30+ парсеров для сбора данных с любого сайта

Обработка результатов#

A-Parser позволяет обрабатывать результаты непосредственно во время парсинга, в этом разделе мы привели наиболее популярные кейсы для парсера SE::Yandex::Suggest

Опция Парсить до уровня (Parse to level)

Опция указывает парсеру переходить по соседним страницам сайта в глубину до указанного уровня, например:

• Если указан 1-ый уровень то парсер перейдёт по всем ссылкам указанным на исходной странице
• Если указан 2-ой уровень то парсер перейдёт по всем ссылкам указанным на исходной странице + по всем ссылкам собранным со страниц на первом уровне
• и т.д.

Простыми словами — это минимальное число кликов между исходной страницей и конечной
Т.к. на соседних страницах скорее всего будут ссылки на исходную страницу или повторы ссылок, то для того чтобы парсер не зациклился, и не ходил по кругу, необходимо обязательно включать уникальность запросов (Unique queries)

Скачать пример
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Скопировать

Фильтрация результатов (использование минус-слов)

Использовав минус-слова возможно стразу убирать реультаты которые вам не нужны.
Аналогично используя фильтр можно и оставлять только те результаты которые содержат нужные слова.

Скачать пример
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Скопировать

Какими бывают подсказки

Можно выделить несколько типов поисковых подсказок. 

Полнотекстовые – отображаются у пользователей ПК, быстро набирающих запрос с клавиатуры. Им удобнее вбить в поисковую строку запрос частично, а остальную часть выбрать из предложенного списка. 

Пословные доступны в мобильных приложениях и Яндекс.Браузере. Задав первое слово, пользователь вводит всю фразу с помощью кликов на предлагаемые варианты. 

Подсказки-фактоиды доступны пользователям мобильного поиска – ответ на введенный запрос отображается сразу под поисковой строкой. Таким образом пользователь может получить информацию о погоде, пробках и иных фактах. 

По схожему принципу работают подсказки и в Яндекс.Видео – они содержат в себе номера сезонов и серии, являющиеся прямыми ссылками на соответствующее видео. 

Длинные поисковые подсказки появились благодаря возросшему числу пользователей, вводящих запросы длиной от пяти слов. В некоторых тематиках доля таких пользователей составляет 50% и более. Такие поисковые подсказки имеют место в поиске, картинках и видео. 

Исторические – доступны авторизованным пользователям десктопа и мобильных устройств. Также такие подсказки появляются в поисковых сервисах Яндекса. Формируются на основе истории запросов и выделяются приоритетно в поиске. 

Представление результатов#

A-Parser создавался для парсинга информации любых видов, для этого было введено 2 типа результатов:

• Простые результаты(Flat)
• Массивы результатов(Array)

Рассмотрим каждый тип на примере парсера SE::Google, скриншот выдачи:

Простые результаты

Простые результаты — когда одному запросу соответствует один результат, примеры:

• Количество результатов по запросу ($totalcount)
• Является ли запрос опечаткой($misspell, на скриншоте не представлен)

Другие примеры:

• Значение Alexa Rank($rank) в парсере Rank::Alexa
• Значение переведённого текста($translated) в парсере DeepL::Translator
• Количество ссылающихся доменов($domains), значение траста($trustflow), беклинков($backlinks) и т.д. в парсере Rank::MajesticSEO

Одиночные результаты сохраняются в обычных переменных(префикс + название на латинице)

Массивы результатов

Массивы результатов — когда одному запросу соответствует список результатов, каждый элемент списка в свою очередь может содержать несколько вложенных элементов. Разберем на примере выдачи Google — она представлена в парсере массивом $serp, для наглядности воспользуемся таблицей, запишем первые 5 результатов выдачи:

Ссылка($link)	Анкор($anchor)	Сниппет($snippet)
http://www.speedtest.net/	Speedtest.net by Ookla — The Global Broadband Speed Test	Test your Internet connection bandwidth to locations around the world with this interactive broadband speed test from Ookla.
http://en.wikipedia.org/wiki/Test_cricket	Test cricket — Wikipedia, the free encyclopedia	Test cricket is the longest form of the sport of cricket. Test matches are played between national representative teams with «Test status», as determined by the …
http://www.speakeasy.net/speedtest/	Speakeasy Speed Test	Saturday 03-May 2014, 11:04:29 AM Your IP: The Speakeasy Speed Test requires Flash v7 or higher. Please update your browser. See Pricing Or Call Today
http://www.humanmetrics.com/cgi-win/jtypes2.asp	Personality test based on C. Jung and I. Briggs Myers type theory	Humanmetrics Jung Typology Test instrument uses methodology, questionnaire, scoring and software that are proprietary to Humanmetrics, and shall not be …
http://test-ipv6.com/	Test your IPv6.	This will test your browser and connection for IPv6 readiness, as well as show you your current IPV4 and IPv6 address. … Test your IPv6 connectivity. JavaScript …

Каждая позиция выдачи записывается в массив с 3мя вложенными элементами — ссылка($link), анкор($anchor), сниппет($snippet)

Другой пример — список связанных ключевых слов, который сохраняется в массиве $related:

Кейворд($key)
test wwe
depression test
test my speed
wonderlic test
test personality
act test
jiggle test
bipolar test

Как видно в данном массиве всего один вложенный элемент — кейворд($key)

Нумерация элементов массивов начинается с 0, пример доступа к отдельным элементам массива:

• $serp.0.link — первая ссылка из выдачи
• $serp.3.anchor — четвертый анкор из выдачи
• $related.0.key — первый связанный кейворд

Более подробно про форматирование простых результатов и массивов будет описано ниже

Как получить список поисковых подсказок

Можно получить несколькими способами:

1. Используя блок дополнительного поиска в системе Google «Вместе с … часто ищут». Для этого вводится запрос, и можно посмотреть, что ищут вместе с ним.

Такой вид не совсем удобен, поскольку, во-первых, показывает всего около десятка подсказок, что очень мало для создания семантического ядра сайта. Во-вторых, каждую фразу приходится набивать отдельно, что занимает много времени. Выгрузить результаты по нескольким запросам сразу нельзя.

2. Посредством инструментов для парсера подсказок поисковых систем:

Ubersuggest — позволяет увидеть информацию из поиска по новостям, изображениям и видео поисковой системы. Нужно ввести ключевое слово в строку поиска и задать язык.

Этот сервис подскажет, какие слова пользователи ищут вместе с заданными «ключевиками». Дополнительные слова при этом разделяются от заданного основного знаком «+». Сортировка по алфавиту делает работу с данными удобной для SEO-оптимизатора.

• Keyword Tool является бесплатным сервисом. Он основан на подсказках Google для разных регионов и языков данной поисковой системы. Также сервис позволяет увидеть семантику из Bing, AppStore и YouTube. Стандартно вводится слово в строку поиска, производится отбор по базе данных и языку.
• Словодер — программа, позволяющая работать сразу с несколькими поисковыми системами, поскольку работает через прокси-сервер. Для начала работы необходимо скачать программу, после ее запуска ввести слово для поиска и выбрать нужный поисковик — поисковые подсказки Яндекс , Google, Mail, Rambler, Yahoo, Nigma. Затем нужно нажать на кнопку «Парсить» и подождать вывода результатов.
• avtodreem, чаще всего можно встретить в поисковой выдаче по запросу «как попасть в подсказки».

Бесплатные парсеры

В Сети можно найти бесплатные версии парсеров, которые по заверениям разработчиков ничем не уступают вышеописанным программам и сервисам. Однако в большинстве случаев это «сырой» продукт с рядом недостатков – отсутствие обновлений, неудобный интерфейс, ограниченные функции. Низкая точность выборки, часто возникают ошибки. Причина – Яндекс.Вордстат постоянно изменяется, за этим нужно следить и вносить корректировки в ПО.

Если бесплатное использование является обязательным условием, можно скачать актуальные версии «Словоёб» или «Магадан». Альтернатива – воспользоваться возможностями «Букварикса» после регистрации.

Выбор парсеров зависит от поставленной задачи – объема ключевых фраз, точности выборки и дальнейшей обработки результатов. Для больших проектов рекомендуются платные версии, для ознакомления с возможностями и для составления СЯ для 1-3 сайтов – бесплатные.

