Бот для моніторингу нових товарів конкурентів: налаштування та результати

Наша компанія займається розробкою, підтримкою та обслуговуванням сайтів будь-якої складності. Від простих односторінкових сайтів до масштабних кластерних систем, побудованих на мікро сервісах. Досвід розробників підтверджено сертифікатами від вендорів.

Розробка та обслуговування будь-яких видів сайтів:

Інформаційні сайти або веб-програми
Сайти візитки, landing page, корпоративні сайти, онлайн каталоги, квіз, промо-сайти, блоги, ресурси новин, інформаційні портали, форуми, агрегатори
Сайти або веб-програми електронної комерції
Інтернет-магазини, B2B-портали, маркетплейси, онлайн-обмінники, кешбек-сайти, біржі, дропшиппінг-платформи, парсери товарів
Веб-програми для управління бізнес-процесами
CRM-системи, ERP-системи, корпоративні портали, системи управління виробництвом, парсери інформації
Сайти або веб-програми електронних послуг
Дошки оголошень, онлайн-школи, онлайн-кінотеатри, конструктори сайтів, портали надання електронних послуг, відеохостинги, тематичні портали

Це лише деякі з технічних типів сайтів, з якими ми працюємо, і кожен із них може мати свої специфічні особливості та функціональність, а також бути адаптованим під конкретні потреби та цілі клієнта.

Послуги, які ми пропонуємо
Показано 1 з 1Усі 2062 послуг
Бот для моніторингу нових товарів конкурентів: налаштування та результати
Середній
~3-5 днів
Часті запитання

Наші компетенції:

Етапи розробки

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1362
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1253
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    958
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1190
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    931
  • image_bitrix-bitrix-24-1c_fixper_448_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії ФІКСПЕР
    949

Як бот для моніторингу нових товарів допомагає випередити конкурентів?

Ручний перегляд каталогів конкурентів забирає години щодня. Замість того, щоб зосередитися на стратегії, ви змушені відкривати десятки сторінок, вишукуючи нові позиції. Один конкурент з 20 категоріями та 50 сторінками каталогу забирає близько 30–40 хвилин на день. При 5–10 конкурентах це перетворюється на повноцінну робочу зміну, а людський фактор неминуче призводить до пропуску 20–30% новинок.

Ми автоматизуємо цей процес. Наш бот щодня сканує сторінки товарів за заданими розкладами та миттєво сповіщає вас про новинки через Telegram. Ви отримуєте лише реальні зміни, без шуму. Це дозволяє реагувати швидше за конкурентів та не втрачати аудиторію.

За 5+ років роботи ми розробили рішення для 40+ інтернет-магазинів, від невеликих нішевих проєктів до великих маркетплейсів. Наш досвід гарантує стабільну роботу навіть при зміні верстки конкурента — ми використовуємо семантичні селектори та fallback-стратегії. Економія часу на моніторинг — до 80%. Бот обробляє до 10 000 SKU на день, генеруючи звіти в реальному часі.

Чому ручний моніторинг неефективний?

У конкурентів сотні сторінок каталогу, і вони оновлюються щодня. Переглядати їх вручну — втрачати час та пропускати новинки. Бот перевіряє кожну сторінку за розкладом, і ви дізнаєтеся про нові товари за хвилини.

Крім того, людське око не здатне одночасно відстежувати десятки категорій. Пропуски неминучі, особливо якщо товар з'являється в середині списку. Бот же фіксує кожну зміну, порівнюючи поточний стан з еталонним знімком.

Як бот виявляє нові товари?

Моніторинг нових товарів відрізняється від моніторингу цін. Ми стежимо не за конкретним URL, а за розділами каталогу — категоріями, сторінками "Новинки", результатами пошуку. Алгоритм виглядає так:

Конфігурація (URL каталогу + селектор) → Scraper → Snapshot → Diff → Alert
  1. Scraper завантажує сторінку та витягує список товарів за CSS-селекторами.
  2. Кожен товар зберігається в БД з хешем полів.
  3. При повторному скануванні новий список порівнюється з попереднім.
  4. Відсутні в старому знімку позиції позначаються як новинки.
  5. Система надсилає сповіщення в Telegram.
Детальний алгоритм роботи детектора

Для кожного конкурента налаштовується JSON-конфіг із селекторами та правилами пагінації:

{
  "pagination": {
    "type": "url_param",
    "param": "page",
    "max_pages": 20
  },
  "item_selector": ".catalog-item",
  "fields": {
    "url":   {"selector": "a.product-link", "attr": "href"},
    "title": {"selector": ".product-name", "text": true},
    "sku":   {"selector": "[data-sku]", "attr": "data-sku"},
    "price": {"selector": ".price", "text": true},
    "image": {"selector": "img.product-image", "attr": "src"}
  }
}

Схема даних для зберігання знімків та новинок:

CREATE TABLE competitor_catalogs (
    id              BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    competitor_id   INT REFERENCES competitors(id),
    url             TEXT NOT NULL,
    scrape_config   JSONB NOT NULL,
    check_interval  INTERVAL DEFAULT '6 hours',
    last_checked_at TIMESTAMP,
    is_active       BOOLEAN DEFAULT TRUE
);

CREATE TABLE competitor_items (
    id              BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    catalog_id      BIGINT REFERENCES competitor_catalogs(id),
    external_url    TEXT NOT NULL,
    title           TEXT,
    external_sku    VARCHAR(255),
    price           NUMERIC(12,2),
    image_url       TEXT,
    first_seen_at   TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
    last_seen_at    TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
    is_new          BOOLEAN DEFAULT TRUE,
    UNIQUE(catalog_id, external_url)
);

CREATE INDEX idx_competitor_items_new
    ON competitor_items(catalog_id, first_seen_at)
    WHERE is_new = TRUE;

Сам скрапер реалізовано на PHP з використанням Symfony DomCrawler:

class CatalogScraper
{
    public function scrape(CompetitorCatalog $catalog): array
    {
        $config = $catalog->scrape_config;
        $items  = [];
        $maxPages = $config['pagination']['max_pages'] ?? 1;

        for ($page = 1; $page <= $maxPages; $page++) {
            $url  = $this->buildPageUrl($catalog->url, $config['pagination'], $page);
            $html = $this->fetchWithRetry($url);

            if (!$html) break;

            $pageItems = $this->extractItems($html, $config);

            if (empty($pageItems)) break;

            $items = array_merge($items, $pageItems);
            usleep(rand(1_500_000, 3_000_000));
        }

        return $items;
    }

    private function extractItems(string $html, array $config): array
    {
        $crawler = new \Symfony\Component\DomCrawler\Crawler($html);
        $items   = [];

        $crawler->filter($config['item_selector'])->each(function ($node) use ($config, &$items) {
            $item = [];
            foreach ($config['fields'] as $field => $fieldConfig) {
                try {
                    $el = $node->filter($fieldConfig['selector'])->first();
                    if ($el->count() === 0) continue;
                    $item[$field] = isset($fieldConfig['attr'])
                        ? $el->attr($fieldConfig['attr'])
                        : $el->text();
                } catch (\Exception $e) {
                    continue;
                }
            }
            if (!empty($item['url'])) {
                $items[] = $item;
            }
        });

        return $items;
    }
}

Сервіс виявлення новинок:

class NewProductDetectionService
{
    public function process(CompetitorCatalog $catalog): DetectionResult
    {
        $scraped  = $this->scraper->scrape($catalog);
        $newItems = [];

        foreach ($scraped as $item) {
            $url = $this->normalizeUrl($item['url'], $catalog->url);

            $existing = CompetitorItem::where([
                'catalog_id'   => $catalog->id,
                'external_url' => $url,
            ])->first();

            if (!$existing) {
                $created = CompetitorItem::create([
                    'catalog_id'   => $catalog->id,
                    'external_url' => $url,
                    'title'        => $item['title'] ?? null,
                    'external_sku' => $item['sku'] ?? null,
                    'price'        => $this->parsePrice($item['price'] ?? ''),
                    'image_url'    => $item['image'] ?? null,
                    'is_new'       => true,
                ]);
                $newItems[] = $created;
            } else {
                $existing->update(['last_seen_at' => now()]);
            }
        }

        $disappeared = CompetitorItem::where('catalog_id', $catalog->id)
            ->where('last_seen_at', '<', now()->subDays(3))
            ->get();

        $catalog->update(['last_checked_at' => now()]);

        return new DetectionResult(newItems: $newItems, disappeared: $disappeared);
    }
}

Після виявлення новинок бот надсилає повідомлення в Telegram з короткою інформацією: назва, ціна, посилання. Сповіщення надходять протягом хвилини після сканування.

