Python SEO PBN — научим строить сеть из дропов и автоматизировать линкбилдинг
Освой практический стек: поиск и скоринг дроп-доменов, развертывание PBN на WordPress, интеграция с API (WebArchive, Semrush, DataForSEO и др.), массовые проверки индексации и автоматизация задач на Python/LLM. Подходит SEO-специалистам, линкбилдерам и владельцам проектов.
Почему «Python SEO PBN» — лучший выбор для тех, кто хочет масштабировать ссылочную стратегию
Универсально и без привязки к софту
Вы избавляетесь от подписок на закрытые сервисы: весь процесс завязан на Python, открытые библиотеки и API. Гибко, прозрачно и переносимо между проектами.
Готовые скрипты и кейсы
Получаешь рабочие автоматизации для поиска дропов, скоринга, массовой выгрузки из сервисов, разворачивания WordPress-сайтов и проверки индексации.
Практика без «воды»
Минимум теории — максимум внедрения. Каждое занятие сопровождается заданиями уровня hard, которые можно сразу применять в продакшене.
Что ты сможешь после курса
- Массово развертывать PBN-сети и администрировать их без «человеческой» рутины.
- Искать и отбирать дроп-домены по параметрам, используя скрипты и API.
- Экономить на сервисах за счет собственных инструментов и понятных пайплайнов.
- Внедрять LLM и автоматизации, которые заменяют работу сразу нескольких джунов.
- Разворачивать дропы на WordPress, настраивать Cloudflare, мониторить индексацию.
Программа обучения: 3 модуля
Модуль 1 — База
Установка Python, Colab, основы синтаксиса, типы данных, циклы, функции, модули. Закладываем фундамент для автоматизаций.
Модуль 2 — Поиск и скоринг дропов
Парсинг, веб-скрейпинг с эмуляцией браузера, обработка исключений, XPath/Regexp, работа с файлами, API (WebArchive, Semrush, DataForSEO, Keysso), учёт РКН, backorder-сервисы, многопоточность.
Модуль 3 — Разворачивание и администрирование
Интеграция LLM по API, массовое развертывание PBN на WordPress, Cloudflare, чекеры индексации и мониторинг сетки.
Кому подойдет
SEO-специалистам и линкбилдерам
Хочешь уйти от «ручной» рутины и масштабировать ссылочные стратегии без лишних подписок? Этот курс — твой старт.
Владельцам сайтов и тимлидам
Собираешь PBN для своего проекта или команды? Получишь понятные пайплайны, которые легко адаптировать под твой стек.
Авторы и эксперты курса
Отзывы учеников
Здесь собраны реальные отзывы студентов. Вы можете переключаться между ними и убедиться в эффективности курса.
Стоимость и способы оплаты
Введите промокод SEOACADEMY при оплате — получите скидку 9 000 ₽.
Можно оплатить частями (Плайт/Яндекс-Сплит) или безналом для юрлиц. После регистрации получите инструкции и договор-оферту.
- Доступ к видеоурокам и материалам курса.
- Домашние задания с разбором и комментариями.
- Чат-поддержка кураторов в Telegram.
- Обновления курса сохраняются за вами.
Ближайший старт
Запуск потока — 15 сентября 2025. Места ограничены: набор закрывается при формировании группы.
После оплаты — чек, договор-оферта и все закрывающие документы. Возможна оплата от юрлица.
Доступны оплата по карте или СБП и Яндекс-Сплит. Безналичная оплата.
Записаться на курс
Отправляя форму, вы соглашаетесь с обработкой персональных данных и политикой конфиденциальности.
Промокод на скидку: SEOACADEMY (9 000 ₽).
FAQ — часто задаваемые вопросы
Как получить скидку по промокоду?
На шаге оплаты введите промокод SEOACADEMY — система автоматически уменьшит стоимость на 9 000 ₽. Итоговая цена составит 60 000 ₽.
Будут ли кураторы и чат?
Да, в общем чате Telegram кураторы отвечают на вопросы и помогают с задачами по ходу потока.
Есть рассрочка и промокоды?
Да, доступны Плайт/Яндекс-Сплит и промокоды на скидку для ранней регистрации. Уточни при оформлении.
Доступ к материалам после окончания?
Доступ к курсу сохраняется. Обновления также остаются за тобой.
Есть ли аналоги?
Программа уникальна на стыке Python, PBN и LLM. Альтернативы с подобной связкой редко дают столько практики и автоматизаций.
Курс «Python SEO PBN». Авторская программа Владислава Папернюка и Алексея Файнгорa. Все права защищены.
Нажимая «Оплатить», вы принимаете условия оферты и даёте согласие на обработку персональных данных.