Поищите XHR запросы в консоли разработчика

Кабина моего самолета

Все современные вебсайты (но не в дарк вебе, лол) используют Javascript, чтобы догружать данные с бекенда. Это позволяет сайтам открываться плавно и скачивать контент постепенно после получения структуры страницы (HTML, скелетон страницы).

Обычно, эти данные запрашиваются джаваскриптом через простые GET/POST запросы. А значит, можно подсмотреть эти запросы, их параметры и заголовки — а потом повторить их у себя в коде! Это делается через консоль разработчика вашего браузера (developer tools).В итоге, даже не имея официального API, можно воспользоваться красивым и удобным закрытым API. ️Даже если фронт поменяется полностью, этот API с большой вероятностью будет работать. Да, добавятся новые поля, да, возможно, некоторые данные уберут из выдачи. Но структура ответа останется, а значит, ваш парсер почти не изменится.

Алгорим действий такой:

1. Открывайте вебстраницу, которую хотите спарсить

2. Правой кнопкой -> Inspect (или открыть dev tools как на скрине выше)

3. Открывайте вкладку Network и кликайте на фильтр XHR запросов

4. Обновляйте страницу, чтобы в логах стали появляться запросы

5. Найдите запрос, который запрашивает данные, которые вам нужны

6. Копируйте запрос как cURL и переносите его в свой язык программирования для дальнейшей автоматизации.

Кнопка, которую я искал месяцы

Вы заметите, что иногда эти XHR запросы включают в себя огромные строки — токены, куки, сессии, которые генерируются фронтендом или бекендом. Не тратьте время на ревёрс фронта, чтобы научить свой парсер генерировать их тоже.

Вместо этого попробуйте просто скопипастить и захардкодить их в своем парсере: очень часто эти строчки валидны 7-30 дней, что может быть окей для ваших задач, а иногда и вообще несколько лет. Или поищите другие XHR запросы, в ответе которых бекенд присылает эти строчки на фронт (обычно это происходит в момент логина на сайт). Если не получилось и без куки/сессий никак, — советую переходить на автоматизацию браузера (Selenium, Puppeteer, Splash — Headless browsers) — об этом ниже.

Парсеры поисковых систем#

Название парсера	Описание
SE::Google	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Google: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords, парсинг рекламных блоков. Многопоточность, обход ReCaptcha
SE::Yandex	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Yandex: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords, парсинг рекламных блоков. Максимальная глубина парсинга
SE::AOL	Парсинг всех данных с поисковой выдачи AOL: ссылки, анкоры, сниппеты
SE::Bing	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Bing: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords, Максимальная глубина парсинга
SE::Baidu	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Baidu: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords
SE::Baidu	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Baidu: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords
SE::Dogpile	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Dogpile: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords
SE::DuckDuckGo	Парсинг всех данных с поисковой выдачи DuckDuckGo: ссылки, анкоры, сниппеты
SE::MailRu	Парсинг всех данных с поисковой выдачи MailRu: ссылки, анкоры, сниппеты
SE::Seznam	Парсер чешской поисковой системы seznam.cz: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords
SE::Yahoo	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Yahoo: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords, Максимальная глубина парсинга
SE::Youtube	Парсинг данных с поисковой выдачи Youtube: ссылки, название, описание, имя пользователя, ссылка на превью картинки, кол-во просмотров, длина видеоролика
SE::Ask	Парсер американской поисковой выдачи Google через Ask.com: ссылки, анкоры, сниппеты, Related keywords
SE::Rambler	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Rambler: ссылки, анкоры, сниппеты
SE::Startpage	Парсинг всех данных с поисковой выдачи Startpage: ссылки, анкоры, сниппеты

Парсите HTML теги

Если случилось чудо и у сайта нет ни официального API, ни вкусных XHR запросов, ни жирного JSON внизу HTML, если рендеринг браузерами вам тоже не помог, то остается последний, самый нудный и неблагодарный метод. Да, это взять и начать парсить HTML разметку страницы. То есть, например, из достать ссылку. Это можно делать как простыми регулярными выражениями, так и через более умные инструменты (в питоне это BeautifulSoup4 и Scrapy) и фильтры (XPath, CSS-selectors).

Мой единственный совет: постараться минимизировать число фильтров и условий, чтобы меньше переобучаться на текущей структуре HTML страницы, которая может измениться в следующем A/B тесте.