Обхід захисту від ботів

Захист Метод обходу
Cloudflare Bot Management Playwright + stealth plugin
Rate limiting Випадкові затримки 2–5 сек між запитами
IP-блокування Ротація проксі (residential proxies)
Вимога cookies/сесії Headless-браузер із збереженням сесії
JS-рендеринг Playwright/Puppeteer замість curl

Що входить в роботу

  • Конфігурація до 5 конкурентів (категорії, селектори, інтервали)
  • Налаштування Telegram-сповіщень (новинки, зникнення)
  • Розгортання на вашому сервері (Docker-образ)
  • Документація з експлуатації
  • Навчання команди (1 година)
  • Підтримка та доопрацювання протягом 1 місяця

Порівняння підходів

Параметр Ручний моніторинг Бот
Час на перевірку 1 конкурента 30 хв/день 1 сек/день
Пропуск новинок до 30% <1%
Реакція на зміни години–дні хвилини
Витрати на масштабування лінійні фіксовані

Типові помилки при моніторингу та як їх уникнути

  • Ігнорування пагінації. Якщо у конкурента більше однієї сторінки, бот пройде по всіх. Перевірте налаштування max_pages.
  • Занадто часті запити. Ризик блокування. Рекомендуємо інтервал 6–12 годин.
  • Жорсткі селектори. При зміні верстки селектор може зламатися. Використовуйте data-атрибути або класи-ідентифікатори.
  • Відсутність обробки помилок. Якщо сторінка тимчасово недоступна, бот повинен повторювати спробу із затримкою.

Терміни реалізації

  • CatalogScraper + конфігурація через JSON: 1–2 дні
  • NewProductDetectionService + схема даних: 1 день
  • Сповіщення Telegram: 0.5 дня
  • Playwright-адаптер для JS-сайтів: +1 день
  • Ротація проксі: +0.5 дня

Разом: 3–4 робочих дні.

Отримайте консультацію з автоматизації моніторингу — це безкоштовно. Наші інженери проведуть аудит ваших конкурентів та запропонують оптимальне рішення.

Зв'яжіться з нами, щоб обговорити ваше завдання. Ми оцінимо проєкт і підберемо конфігурацію під ваш бюджет.

Розробка інтернет-магазинів

Ми знаємо: інтернет-магазин — це не просто «сайт з кошиком». Це розподілена система управління товарами, інвентарем, замовленнями, платежами, доставкою, поверненнями та комунікацією з клієнтами. Кожен блок має нетривіальну реалізацію, і більшість проблем в e-commerce виникає на стику цих підсистем. Наш досвід — понад 50 реалізованих проектів — показує, що правильна архітектура на старті економить до 40% бюджету на доробках.

Чому продуктивність каталогу деградує при зростанні SKU?

Найчастіша технічна проблема e-commerce — деградація сторінок категорій при збільшенні асортименту. Сторінка працює добре на 500 товарах і починає гальмувати на 10 000. Причини майже завжди одні й ті ж.

N+1 на атрибутах. Завантажуєте список товарів — 50 елементів. Для кожного потрібні категорія, головне фото, ціна з урахуванням знижки, наявність на складі, рейтинг. Без правильного eager loading це 250+ запитів на сторінку. В Laravel вирішується через with(['category', 'mainImage', 'currentPrice', 'stockStatus']) та withAvg('reviews', 'rating'). Але варто з'явитися персональним цінам (b2b) або складським залишкам по регіонах — і одного with() недостатньо. Потрібні Query Object або виділений ReadModel.

Фасетна фільтрація без індексів. Фільтр за кольором + розміром + брендом + діапазоном цін на таблиці в 500 000 записів без складених індексів — це seq scan при кожному запиті. PostgreSQL з правильними індексами тримає фасетну фільтрацію до кількох мільйонів товарів. Для великих каталогів — Elasticsearch або OpenSearch з агрегаціями: вони рахують кількість товарів на фільтр (facet counts) значно швидше.

Пагінація через OFFSET. LIMIT 50 OFFSET 10000 на великій таблиці — погана ідея: PostgreSQL все одно читає перші 10 050 рядків. Keyset pagination (cursor-based) через WHERE id > $last_id ORDER BY id LIMIT 50 працює за постійний час незалежно від сторінки. Як зазначено в документації PostgreSQL, cursor-based pagination гарантує O(log n) при будь-якому зміщенні, що особливо важливо для каталогів із сотнями тисяч товарів.

