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 оплат3. 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 бюджета4. 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 агентствПримеры 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 refreshТребования 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 работы1. 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 strategy2. 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 инфраструктуру3. 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 интервью4. 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