Badass SEO 🌭

Завтра

о 17-00

говоримо про Fanout Query

1) що це взагалі та які типи підзапитів використовує AI
2) як їх знайти та
3) що з ними робити

https://www.youtube.com/watch?v=3LtuRVC1WcE

Додати в календар - тиць

до зустрічі 🐸🥁🐝

Як не спалити квоту Ahrefs API на дроп-доменах

це я більше для себе, щоб не забути, а може і вам стане у нагоді

1. Пакетний ендпоінт замість одиночних запитів

/v3/site-explorer/metrics на один домен — 50 юнітів.
/v3/batch-analysis/batch-analysis — до 100 доменів за раз, 9 юнітів за домен.

Різниця в 5.5 раза на рівно тих самих даних.

2. Вартість залежить від кількості полів

Заміри на пачці зі 100:

• тільки DR → 2 юніти/домен
• DR + UR + dofollow backlinks + referring domains → 9 юнітів/домен

Тобто кожне зайве поле в select ви оплачуєте на кожному домені.

3. Головне: спершу питайте найдешевшу метрику

Якщо у вас є відсічка по DR — беріть спочатку тільки DR за 2 юніти, а повний набір лише тим, хто пройшов.

На дропах більшість доменів мають DR 0–4. Тобто ви платите повну ціну за домени, які відсіються на першому ж правилі.

Підсумок на 4153 доменах:
одразу все — 37 400 юнітів
спершу DR — 14 200 юнітів

здається може, що це не важливо, але коли ви парсите десятками тисяч, то кожен запит на вагу золота

продуктивного вам тижня 🌟

таблички то круто, але бази даних то вже справжній рок-н-ролл ✌

https://seobaza.com.ua/articles/vlasnyi-rag-dlia-seo-z-nulia

(обережно, пост викликає залежність від SQL з перших рядків)

Завтра середа! А це означає новий лайв!  Поговоримо про RAG для SEO.
⏰ 26 серпня о 18:30
⠀
🟢 Що RAG реально дає SEO, а що йому просто приписують?
🟢 Чи потрібна векторна база конкретно вашому сайту?
🟢 Як RAG покращує контент, перелінковку й programmatic SEO?
🟢 Чи допомагає це потрапляти у відповіді LLM?
🟢 Як зібрати перший MVP без складної та дорогої архітектури?
⠀
В ефірі Саша Хілова, Віра Сєчкіна і Олеся Коробка.
⠀
На стрімі розіграємо квиток на SERP Conf від нашого спонсора Collaborator. Переможець сам обирає: Рим 16 жовтня або Відень 3 листопада.
⠀
Дивитися наживо на YouTube-каналі SEO BAZA.

Чим витягувати дані з будь-якого сайту та як парсити за допомогою агентів
Насправді парсинг потрібен частіше, ніж здається: зібрати ціни конкурентів, додати статті у власну базу знань, передати щось агенту тощо.
Ось список інструментів, який варто зберегти.
Готові сервіси, які працюють із коробки

Firecrawl — https://firecrawl.dev/
Перетворює будь-яку сторінку, включно із JS-сайтами та PDF, на чистий markdown для моделі.

Jina AI Reader — https://jina.ai/reader/
Додаєте r.jina.ai перед посиланням і отримуєте чистий текст сторінки. Безкоштовний тариф досить щедрий.

Apify — https://apify.com/
Маркетплейс із 28 тисячами готових скраперів майже для будь-якого популярного сайту.

Thunderbit — https://thunderbit.com/
Розширення для Chrome, яке витягує дані зі сторінки у два кліки та відправляє їх у Sheets або Notion.

RSS.app — https://rss.app/
Перетворює сайти та соцмережі на RSS-стрічку з фільтрами й автопостингом у Telegram.

Відкриті бібліотеки, які можна встановити через агента

Crawl4AI — https://github.com/unclecode/crawl4ai
Популярний open source-скрапер, який одразу віддає сайт у markdown для моделі.

Browser Use — https://github.com/browser-use/browser-use
Агент керує браузером як людина: авторизується, клікає та збирає дані.

Crawlee — https://github.com/apify/crawlee
Фреймворк із ротацією проксі, повторними спробами та чергами, коли сторінок справді багато.

Scrapy — https://github.com/scrapy/scrapy
Промислова класика на Python для обходу мільйонів сторінок.

Scrapling — https://github.com/D4Vinci/Scrapling
Сам адаптується до змін верстки, тому ламається помітно рідше.

AutoScraper — https://github.com/alirezamika/autoscraper
Показуєте приклад потрібних даних — він сам знаходить шаблон і витягує решту.

