A-Parser 1.1 - продвинутый парсер ПС, кейвордов, контента, показателей, 70+ парсеров

NextGen UI — новый интерфейс A-Parser

В новом обновлении мы завершили переход на NextGen UI — теперь он используется по умолчанию в версиях A-Parser для Windows и Linux.

Интерфейс полностью переписан с нуля на новой архитектуре, работает в браузере и в формате Desktop-приложения, поддерживает тёмную тему и сохраняет привычные возможности A-Parser.

С момента первой тестовой версии NextGen UI получил множество крупных улучшений: расширенную работу с логами, встроенные инструменты тестирования и отладки, улучшенное управление заданиями и пресетами, планировщик, групповые операции и автоматическое восстановление после сбоев.

Основные возможности NextGen UI

• Расширенная работа с логами. Доступны поиск, фильтрация, выделение, копирование и скачивание записей. Логи отображаются непосредственно при тестировании задания в редакторе, а отладочный вывод можно быстро включать и отключать.
• Наглядная отладка. JS-дампы, HTTP-запросы и ответы отображаются в виде раскрываемых JSON-деревьев, изображения выводятся прямо в логах. Для регулярных выражений добавлен быстрый переход во встроенный Тестер регулярок.
• Улучшенный Parser Test. Настроенный в тестере парсер можно перенести непосредственно в редактор задания. При замене парсера предлагается сохранить совместимые переопределённые настройки.
• Информативная очередь заданий. В очереди отображаются используемый пресет, настройки парсера, точное время запуска и расчётное время до завершения. Добавлены массовое выделение заданий и групповые действия.
• Удобное управление пресетами. Пресеты можно переименовывать, искать и сортировать. При импорте пресет сначала открывается в редакторе, где его можно проверить и изменить перед сохранением. Для действий «по завершении» добавлены отдельные поля выбора пресетов заданий и конфигураций потоков.
• Встроенные инструменты. В NextGen UI доступны планировщик заданий, Тестер регулярных выражений, редактор tools.js, расширенные настройки и диалог API-запроса с редактором кода.
• Сохранение рабочего состояния. Интерфейс запоминает открытые разделы, выбранные вкладки, страницы очереди, прокрутку, положение и размер окон, а также состояние редактора JS-парсеров.
• Обновлённая тёмная тема. Переработана цветовая схема, повышена контрастность и улучшены визуальные акценты в редакторе заданий.
• Работа с большими объёмами данных. Ускорена загрузка логов, снижена нагрузка на диск, большие списки файлов подгружаются постепенно по кнопке «Загрузить ещё».
• Автоматическое обслуживание. Хост и порт ядра настраиваются через интерфейс, свободный порт подбирается автоматически. После сбоя ядро перезагружается, а после обновления A-Parser автоматически перезапускается.

Полностью восстановлена работа SE::Google

Вторым ключевым изменением обновления стало полное восстановление работы парсера Google.

В последние недели Google последовательно усиливал защиту и менял механизмы формирования выдачи, из-за чего сбор результатов стал заметно сложнее. Работа над адаптацией парсера велась практически непрерывно.

В результате:

• полностью восстановлена работа Google в режиме Browser на Windows и Linux для профилей desktop и mobile;
• полностью восстановлена работа HTTP-режима на всех платформах и профилях;
• улучшена работа с пагинацией;
• добавлено определение неполной выдачи — одной из разновидностей защиты Google;
• добавлено определение новой капчи «Verifying your request»;
• исправлено смешивание браузерных заданий при работе через Redis API;
• восстановлена работа Google Images;
• исправлена работа Google Translate в режиме desktop;
• восстановлен сбор отзывов в Google Reviews;
• исправлен вывод общего количества отзывов $totalcount;
• исправлен сбор переменной $claim в Google;
• добавлен сбор общего рейтинга организации $avgrating.

Новый парсер SE::Rutube

Добавлен новый парсер Rutube для сбора результатов поиска видео на Rutube.

Улучшения

• Whois - добавлена работа через серверы RDAP и переменная $rdapserver. Добавлена поддержка доменных зон `.gr` и `.ελ`.
• Wildberries ProductInfo - добавлен сбор цены с кошельком WB в переменную $walletPrice.
• Turnstile - добавлена возможность обработки Cloudflare Turnstile через XEvil.
• GroupScraper - добавлены новые переменные и массивы, фильтр по дате и возможность пропускать пересланные сообщения.
• TikTok Profile - парсер переведён на Puppeteer для обхода блокировки HTTP-запросов со стороны Akamai; восстановлен сбор ссылок на подписки.
• Kimi - восстановлена работа и добавлена авторизация через Bearer token.
• Brave - добавлена обработка капчи.

Исправления в связи с изменениями на источниках

• Bing - исправлен парсинг в режимах Browser и HTTP.
• You - восстановлена работа парсера.
• Startpage - восстановлена работа основной выдачи.
• Startpage Videos и Startpage Images - восстановлена работа парсеров.
• DuckDuckGo и DuckDuckGo Images - восстановлена работа парсеров.
• Instagram Search - восстановлена работа, исправлена ошибка 403 Forbidden.
• Instagram Tag - устранены дубли публикаций в результатах.
• Instagram Profile - восстановлена работа и исправлена смена прокси при сборе подписчиков.
• Wildberries ProductsList - восстановлена работа и исправлен нестабильный сбор данных.
• Wildberries ProductInfo - восстановлена работа и исправлены ошибки на отдельных запросах.
• Amazon - исправлен сбор части результатов.
• Domain - восстановлен обход Cloudflare.
• Turnstile - исправлена работа в режимах Browser и Auto.
• Whois - исправлена работа с зонами `.direct`, `.insure`, `.global`, `.services`, `.travel` и `.co`.
• ChatGPT - исправлен парсинг списков.
• Perplexity, DeepAI и Translator - восстановлена работа.
• Radar, LastPrice и Mustat - восстановлена работа.

