — в майбутньому додаємо автоматизацію AI-інструменти, парсери, автоматизацію
Що потрібно визначити:
- Frontend: який фреймворк? (React/Vue/Next.js?) + бібліотека для графіків підійде краще для наших задач?
- Backend: Node.js / Python / Go? + API фреймворк
- База даних: PostgreSQL / MongoDB / Clickhouse? (великі обсяги даних)
- Інфраструктура: де хостити? як масштабувати? CI/CD?
- Інтеграції: Google APIs, OAuth, можливо Stripe для оплат
3. Скласти Roadmap розробки
Розбити проект на етапи:
Етап 1: MVP (Core функціонал)
- Авторизація через Google
- Синхронізація даних з Search Console API
- Базовий дашборд (графіки clicks/impressions/positions)
- Список сайтів користувача
- Фільтри по датах
- Експорт в CSV
Етап 2: Extended функціонал (що додаємо після MVP)
- Всі фічі з списку SEOGets (є нижче)
- Групування сайтів (tags)
- Content Groups і Topic Clusters
- Cannibalization Reports
- Extended Storage (зберігання 5+ років)
Етап 3: AI і автоматизація (наші покращення)
- Модуль "ТЗ для копірайтера"
- On-Page рекомендації
- Автоматичний аналіз контенту
- І інші інструменти
Для кожного етапу:
- Пріоритизація функцій (must-have / nice-to-have)
- Оцінка часу розробки
- Оцінка бюджету
4. Підготувати ТЗ для найму команди (2-3 години)
Після roadmap потрібно буде найняти розробників для MVP. Експерт повинен допомогти:
- Визначити, хто потрібен: frontend/backend/fullstack/DevOps?
- Скласти вимоги до компетенцій
- Написати шаблон ТЗ для публікації на біржах
Повний список функцій для MVP (референс: SEOGets)
Core функціонал (обов'язково в MVP):
1. Авторизація і підключення
- Google OAuth авторизація
- Підключення Google Search Console через API + GA4
- Multi-account support (кілька Google акаунтів)
- Unlimited websites (необмежена кількість сайтів)
2. Master Dashboard
- Зведений дашборд з усіма сайтами користувача
- Ключові метрики: Clicks, Impressions, CTR, Average Position
- Графіки по кожному сайту
- Фільтри по датах (last 7/28/90 days, custom range)
- Weekly і Monthly views (не тільки daily, як в GSC)
3. Графіки і візуалізація
- Multi-line графіки (clicks + positions одночасно)
- Cumulative metrics (накопичувальні показники)
- Порівняння періодів (vs previous period)
- Area charts з заливкою
- Responsive дизайн
4. Організація і теги
- Створення custom tags для сайтів
- Групування сайтів по тегам
- Сховання сайтів (hide function)
- Фільтрація по тегам в дашборді
5. Детальна аналітика по сайту
- Таблиця з queries (запити)
- Таблиця з pages (сторінки)
- Сортування по Clicks / Impressions / CTR / Position
- Пошук по queries і pages
- Пагінація (до 50,000 рядків через API замість 1000 в GSC)
6. Content Groups
- Створення груп сторінок (наприклад, всі blog posts)
- Фільтрація по URL patterns
- Відстеження метрик по групам
- Порівняння груп між собою
7. Topic Clusters
- Відстеження груп ключових слів
- Метрики: скільки queries, pages, clicks в кластері
- Трекинг росту/падіння topic clusters
8. Growing & Decaying контент
- Автоматичне виявлення зростаючих сторінок/запитів
- Автоматичне виявлення падаючих сторінок/запитів
- Відсоток зміни за період
- Сортування по темпу зростання/падіння
9. Фільтри і пошук
- Multi-Query Filtering (кілька запитів одночасно)
- Multi-Page Filtering (кілька сторінок одночасно)
- Conditional Filtering (AND/OR логіка)
- Branded vs Non-Branded фільтри
- PAA (People Also Ask) фільтр
- Long-tail keywords фільтр
10. CTR Analysis
- Порівняння CTR з industry benchmarks
- CTR по позиціях (1-10)
- Виявлення underperforming сторінок
11. Cannibalization Report
- Пошук сторінок, що конкурують за одні запити
- Візуалізація конфліктів
- Рекомендації по консолідації
12. Striking Distance Report
- Запити на позиціях 11-20 (близько до ТОП-10)
- Потенціал для швидкого зростання
- Пріоритизація оптимізації
13. Query Counting
- Підрахунок загальної кількості queries за період
- Відстеження зростання keyword visibility
- Графіки зміни кількості запитів
14. Експорт даних
- Export to CSV
- Export filtered data
- Bulk export для всіх сайтів
15. Privacy Blur
- Сховання URL при скріншотах
- Режим для демонстрацій і кейсів
16. Annotations
- Додавання нотаток на часову шкалу
- Мітки Google Core Updates (автоматично)
- Кастомні події (запуск контенту, редизайн тощо)