Defuddle — https://github.com/kepano/defuddle
Очищає сторінку від реклами, меню та сайдбарів. Це рушій Obsidian Web Clipper.

Коли сайт чинить опір

curl_cffi — https://github.com/lexiforest/curl_cffi
Запити з відбитком справжнього браузера — простий спосіб зменшити ймовірність того, що запит буде розпізнаний як бот.

curl-impersonate — https://github.com/lwthiker/curl-impersonate
Схожий підхід на рівні curl, який використовується як рушій для curl_cffi.

CloakBrowser — https://github.com/CloakHQ/CloakBrowser
Заміна Playwright на модифікованому Chromium для роботи із сайтами з антибот-захистом.

invisible_playwright — https://github.com/feder-cr/invisible_playwright
Схожий підхід, але на базі Firefox.

Здоров колеги, це Саша Белевець
Шукаю собі в команду майбутнього Head of PBN - прямий репортинг мені, нуль бюрократії та мікроменеджменту.
Компанія 10+ років на ринку, портфель 3000+ доменів, готова інфраструктура - база активів накопичена, купа автоматизацій, лінк-прогони вміємо робити автоматично і масовано.
Працюємо з норм бюджетами і топовими аукціонами, тут обмежувати не буду.
Знаєш кого порекомендувати - пиши і отримай $1500 💸 за успішний найм!
дякую за шейр

середа повертається, чуваки !

https://www.youtube.com/watch?v=KWVVKLsi6NE

Тест був вдалий
Грошей нема 😅

Ідемо далі

Витрачено на сайт в сумі 4 години
На інфру 20 баксів

Зроблено з ентузіазмом та любо вʼю до процесів автоматизації

Користь : навчилась будувати бази даних, парсити те що не можна парсити, ламати аішку та генерувати те , що вона вважає неетичною

Не кожен проєкт зароблятиме.
Іноді задача прокачати себе та скіли настільки, щоб наступний вистрілив.

Стек: SQL, AI, PHP.

Пан Джон видав базу - робіть більше власних сайтів для тестів!

Якщо ви технічний SEO-фахівець і хочете краще зрозуміти системи рендерингу Google, ніж це зазвичай потрібно, рекомендую ознайомитися зі статтями Dave Smart і Tony McCreath. Посилання — нижче.

Також, якщо ви технічний SEO-фахівець і хочете практикувати свої навички, створюйте власні тестові сайти, щоб досліджувати, як усе працює. Робота з тестовими сайтами та спостереження за тим, що відбувається, є надзвичайно цінними: ви можете зазирнути «за лаштунки» й побачити, як насправді працюють ті чи інші механізми.

Іноді — не завжди — ви знайдете щось, що допоможе вам приймати більш обґрунтовані рішення. В інших випадках ви просто набудете практичного досвіду, що дозволить упевненіше говорити про технічні теми, коли вони виникатимуть.

Створювати тестові сайти також стало значно простіше завдяки сучасним AI-інструментам. Але, якщо хочете, можна робити це й вручну — як справжній «вебмайстер старої школи».

Links to the posts:
* https://tamethebots.com/blog-n-bits/the-5-second-google-render-limit-myth
* https://bigcommerce.websiteadvantage.com.au/tonys-theory-of-googlebot-relativity/

не бачила щоб хтось казав про це

паразитарка

3
2
1

пігнали 🕺

тут могла би бути ваша реклама


автор: Alexander Buriakow

Oi oi, Hughie… AI took our jobs

https://conference.collaborator.pro/seo-spring2026

класний приклад коли людині самій дуже треба
сів і зробив

хай це вас надихне на продуктивний тижень

DA.N (Domains Available . Now) — сервіс моніторингу expired-доменів.

Можливості:
— живий фід доменів, доступних для реєстрації прямо зараз
— пошук за нішею, темою, ключовими словами, мовою, TLD
— AI-аналіз архівного контенту: про що був сайт, категорія, ключові слова, мова
— історія Wayback, вік, дата дропу, RDAP lookup у реальному часі
— моніторинг списків доменів з алертами
— авто-реєстрація через API реєстратора
— збережені пошуки, списки, улюблене
— Cloudflare DNS, редиректи, відновлення старого сайту (в процесі реалізації)
— експорт у CSV

domainsavailable.now

Відкриті сторінки без реєстрації:

Available Domains — живий фід доменів, які зараз доступні до реєстрації, оновлюється щохвилини.
domainsavailable.now/available