​

 

Какие сайты получают видимость в ChatGPT и Perplexity — и можно ли судить об этом по одному ручному запросу?

Мы закончили большое исследование источников в ответах ChatGPT и Perplexity. Нас интересовали не отдельные удачные скриншоты, а системная картина: какие домены появляются в ответах ИИ, насколько различаются две системы и что происходит со списком источников при смене страны и прокси.

Для эксперимента собрали и проанализировали 17 873 источника по 12 слот-играм, 6 коммерческим интентам и 4 странам. Запросы запускались через резидентские прокси целевых стран и смешанный прокси-пул, а ссылки нормализовались и дедуплицировались по паре query + URL.

Уже на первом сравнении стало понятно, почему единичной ручной проверки недостаточно. После нормализации у ChatGPT было 1 223 домена, у Perplexity — 2 019, а общими оказались только 450 доменов. Коэффициент сходства между системами составил всего 16,12%. ChatGPT чаще выводил официальных провайдеров и Reddit, а Perplexity — классические аффилейт-обзорники.

Но количество цитирований оказалось только половиной картины.

• В ChatGPT сайт Pragmatic Play лидировал по общей частоте — 303 цитирования. При этом только 23,1% его ссылок вошли в Top-3.
• У Reddit было меньше цитирований — 182, зато 68,7% ссылок оказались в первой тройке сохранённого списка источников.
• Получается, лидер по числу ссылок и лидер по заметности — не обязательно один и тот же домен.

Отдельно проверили влияние IP. В контрольном тесте из запросов убрали название страны и отправляли одинаковые англоязычные вопросы через резидентские прокси Новой Зеландии, Бразилии, Мексики и Казахстана.
Даже без географических подсказок в тексте пересечение доменов у ChatGPT составило только 16,28%. То есть один запрос с одного IP показывает лишь конкретный срез, а не устойчивую картину видимости.

Именно здесь разовая выгрузка превращается в задачу для регулярного мониторинга: кто удерживается в источниках, кто появляется впервые, кто выпадает и как меняется доля Top-3 по странам и режимам прокси.
A-Parser позволяет поставить такой сбор по расписанию и получать данные в одинаковом формате без ручного копирования ответов.

В полной теме:

• методика эксперимента и формула запросов;
• сравнение ChatGPT и Perplexity;
• страновые срезы и влияние разных режимов прокси;
• анализ числа цитирований, средней позиции в массиве источников и доли Top-3;
• открытый датасет основного сбора и контрольного теста;
• готовые пресеты для ChatGPT и Perplexity, чтобы повторить сбор на своей нише.

Открыть исследование, посмотреть результаты и скачать материалы

Если уже проверяли видимость своих сайтов или конкурентов в ответах ИИ, интересно сравнить опыт: насколько сильно у вас меняется набор источников между ChatGPT, Perplexity и разными GEO?

 

В каких нишах небольшие каналы выигрывают в выдаче YouTube — и почему высокий ранг не гарантирует просмотры?
Представьте парадокс: видео автора с 700 подписчиками забирает 2,7 миллиона просмотров и 3-е место в поисковой выдаче YouTube по iPhone, а в финансовых темах — крипте и дропшиппинге — ни одно из 59 видео небольших каналов не преодолевает планку в 20 000 просмотров. При этом в обзорах криптобирж авторы небольших каналов занимают каждый третий ролик в ТОП-10: 45 из 136, или 33,09%.
Чтобы выяснить, где алгоритмы дают реальный охват, а где ранжирование оказывается «холостым», мы провели исследование выдачи с помощью A-Parser. Для эксперимента собрали 34 070 строк поисковой выдачи YouTube по 28 темам и 343 подсказкам, сведя датасет к 21 537 уникальным видео.
Главное открытие: высокий ранг в поиске и реальные просмотры — это две разные задачи.

• Визуальные ниши дают шанс малым авторам: В распаковках гаджетов, фитнесе, DIY и коротких роликах с демонстрацией AI-инструментов доля прорывных видео от небольших каналов (от 100 до 10 000 подписчиков, набравших от 20 000 просмотров и превысивших число подписчиков в 10+ раз) достигала 23,15% от уникальных видео в ТОП-10.
• Коммерческие ниши дают позиции, но не дают просмотров: В темах криптобирж, ботов и дропшиппинга малые каналы формировали 33–35% результатов в ТОП-10, но ни один из 59 роликов не достиг 20 000 просмотров. Позиция в поиске есть, а просмотров нет.
• Один ролик закрывает сразу кластер подсказок: 22,38% видео появлялись минимум по двум поисковым подсказкам, а отдельные ролики-лидеры ранжировались сразу по 21 подсказке.

A-Parser позволяет превратить этот процесс из ручного просмотра сотен запросов в регулярный автоматизированный мониторинг ниши с помощью 3-шаговой цепочки: SE::YouTube::Suggest ➔ SE::YouTube ➔ SE::YouTube::Video.
В полной теме:

• подробная методика эксперимента и структура датасета на 34 070 строк;
• 4 фильтра для поиска прорывных видео небольших авторов;
• разбор 3 групп тем (визуальные, коммерческие, с ограничениями фильтрации);
• анализ тегов и модификаторов заголовков для составления ТЗ на контент;
• открытый CSV-датасет и готовый пресет A-Parser для повторения исследования.

Открыть исследование, посмотреть результаты и скачать материалы
Если вы уже анализировали выдачу YouTube в своих нишах — поделитесь опытом: в каких тематиках вам чаще попадаются выстрелившие микро-каналы, а где первые места намертво закрепились за гигантами?