Наконец-то закончил свой сервис по написанию отзывов. Работает вот так:
Предыстория
Подробно рассказывал в предыдущем посте Автоматизация SEO отзывов на основе Chat GPT. Кратко: заказывать отзывы или комментарии через сервисы стало дорого, качество низкое. Решил автоматизировать процесс через ИИ, а заодно отобрать деньги у школоты попробовать заработать на этом, т.к. канал Pro деньги в SEO.
Путь к автоматизации
Я уже показывал примеры отзывов в предыдущем посте, но покажу еще раз. Попробуйте отгадать, какой из них составлен нейросетью, а какой человеком?
Отзыв 1:
Недавно приобрёл принтер Pantum P2500NW и могу сказать, что в целом остался доволен покупкой. Установка прошла быстро, печать очень чёткая, скорость устраивает. Особенно порадовало наличие Wi-Fi. Минус — иногда при больших тиражах бывают небольшие задержки. В целом – отличный вариант для офиса или дома за такую цену.
Отзыв 2:
Бензиновая газонокосилка мне подошла по размеру и удобная в плане уборки зеленой растительности.
Ответ: оба составлены нейросетью. Только первый через API, а второй через сервис отзывов за 15 рублей. А учитывая, что в месяц я заказываю больше тысячи таких отзывов для разных сайтов, то счет идёт на десятки тысяч рублей. Поэтому решение было очевидным – создать сервис, который будет всё это делать автоматически.
Логика сервиса отзывов
Вот задачи я хотел решить помимо финансовой.
1. Автоматизация заданий
Мне необходимо быстро загружать задания для сотен страниц, тысячами отзывов. В сервисе отзывов у меня для составления заданий уходило около часа. Нужно было по каждой странице создавать отдельную задачу, указывать параметры, количество отзывов, временные периоды и т.п… Пару лет назад я уже обращался с этой проблемой в поддержку, просил сделать автоматическую загрузку заданий, но не был услышан.
В моем сервисе я решил прийти к простому интерфейсу: создание проекта + загрузка CSV файла со списком заданий.
Данные для задания в файле следующие:
- URL – страница, для которой пишем отзыв
- reviews_count – количество отзывов для этой страницы
- interval – интервал в днях между отзывами. Т.к. будет подозрительно, если мы для страницы разместим сразу же десятки отзывов в один день.
Таким образом, создав проект, я могу с помощью CSV файла за 1 минуту загрузить тысячи заданий сразу.
2. Релевантность отзыва странице
Мои отзывы должны быть релевантны контенту страницы. Для этого я решил парсить Title, H1, Meta description и … весь текст со страницы, очищенный от HTML.
Все мои данные встроены в общий промт и передаются по API.
3. Автоматизация публикации
Отзывы должны автоматически публиковаться на любом сайте, при этом проходить алгоритмы антиспама и капчи (если присутствуют).
Для решения этой задачи я ввёл различные настройки при добавлении проекта. Для большинства страниц и сайтов, с которыми я работаю есть, стандартный функционал:
- нажимаем на кнопку «написать отзыв», открывается форма;
- заполняем форму: имя/email/телефон сам отзыв;
- выставляем рейтинг;
- проходим капчу;
- нажимаем кнопку отправки;
- получаем окно с уведомлением о размещении.
Все элементы формы я решил находить с помощью XPATH, который предварительно задаю для каждого проекта. Если какие-то поля отсутствуют, то ничего страшного.
Может быть, подойдет не для всех сайтов, но для 90% точно будет достаточно. Про капчу и её решение можно написать отдельную статью. Но я эту задачу решал ранее, в том числе и прохождение слайдер капчи, в рамках инструмента по накрутке ПФ.
4. Накрутка ПФ
Да-да, она самая. Уже очень давно я рекомендовал клиентам не автоматизировать написание отзывов внутри CMS, а заказывать именно внешние размещения отзывов на разных сервисах. Цель простая – получить дополнительные поведенческие сигналы взаимодействия с формами от реальных людей. Те самые прямые переходы. Сигнал не очень сильный, но почему бы им не воспользоваться.
В качестве быстрого решения я просто взял свои предыдущие наработки ботов под ПФ. Т.е. отзывы будут размещать на сайте боты, которые предварительно уже «погуляли» и имеют для поисковых систем похожий на естественный профиль. Это тоже отдельный вид искусства выгуливать ботов. У меня он сделан не на самом высоком уровне, но тем не менее боты имеют:
- Тематику и категорию, которую зарабатывают, посещая более профильные сайты.