17. Shareable Magic Links
- Генерація публічних посилань на дашборди
- Доступ без реєстрації
- Налаштування прав (read-only)
Extended функціонал (додаємо після MVP):
18. Extended Historical Data
- Зберігання даних 5+ років (замість 16 місяців GSC)
- Платна опція - per site
- Бекапи і архівація
19. Index Reporting
- Моніторинг індексації сторінок
- Alerts при випаданні з індексу
- One-click request indexing (через API)
- Історія змін індексації
20. Content Decay Heatmap
- Теплова карта падіння трафіку по сторінках
- Візуалізація по місяцях
- Швидка ідентифікація проблем
21. Mobile App / PWA
- Адаптація під мобільні пристрої
- Progressive Web Ap + Push-сповіщення
22. Multi-user access
- Командні акаунти
- Рольові дозволи
- Управління клієнтами для агентств
Приклади майбутніх AI-модулів (наші розширення):
23. ТЗ для копірайтера
- Парсинг ТОП-10 SERP або збираємо по ahrefs API
- Аналіз контенту конкурентів
- Gap-аналіз (чого не вистачає)
- Генерація outline
- Інтеграція ключів з GSC
- AI-генерація ТЗ з вхождениями
24. On-Page Optimizer
- Автоматичний аудит сторінки
- Рекомендації по покращенню
- Порівняння з ТОП конкурентами
- Checklist оптимізації
25. Content Refresh Suggestions
- AI-аналіз застарілого контенту
- Рекомендації по оновленню
- Пріоритизація сторінок для refresh
Вимоги до експерта
Обов'язкові компетенції:
- Досвід розробки SaaS-платформ (бажано data-heavy проектів)
- Експертиза у виборі технологічних стеків
- Розуміння архітектури масштабованих додатків
- Досвід роботи з Google APIs і OAuth
- Знання роботи з великими обсягами даних (ETL, зберігання, швидка віддача)
- Вміння складати технічну документацію
Додаткові компетенції:
- Знання SEO-специфіки і Google Search Console API
- Досвід розробки дашбордів і аналітичних інтерфейсів
- Розуміння billing систем (Stripe/Paddle)
- Досвід з веб-скрапінгом і парсингом
- Знання AI/LLM інтеграцій
Формат роботи:
- Асинхронна робота над документацією
- Ітоговий deliverable: технічна специфікація + roadmap (15-30 сторінок)
- Можливість консультацій після основного етапу
Очікуваний результат роботи
1. Технічний документ (20-30 сторінок):
Розділ 1: Аналіз референса
- Детальний опис усіх функцій SEOGets
- Технічні рішення, які вони використовують (припускаємо)
- Сильні і слабкі сторони
- Що можна покращити в нашій версії
Розділ 2: Рекомендуємий стек технологій
- Frontend: фреймворк, UI бібліотеки, бібліотека для графіків
- Backend: мова, фреймворк, API архітектура
- База даних: тип БД, структура таблиць (концептуально)
- Інфраструктура: хостинг, CDN, масштабування
- Інтеграції: Google APIs, OAuth, Billing
- Обґрунтування вибору кожного компонента
Розділ 3: Архітектура системи
- Діаграми: загальна архітектура, flow даних
- Схема взаємодії компонентів
- API endpoints (основні)
- Структура бази даних (ER-діаграма)
- Схема синхронізації даних з GSC
Розділ 4: Безпека і продуктивність
- OAuth flow і зберігання токенів
- Rate limiting Google API
- Кешування даних
- Оптимізація запитів до БД
- Backup strategy
2. Roadmap розробки:
MVP етап (4-8 тижнів розробки):
- Список must-have функцій
- Послідовність реалізації
- Оцінка часу для кожного модуля
- Критерії готовності MVP
Post-MVP етапи (v1.0, v1.5, v2.0):
- Пріоритизація функцій (should-have, nice-to-have)
- Поетапний план розвитку
- Коли додавати AI-модулі
- Оцінка термінів
Бюджетні оцінки:
- Діапазон вартості MVP
- Вартість кожного наступного етапу
- Щомісячні витрати на інфраструктуру
3. ТЗ для найму розробників:
- Профілі потрібних спеціалістів (frontend/backend/fullstack/DevOps/PM)
- Вимоги до навичок і технологій
- Шаблон технічного завдання для публікації на фриланс-біржах
- Питання для технічного інтерв'ю
4. Рекомендації по інфраструктурі:
- Вибір хостингу (AWS/Google Cloud/DigitalOcean/Vercel тощо)
- CI/CD процеси (GitHub Actions/GitLab CI)
- Моніторинг і логування
- Backup і disaster recovery
Бюджет
Ітогову вартість визначає експерт у своєму пропозиції, виходячи з:
- Обсягу робіт
- Своєї експертизи і досвіду
- Термінів виконання
Як відгукнутися?
У своєму пропозиції вкажіть:
1. Ваш досвід:
- Приклади SaaS-проектів (посилання, ваша роль, стек)
- Досвід з аналітичними платформами або data-heavy проектами
Behance