Конкретний кейс: каталог будівельних матеріалів, 180 000 SKU, фасетна фільтрація по 12 атрибутах. Після переходу з OFFSET-пагінації на курсорну та додавання partial index по (category_id, is_active, price) час відповіді сторінки каталогу знизився з 4,2 с до 280 мс. Економія на серверних ресурсах склала близько 30 000 ₽ на місяць. В іншому проекті (ювелірний маркетплейс) впровадження агрегацій через Elasticsearch скоротило час фільтрації з 8 до 200 мс та заощадило 50 000 ₽ на місяць на інфраструктурі — ще один приклад, як правильна архітектура знижує TCO.

Що таке race condition у кошику та як його уникнути?

Checkout — місце, де гроші або потрапляють на рахунок, або ні. Технічні проблеми тут коштують дорого.

Race condition при резервуванні товару. Два покупці одночасно додають останній екземпляр у кошик і обоє натискають «Оплатити». Без песимістичного блокування або атомарного UPDATE з перевіркою залишку обидва замовлення проходять, інвентар іде в мінус. В PostgreSQL:

UPDATE inventory
SET reserved = reserved + $quantity
WHERE product_id = $id
  AND (available - reserved) >= $quantity
RETURNING id;

Якщо RETURNING повернув 0 рядків — товару немає, показуємо помилку до списання грошей.

Ідемпотентність платіжних вебхуків. payment.succeeded від Stripe або ЮКассы може прийти двічі через мережеві збої або retry-логіку на стороні шлюзу. Без перевірки WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM processed_events WHERE event_id = $id) — дублювання замовлення або подвійне зарахування. Webhook idempotency — обов'язковий патерн для будь-якого платіжного інтегратора. Ми включаємо тест на ідемпотентність у стандартний чек-лист кожного проекту.

Checkout у кілька кроків. Multi-step checkout (адреса → доставка → оплата → підтвердження) vs single-page checkout. Дослідження показують, що single-page з прогрес-індикатором конвертує на 15–20% краще на мобільних. Стан між кроками — або localStorage + server-side сесія, або повністю server-side з проміжним збереженням. Ми гарантуємо, що кожне замовлення проходить аудит на ідемпотентність та блокування — це входить у стандартний чек-лист тестування.

Чому варто уникати CommerceML для великих каталогів CommerceML через HTTP — класична інтеграція 1С з сайтом. 1С вивантажує XML за розкладом, сайт імпортує. Для невеликих каталогів (до 5 000 SKU) це прийнятно, але при зростанні до 50 000+ SKU виникають проблеми: файл вивантаження 200 МБ кожні 30 хвилин, парсинг блокує чергу, імпорт займає 10–15 хвилин, в цей час на сайті старі ціни. Рішення — інкрементальне вивантаження (тільки зміни) та фонова обробка через Laravel Queue з кількома workers. Для високонавантажених систем ми рекомендуємо REST API або проміжну шину (RabbitMQ).

Як інтегрувати 1С з інтернет-магазином?

1С — окрема глава. Три поширених способи інтеграції:

  1. CommerceML через HTTP — 1С вивантажує XML за розкладом, сайт імпортує. Працює для невеликих каталогів, є затримка синхронізації.
  2. REST API / OData від 1С — двостороння синхронізація в реальному часі. Вимагає налаштування на стороні 1С, примхлива до версій конфігурацій.
  3. Проміжна шина (RabbitMQ / Kafka) — 1С публікує події, сайт підписується. Найнадійніший підхід для високонавантажених систем, але найдорожчий у розробці.

Служби доставки — СДЕК, Boxberry, Пошта Росії, DHL: всі надають REST API для розрахунку вартості та створення накладних. Агрегатори (Shiptor, Shipnow) дозволяють працювати з кількома службами через єдиний API.

Платіжні шлюзи

Шлюз Особливості інтеграції
Stripe Webhook-based, відмінна документація, Stripe Elements для PCI DSS
ЮКасса Популярний в РФ, підтримка ФЗ-54 (фіскалізація)
ЄРИП Білоруська система, SOAP API, специфічна документація
Tinkoff Acquiring REST API, 3D Secure 2.0, webhook-повідомлення

Для кожного шлюзу обов'язкова перевірка підпису вебхука — без цього будь-хто може відправити фейковий payment.succeeded.