- Стадии нагула: на сайтах без Я.Метрики, с установленной Я.Метрикой, с заходом и без в выдачу и т.д….
- Свой период жизни в зависимости от совершенных действий.
5. Улучшение качества отзывов
Хочется поэкспериментировать с промтами, нейросетями и моделями для улучшения задачи качества отзывов. Пока я начал с Chat GPT, но откровенно, качество – среднее. Буду пробовать другую. Помимо нейросети я заложил другие параметры:
- Первую часть промта, в которой можно для конкретного проекта написать всё, что угодно. После неё идет перечисление данных страницы: заголовков, описания, текста.
- Размер отзыва – в символах, передается в общий промт
- Выбор модели – хочу потестировать цена/качество разных моделей для этой задачи.
Технологии и мощности
Как вы уже догадались, огромную базу для этой задачи я взял из предыдущих своих наработок сервиса по накрутке ПФ. Тем не менее пришлось написать ещё пару тысяч строк кода. Вот стек технологий:
- Среда: Python 3.12
- База: Postgre
- Сервер: VPS, 4 ядра, 6 ГБ RAM, SSD 100 Гб, Ubuntu 24.04
- Интерфейс: Jinja2 Python
- Прокси + Антикапча
Сервер обеспечивает работу в 10 потоков. Написание одного отзыва занимает примерно 2-4 минуты (все действия вплоть до скорости печати и скорости движения мышью приближены к человеческим). Т.е. в час можно писать одним потоком 15-30 отзывов, а десятью 150-300. Но на практике есть постоянные сбои, ошибки, долгие загрузки страниц, отвалы прокси… Реальные цифры около 50-100 отзывов в час. Т.к. отзывы пишутся только в светлое время суток (привет, ПФ), то в сутки можно писать около 500-1500 отзывов. Это с большим запасом отвечает моим требованиям. Дальнейшее расширение прямо пропорционально количеству серверов и прокси.
Разработка
Напишу немного про ход работ.
1. Идея пришла в голову примерно 7 июня 2025. В течение недели тестировал гипотезы и накидал тестовый скрипт. Потратил 7 часов, большую часть из которых воевал с операционными системами и API Chat-gpt, который не хотел стыковаться с моим набором пакетов.
2. Дальше писал интерфейс, урывая драгоценные часы по вечерам, который был готов примерно за 2 недели с 3,5 часами чистого кода.
3. Много времени потратил на всякую подкапотную фигню типа обработки заданий, базы данных и т.п… около 3,5 часов.
4. В 20-х числах настроил сервер. Причем 10-минутная задача вылилась в 5-часовую, т.к. решил сделать на последней доступной Ubuntu 24.04, а там свои тараканы.
5. 22.07.2025 запустил нагул ботов. Погуляли 3 дня и 24.07.2025 запустил отзывы.
Итого: 27,5 часов разработки.
Финансы
Добрались до самого важного. Считаем математику:
Сервис мне обошелся примерно в 55 000 рублей. По ставке 2000 руб/час, как будто бы заказывал у программиста. Наверное, со ставкой для себя я наврал, но пусть будет так. Если бы кодил не сам, нужно было бы потратить еще 5-10 часов на ТЗ, проверку тесты, общение, поиск подрядчика….
Поддержка и написание 10 000 отзывов в месяц обойдутся примерно в 3000 рублей. Причем основные расходы на прокси и сервер. Сами отзывы не стоят почти ничего в модели gpt-4.1-nano. Но буду пробовать более дорогие и умные модели.
Таким образом, сервис должен окупиться за пару месяцев при моём текущем объёме, а в дальнейшим приносить 10++ тысяч рублей в месяц. Надо будет еще подумать, как его монетизировать не на текущих задачах.
Также не стоит забывать, что теперь я высвободил пару часов в месяц за счет автоматизации постановки задач. Но самое главной – я вспомнил молодость и опять летал во сне кодил и сеошил, а не вот эти все менеджерские задачки руководителя!
На этом у меня всё. Спасибо, что дочитали! Не стесняйтесь комментировать и не забывайте подписываться и читать меня в на Дзене, группе VK, Youtube, Rutube, блоге VC и на моем ТГ канале "SEO PRO Деньги".