Re-Registered — які дропнуті домени перереєстрували нові власники, щоденна статистика за останні 28 днів.
domainsavailable.now/re-registered

Statistics — коли домени дропаються: графіки по днях і годинах, топ попередніх реєстраторів, розподіл TLD і за віком.
domainsavailable.now/statistics

Backorder — прозорі метрики auto-registration: скільки заявок прийнято, успішних реєстрацій, швидкість реакції від дропу до виклику реєстратора.
domainsavailable.now/backorder-stats

RDAP Lookup — перевірка будь-якого домена: статус, реєстратор, дата завершення, NS, доступність через live RDAP-запит.
domainsavailable.now/rdap-lookup

Будь-який репост, відгук чи пропозиція багато значать і підтримують мотивацію рухатись далі. Дякую, що ви тут.

прикольний апдейт від плагіну коллаборатор - можна в ахревсі одразу побачити, які з сайтів є у каталозі

прикольна фіча

https://chromewebstore.google.com/detail/collaborator-link-assista/menngjohfmmcpcljplgioeoejblcfegc

покидайте будь ласка в коментарі прикольних плагінів, кришезносних

або похвастейтесь своїми , що цікавого навайбкодили?)

Як підключити Google Search Console до Claude через MCP

Крок 1 — Google Cloud проєкт
— console.cloud.google.com → New Project
— Пошук: "Search Console API" → Enable

Крок 2 — Сервісний акаунт
— IAM & Admin → Service Accounts → + Create Service Account
— Назва (напр. gsc-mcp-bot) → Create and Continue

Крок 3 — JSON-ключ
— Keys → Add Key → Create new key → JSON
— Збережи файл у надійному місці (напр. Documents/gsc-key.json)
— ⚠️ Стався до нього як до пароля

Крок 4 — Доступ у GSC
— Відкрий JSON → знайди "client\_email" → скопіюй адресу
— GSC → Settings → Users and permissions → Add user → встав email → Full access

Крок 4А — Формат URL ресурсу
⚠️ Найчастіша помилка: якщо в GSC показується просто example.com (без https://) — це Domain property
→ використовуй sc-domain:example.com, не https://yourdomain.com

Крок 5 — Встанови MCP-пакет

git clone [repo]
cd GSC-MCP
npm install
npm run build

Крок 6 — Claude Desktop
— Settings → Developer → Edit Config
— Додай:

{
  "mcpServers": {
    "gsc": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/GSC-MCP/dist/index.js"],
      "env": {
        "GSC_KEY_FILE": "/path/to/gsc-key.json",
        "GSC_SITE_URL": "sc-domain:yourdomain.com"
      }
    }
  }
}

— Збережи → перезапусти Claude Desktop

Готово. Запитай Claude: _"What are my quick win keywords?"_

Оригінальний пост: https://www.linkedin.com/posts/natalia-golenkova_i-just-connected-google-search-console-with-share-7442599893887520769-b4KF

онлайн-конференціі створені для того, аби вас надихати вчитись та копати в потрібному напрямку

спікер не може за 30 хвилин вам дати всі секрети та знання

але спікер вас може надихнути копати в потрібному напрямку з потрібними інструментами

вчора була онлайн конференція AI SEO Day і вона мене надихнула на дещо цікаве

а сьогодні вранці я вже бачу перші результати

що було зроблено за 2.5 години (я тягну свій прикол із часом, мені важливо розуміти, що можна створити за дуже короткий проміжок часу)

• EMD домен
• 69 programatic pages + службові сторінки
• ssr
• cloudflare
• паралелельно готувала млинці , бо Масляна )))
• перші тестові юзери похвалили вибір ніші та дизайн
• витрачено на генерацію $4.1693
• перші сторінки потрапили в індекс вже через кілька год з моменту публікації сайту, зараз 20 сторінок в індексі
• 46 юнік юзера

сподіваюсь вас конфа також надихнула, і ви творите вже свою магію ⭐️

побажайте мені пройти фільтри 🤞

БЕЗКОШТОВНІ курси з AI, ML, Deep Learning та LLM від університетів

Core AI / ML / Deep Learning

📍MIT – 6.S191 → Deep Learning + LLMs
https://introtodeeplearning.com

📍Stanford – CS229 → Machine Learning (Andrew Ng)
https://cs229.stanford.edu

📍Stanford – CS231N → Computer Vision
https://cs231n.stanford.edu

📍 Stanford – CS224N → NLP & Transformers
https://cs224n.stanford.edu

📍CMU – 11-785 → Practical Deep Learning (PyTorch)
https://deeplearning.cs.cmu.edu

