Дневник E2E Сборки: Как Я Собрал AI SERP Analyzer Соло за 3 Недели (Весь Стек и Процесс)

День 1: Формулировка Боли и Поиск Спроса

Залез на SEO-форумы, в Telegram-чаты (типа "SEO-специалисты"), на Reddit (r/SEO). Искал посты с жалобами на ручной анализ, вопросы типа "как быстро проанализировать конкурентов". Увидел, что боль реальна и массова. Люди ищут решения, которые экономят время.

День 2: Анализ Конкурентов

Посмотрел на гигантов: Ahrefs, SEMrush, SurferSEO. Их сила — в комплексности. Но это и их слабость. Они мощные, но дорогие и сложные для быстрого анализа. Есть ли ниша для простого, быстрого AI-помощника, который решает одну задачу, но делает ее хорошо? Кажется, да. Это классическая стратегия "unbundling" — откусить одну фичу у большого продукта и сделать ее лучше/дешевле.

День 3: Определение MVP (Minimum Viable Product)

Решил: MVP должен делать минимум, но полезный. Вводишь ключ -> он парсит топ-10 Google -> AI анализирует и показывает:

• Основные темы и подтемы (из H2/H3) у конкурентов.
• Семантическое ядро (ключевые слова), которые они используют.
• Очевидные пробелы в контенте (что они НЕ освещают, но что ищут пользователи).
• Базовые on-page SEO-рекомендации (оценка Title, Description, H1).

Никаких сложных метрик, только быстрые, actionable инсайты. Цель – сэкономить первые 30-60 минут ручного анализа и дать направление для создания контента.

Бэкенд: Python – Без Вариантов

Почему? Это язык AI-разработки №1. Огромное количество готовых библиотек для веб-скрейпинга (requests, BeautifulSoup), работы с AI API (openai, anthropic), анализа текста (nltk, spaCy). Плюс, я его знаю, что ускоряет процесс.

Фронтенд: Битва Low-Code vs No-Code

Сразу отбросил классический веб-стек (React/Vue + FastAPI/Django) – это долго для MVP. Рассматривал:

Выбрал Streamlit. Почему? Максимальная скорость для MVP, где функциональность важнее внешнего вида. Вся разработка AI и UI ведется на одном языке — Python. [Больше о моем подходе к соло-стеку...]

День 5-7: Парсинг SERP и Скрейпинг Страниц

Начал с парсинга Google. Использовать `requests` + `BeautifulSoup` напрямую — плохая идея. Google банит простые запросы почти мгновенно. Вместо этого я использовал платный SERP API (например, SerpAPI или Bright Data). Это немного дороже, но экономит десятки часов на борьбе с блокировками, ротацией прокси и решением капч.

Дальше – скрейпинг контента с полученных URL. Задача – вытащить основной текст статьи, игнорируя меню, футеры, рекламу. Искал по тегам

# Пример кода для извлечения основного текста
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_article_text(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        
        # Удаляем ненужные теги
        for tag in soup(['nav', 'footer', 'script', 'style']):
            tag.decompose()
            
        # Ищем основной контент
        article_body = soup.find('article') or soup.find('main') or soup.body
        return article_body.get_text(separator='\\n', strip=True)
    except requests.RequestException as e:
        return f"Error scraping {url}: {e}"

День 12-14: Базовый UI

Использовал стандартные компоненты Streamlit:

• st.text_input("Введите ключевое слово:") - для ввода ключа.
• st.button("Анализировать!") - для запуска анализа.
• st.spinner("Анализирую SERP... Это может занять до 2 минут.") - для индикации процесса.
• st.markdown(), st.header(), st.subheader() - для вывода результатов.
• st.expander("Показать детальный анализ конкурента №1") - чтобы не загромождать вывод и сделать его интерактивным.

Главное – связать кнопку с вызовом бэкенд-функции анализа и красиво представить полученный JSON.

День 17-18: Тестирование

Прогнал инструмент на 20-30 разных ключах. Сравнивал результаты AI-анализа с тем, что вижу глазами. Корректировал промпты для большей точности.

День 19: Деплой

Задеплоил на Streamlit Cloud. Это невероятно просто: подключаешь GitHub репо -> выбираешь ветку -> нажимаешь Deploy. Бесплатного тарифа хватает для MVP. Альтернатива: запаковать в Docker и залить на дешевый VPS (дольше, но больше контроля).

День 20-21: Стратегии Монетизации

Собранный инструмент – это актив. Как его монетизировать?

Для соло-разработчика самый быстрый путь к деньгам – использовать инструмент для консалтинга или продавать как Done-for-you решение.