CMS vs власна розробка

WooCommerce — виправданий для магазинів до ~5 000 SKU з типовою бізнес-логікою. Швидкий старт, величезна екосистема плагінів. Проблеми починаються при нестандартних цінових правилах, складних варіантах товарів або навантаженні від 10 000+ замовлень на місяць. Економія на ліцензії WooCommerce (безкоштовно) обертається витратами на плагіни та хостинг; для каталогу 50 000 SKU місячна вартість підтримки може перевищити 100 000 ₽.

OpenCart, Prestashop — аналогічна історія. Хороші для старту, обмежені при зростанні.

Власна розробка на Laravel — для:

  • Нестандартної бізнес-логіки (підписки, оренда, b2b-прайси, конфігуратор);
  • Високих вимог до продуктивності;
  • Складних інтеграцій (кілька складів, ERP, маркетплейси);
  • Унікального UX checkout.

Як ми розробляємо інтернет-магазин: покроковий процес

  1. Аналітика та проектування. Збираємо вимоги, уточнюємо бізнес-процеси, моделюємо доменну логіку. На виході — технічне завдання та архітектурна схема.
  2. Backend та API. Реалізуємо ядро (товари, кошик, замовлення), інтеграції з 1С/складами/платіжками. Використовуємо Laravel 11 з Repository pattern, чергами для асинхронних операцій.
  3. Frontend та checkout. Налаштовуємо React 18 / Next.js 14 з оптимізованим рендерингом (SSR/SSG для каталогу), єдиний single-page checkout.
  4. Тестування. Перевіряємо race condition, ідемпотентність вебхуків, навантажувальне тестування (k6), security-аудит.
  5. Деплой та моніторинг. Розгортаємо на Vercel / Docker / виділеному сервері, підключаємо Sentry та Uptime.

SEO для e-commerce

Canonical та дублювання. Фасетна фільтрація генерує тисячі URL (?color=red&size=M&sort=price). Без canonical або noindex на фільтрованих сторінках краулінговий бюджет витрачається на дублі, а основні сторінки індексуються гірше.

Structured data. Product schema з offers, aggregateRating, availability — це rich snippets у видачі: зірочки рейтингу, ціна, наявність. Впливає на CTR.

Core Web Vitals на сторінках товарів. Hero image товару — це LCP element. fetchpriority="high" на першому зображенні, правильні srcset з WebP, width та height атрибути для запобігання CLS.

Що входить у результат роботи

Після завершення проекту ви отримуєте:

  • Вихідний код та повну документацію (API, архітектура, інфраструктура);
  • Доступи до репозиторію, хостингу, моніторингу (Sentry, Uptime);
  • Навчання команди роботі з адмін-панеллю та кастомізаціями;
  • Гарантійну підтримку 3 місяці (виправлення помилок, консультації);
  • Детальний звіт по навантажувальному тестуванню та оптимізації.

Орієнтири за термінами

Тип магазину Термін
Малий (до 1 000 SKU, типова логіка) 8–12 тижнів
Середній (до 50 000 SKU, інтеграція 1С) 14–20 тижнів
Великий (100 000+ SKU, ERP, маркетплейси) 24–40 тижнів

Вартість розраховується після аналізу вимог: кількість інтеграцій, складність ціноутворення, обсяг каталогу та унікальність UX — основні фактори. Оцінимо ваш проект безкоштовно — замовте консультацію.

Чек-лист перед запуском

  • Race condition при оплаті останнього товару — покритий тестом
  • Ідемпотентність вебхуків платіжного шлюзу
  • Rate limiting на ендпоїнтах кошика та checkout
  • Canonical на фільтрованих сторінках каталогу
  • Фіскалізація чеків (ФЗ-54 для РФ або аналог)
  • Стрес-тест checkout під навантаженням (k6 або Locust)
  • Моніторинг помилок (Sentry) та алерти на payment errors
  • Backup бази даних з перевіреним restore-процесом

Гарантуємо — кожен проект проходить цей чек-лист перед релізом. Зв'яжіться з нами — підберемо оптимальну архітектуру під ваш бюджет та терміни.