📍Harvard – CS50 AI → AI з Python для початківців
https://cs50.harvard.edu/ai/

LLM / Foundation Models / Generative AI
📍Stanford – CS336 → Build GPT from scratch
https://stanford-cs336.github.io

📍Stanford – CS324 → Foundation Models
https://stanford-cs324.github.io/winter2023/

📍Berkeley – LLM Agents → RAG, tools, agents
http://rdi.berkeley.edu/llm-agents/f24

📍MIT – Generative AI resources
https://openlearning.mit.edu/

Якщо є тільки 5 хвилин:
📍Google ML Crash Course
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

📍 Fast.ai — починаєш кодити одразу
https://course.fast.ai

📍Stanford CS336 — зрозуміти, як працює GPT
https://stanford-cs336.github.io

💡 Важливо:
Усі курси — офіційні, безкоштовні, з лекціями, слайдами та часто з домашками.
Платними можуть бути лише сертифікати — сам контент відкритий.

деякі я сама проходжу
буду вдячна, якщо ви доповните цей список своїми знахідками теж, я впевнена, що там є що додати

цікавий факт - якщо порахувати всі ці курси зі списку + проєкти вийде 3000-5000 годин

Найефективніша послідовність для новачків (6-12 місяців):

Google ML Crash Course (2 тижні, 15 год)
Harvard CS50 AI (1-2 місяці, 100 год)
Stanford CS229 (2-3 місяці, 200 год)
Fast.ai Practical DL (2 місяці, 120 год)
Stanford CS224N або CS231N (2-3 місяці, 150 год)

тому хоча б 30 відсотків пройти - це вже буде ого-го ⭐️
гарних вихідних!

Балувалась зі звʼязкою quiz + Reddit.

Дано:
• 1 лапка 🐾
• нетерплячка перед виходом другого тому 5 сезону Stranger Things
• дата — 24 грудня (реліз 25 грудня)

Щоб не закопуватись у процес, я вирішила провести експеримент:
дати собі рівно 4 години. Не більше.

Часу обмаль — поїхали.

Спарсила Reddit.
Додатково зробила deep research через Perplexity.

Тут важливо зупинитись і пояснити задумку.
Мета була зібрати квіз на основі реальних даних користувачів Reddit, щоб їм це справді відгукувалось.
Тому головне джерело — саме Reddit.

Далі я зібрала міні-базу знань за архетипами — 16 основних персонажів.

Окремо зробила deep research по айдентиці: кольори, настрій, анімації, дрібні деталі.
Все, що могла швидко врахувати, врахувала — щоб хоча б трохи зануритись в атмосферу.

Чи можна було красивіше?
Звісно, можна.

Але ціль була мінімально, швидко і до кінця.

Ітого: від ідеї до заливки сторінки — 2 години.

Далі — дистрибуція.

Згенерувала два прес-релізи.
Один безкоштовно засабмітила — його моментально опублікували.
На всякий випадок додала в індексатор.

Другий пішов на модерацію — ну і фіг з ним, в нас же таймінг 🙂

На strangerthings.fandom.com зробила пост + картинку.
Також додала на індексацію.

Пробіглась по соцмережах — де могла, там напостила.

І, звісно, Reddit — основне поле гри.
Тут головне було правильно позиціонувати пост.
Я намагалась подати його максимально органічно — як фан-проєкт для таких самих людей, як я, хто чекає другий том 5 сезону.
Типу: «ось, зробила, може і вам зайде».

Про всяк випадок увімкнула under attack mode 😅

Чесно — готувалась до гіршого.
Але була реально вражена: всі коментарі — позитивні.

Через ~12 годин усі посилання «по хвостах» почали підтягуватись в AI Overviews.
Reddit сміливо став у топ.
Сайт витримав наплив людей.
Кілька нормальних посилань отримано безкоштовно і швидко.

Мінус — обмеження часу + Різдво.
Можна було б ще кілька приколів докрутити.

Підсумки:
• ~3500 унікальних відвідувачів за 24 години на квіз
• на Reddit — 3000+ переглядів, пост у топ-10 Stranger Things сабредіту
• 2 безкоштовні посилання з DR 80+
• витрачено 4 години з кайфом і користю

Окрема ачівка — тепер у мене є нормальний шаблон квізів, який можна масштабувати.

Отакі справи.

Буду продовжувати робити щось подібне — поділюсь.
І дуже сподіваюсь, що це надихне вас не боятись Reddit 💜


P.S.: в особистих питають в чому суть, я забула додати , що там в кінці афф посилання на книжки на Амазон 🤌