Даниил Охлопков — Data Lead @ Runa Capital

Подписывайтесь на мой Телеграм канал, где я рассказываю свои истории из парсинга и сливаю датасеты.

Надеюсь, что-то из этого было полезно! Я считаю, что в парсинге важно, с чего ты начинаешь. С чего начать — я рассказал, а дальше ваш ход

Реклама в поисковых подсказках Яндекс: преимущества

Общий принцип выдачи подсказок Яндекса мы уже упоминали. Чем чаще такой запрос выполняется, тем выше вероятность его попадания в подсказки. Естественно, при этом учитывается максимальная релевантность подсказки и поисковой темы. Если вы ищете «Как отремонтировать окна», вам вряд ли подскажут о том, какие стальные двери самые лучшие.

Но зато если уж подскажут про окна… Реклама в подсказках Яндекса прекрасно работает по одной простой причине: она существенно упрощает поиск. Пользователи набирают меньше слов, не думают о возможных ошибках при наборе и даже могут забыть переключить раскладку — Яндекс всё автоматически исправит. К тому же, удобно и то, что можно быстро попасть на нужный пользователю сайт. Если человек часто набирает какой-то адрес, этот URL скоро окажется в подсказках.

Помимо показов в подсказке, релевантное объявление может попасть и в результаты поиска. Причём показ подсказки никак не влияет на CTR при расчёте первого места в выдаче. Увеличение охвата не влияет на коэффициент качества, если число кликов сохраняется.

Так что брендированный запрос в подсказках, который связан с конкретной компанией, отлично работает. Довольно часто в Рунете можно встретить восторженные отзывы от новичков, которые не смогли пробиться в топ, но, по их словам, обеспечили себе место в подсказках. Как вам такое, например: «Подсказки Яндекса дали нашей компании два миллиона показов и обеспечили 60% от всех заказов! Вот уже полгода мы просто получаем заказы и больше не вкладываемся ни в какую рекламу».

Сплошные же плюсы и вообще звучит как призыв к действию! Так ли это в реальности? Приступаем к конкретике — что нужно сделать, чтобы попасть в подсказки Яндекса, и что вам это даст.

Как правильно использовать long tail запросы в статье

Точно сказать нельзя, но можно дать рекомендации:

1. Используйте запросы в точном вхождении.
2. Старайтесь использовать запросы в подзаголовках.
3. Сразу же после запроса давайте ответ в пределах 370 знаков без пробелов.

Ваша задача – в первую очередь вывести выбранные вами запросы в блоки быстрых ответов. Google может поднять до нулевой позиции и запрос, на который вы не ориентировались специально, но случайно дали на него ответ. Например, так выглядит блок быстрого ответа в поиске:

А вот так этот же блок на сайте:

Это один из примеров такого случайного попадания в блок быстрых ответов в Google. Тем не менее, это отличный пример того, что у пользователя был четкий вопрос, а поисковая система выдала на него точный ответ.

Знаю случаи, когда такой подход использовали для доработки существующих материалов на сайте, после чего они попадали в блок быстрых ответов. Просто делаете все, кроме последнего, восьмого шага и оптимизируете существующие статьи, добавляя в них блоки с вопросами-ответами.

Виды парсеров по сферам применения

Для организаторов СП (совместных покупок)

Есть специализированные парсеры для организаторов совместных покупок (СП). Их устанавливают на свои сайты производители товаров (например, одежды). И любой желающий может прямо на сайте воспользоваться парсером и выгрузить весь ассортимент.

Чем удобны эти парсеры:

• интуитивно понятный интерфейс;
• возможность выгружать отдельные товары, разделы или весь каталог;
• можно выгружать данные в удобном формате. Например, в Облачном парсере доступно большое количество форматов выгрузки, кроме стандартных XLSX и CSV: адаптированный прайс для Tiu.ru, выгрузка для Яндекс.Маркета и т. д.

Популярные парсеры для СП:

• SPparser.ru,
• Облачный парсер,
• Турбо.Парсер,
• PARSER.PLUS,
• Q-Parser.

Вот три таких инструмента:

• Marketparser,
• Xmldatafeed,
• ALL RIVAL.

Парсеры для быстрого наполнения сайтов

Такие сервисы собирают названия товаров, описания, цены, изображения и другие данные с сайтов-доноров. Затем выгружают их в файл или сразу загружают на ваш сайт. Это существенно ускоряет работу по наполнению сайта и экономят массу времени, которое вы потратили бы на ручное наполнение.

В подобных парсерах можно автоматически добавлять свою наценку (например, если вы парсите данные с сайта поставщика с оптовыми ценами). Также можно настраивать автоматический сбор или обновление данных по расписания.

Примеры таких парсеров:

• Catalogloader,
• Xmldatafeed,
• Диггернаут.

Как осуществить наиболее эффективный сбор?

Пользоваться инструментом несложно благодаря интуитивно понятному интерфейсу.

В первую форму вводятся поисковые фразы, для которых необходимо спарсить подсказки. В случае ошибки, можно нажать на крестик в правом верхнем углу и очистить форму. Кроме того, если фраз достаточно много, для удобства можно увеличить поле, потянув значок в правом нижнем углу.

После ввода фраз, из выпадающего меню требуется задать необходимый регион продвижения.

Дальнейшие настройки — зависят от решаемых задач.

Параметр «Глубина парсинга» отвечает за итерационный сбор.

Если указана цифра 1, сбор подсказок будет осуществляться только для фраз, введенных в поле «Список поисковых запросов». Если же нужна более широкая семантика, то имеет смысл сначала собрать подсказки к имеющимся ключевым фразам, а затем — подсказки к уже полученным. Этот последовательный сбор можно выполнить за одну операцию, просто выставив глубину парсинга, равную двум.

Например, если требуется сначала спарсить поисковые подсказки по слову , а затем дополнить их теми подсказками, которые были собраны, например, к , то сервис «Пиксель Тулс» окажется крайне полезен для этой задачи.

Кроме того, инструмент позволяет воспользоваться словами-исключениями для того, чтобы не собирать подсказки, содержащие ненужные слова, например, или .

Как собрать long tail запросы, 8 простых шагов

Первый шаг, который нам нужно сделать это выбрать направление. По каким запросам мы хотим продвигаться? Про что хотим писать статьи?

Например, контент:

Второй шаг – уточняем, о каком именно контенте мы хотим писать:

Теперь мы берем список вопросительных маркеров:

• где;
• если;
• зачем;
• как;
• какой;
• когда;
• который;
• кто;
• куда;
• можно;
• можно ли;
• нужно;
• нужно ли;
• откуда;
• почему;
• сколько;
• чей;
• что.

И на третьем шаге мы подставляем вопросительный маркер перед началом нашей ключевой фразы:

В итоге получаем список вопросительных long tail запросов. Четвертый шаг – занести эти запросы в Excel:

Шаг пять – повторять шаги 3 и 4, пока не кончатся вопросительные маркеры. В некоторых случаях подсказки не всплывают – это нормально. Значит, что вопросительный маркер в данном контексте не популярен. Просто идите дальше по списку.

Итак, пройдя все вопросительные маркеры, мы собрали 27 long tail запросов. Шестой шаг – фильтрация. Мы выделяем и удаляем те запросы, которые не соответствуют нашей тематике, либо мы не хотим с ними работать:

Некоторые из запросов можно объединить, например – запросы на строке 2 и 3. Запрос на третьей строке уже включает в себя прямое вхождение запроса из строки два, соответственно его тоже удаляем.

Седьмой шаг – дополнить наш список запросов, немного изменив основной запрос. У нас был – контент сайта. Можно пройтись по запросам – контент для сайта, статьи для сайта.

Повторяйте предыдущие 7 шагов, пока не соберете достаточное количество запросов. Как узнать, когда пора остановиться? Когда у вас полностью кончатся идеи. Либо, когда соберете 200–300 запросов. Этого хватит на несколько десятков статей.

Восьмой шаг – разбить собранные запросы на группы. Первая группа – наш самый главный лонгрид. Он должен содержать в себе как можно больше запросов, быть самым информативным и полезным. Все остальные группы – статьи поменьше, с них мы будем ссылаться на лонгрид для увеличения веса страницы:

На выходе мы получили 5 групп запросов. Группа 1 – наш лонгрид, в котором мы пишем все о контенте для сайта: что это такое, что в него входит, где его брать, как создавать, кто может сделать это за вас, как еще его можно достать, где его хранить и как вообще продвигать сайт за счет контента.

Все остальные группы – небольшие статьи, которые раскрывают дополнительные вопросы. С каждой из этих статей мы должны сделать ссылку на наш лонгрид.

Некоторые запросы могут показаться одинаковыми по смыслу, например:

• как защитить контент сайта от копирования;
• как защитить контент сайта от воровства.

Разница всего в одном слове. И именно за это слово нужно цепляться. Как это можно обыграть? В защите от копирования написать, как можно защитить текст от его выделения мышкой для последующего копирования. А в защите от воровства можно указать правила перепечатки материалов:

Таким образом, мы собрали большой пул низкочастотных запросов, а за одним подготовили контент-план на месяцы вперед. Причем, вам может показаться, что ответы на некоторые вопросы – очевидные. Будь это так, их бы не искали сотни раз в день. Значит, контент, который вы планируете готовить – уже потенциально интересен определенной аудитории.

Как происходит формирование поисковых подсказок (ПП) в Яндексе и Гугле

Формирование подобных фраз происходит путем работы сложных алгоритмов при влиянии многих факторов. К ним относятся:

• Частота фраз в поиске. ПС предлагают пользователю наиболее популярные хвосты к введенному запросу.
• Регионы для коммерческого запроса. Если посетитель ищет окна в Воронеже, ПС, как правило, не дает ему хвост из других регионов.
• Ориентация на пользователя. ПС ориентируются на часто запрашиваемые этим пользователем слова, на историю его поиска и другую персональную информацию.
• Обновление. Относится к новостным вопросам, поэтому окно с подсказками обновляется постоянно.
• Фильтр. Удаляются нецензурные слова, запросы с ошибками и опечатками, низкопопулярные фразы.

P. S. Помните о сезонности

Вордстат – и, следовательно, парсер тоже – показывает статистику за последние 30 дней. Если запрос сезонный, можно сделать неправильные выводы, если смотреть только один месяц. Сезонные ключи нужно дополнительно проверять на wordstat.yandex.ru в разделе «История запросов»:

Зарегистрируйтесь в Click.ru сейчас и получите доступ к парсеру Wordstat, а также бесплатным инструментам по созданию и управлению контекстной рекламой – умному подборщику слов, генератору объявлений, медиапланеру, автобиддеру. По промокоду key вы в течение месяца сможете апробировать все возможности сервиса и получать максимальное вознаграждение 8 % вне зависимости от суммы расходов на контекстную рекламу.

Парсеры параметров сайтов и доменов#

Название парсера	Описание
SE::Google::TrustCheck	Проверка сайта на trust
SE::Google::Compromised	Проверка наличия надписи This site may be hacked
SE::Google::SafeBrowsing	Проверка домена в блеклисте Google
SE::Yandex::SafeBrowsing	Проверка домена в блеклисте Yandex
SE::Bing::LangDetect	Определение языка сайта через поисковик Bing
SE::Yandex::SQI	Проверка Индекса качества сайта в Яндексе
Net::Whois	Определяет зарегистрирован домен или нет, дату создания домена, а так же дату окончания регистрации
Net::Dns	парсер резолвит домены в IP адреса
Rank::Cms	Определяет все популярные форумы, блоги, CMS, гестбуки, вики и множество других типов движков
Rank::Alexa	Определяет позици. в глобальном рейтинге Alexa
Rank::Alexa::Api	Быстрый чекер алексы через API
Rank::Archive	Парсер даты первого и последнего кэширования сайта в веб архиве
Rank::Linkpad	Парсер беклинков и статистики с сервиса linkpad.ru
Rank::MajesticSEO	Парсер количества бек-линков с сервиса majesticseo.com
Rank::Mustat	Оценка трафика на сайте, также стоимость и рейтинг домена
Rank::Social::Signal	парсер социальных сигналов
Rank::Curlie	проверка наличия сайта в каталоге Curlie (аналог DMOZ)
Rank::Ahrefs	Парсер ahrefs.com
Rank::KeysSo	Парсер keys.so
Rank::MOZ	Парсер MOZ
SecurityTrails::Ip	Собирает домены по IP
SecurityTrails::Domain	Парсер SecurityTrails