我给 5 个网站做了个关键词排名监控，一个月光 API 不到 $3

dodou88 — Thu, 16 Jul 2026 08:23:37 +0800

我手上跑着 5 个 side project，每个都想做点 SEO。但市面上能用的排名追踪工具全是给 agency 准备的——Ahrefs $99/月起，SEMrush $130/月起。对一个还在 MVP 阶段的小项目来说，这笔钱投出去肉疼。

不投的话，我完全不知道"react server components 教程"这种我花了 3 周打底的关键词，到底有没有从第 47 名爬到第 30 名。Google Search Console 数据滞后 2-3 天，免费工具又只能看自家站。

所以我给自己写了一个小工具。每天早上 8 点自动跑一遍我关心的关键词，存到 SQLite 里。一共写了不到 80 行 Python。下面是过程和成本。

第一次尝试：又去爬 Google

老规矩，先试试自己爬。Python 写个 requests，模拟浏览器，parse HTML。20 分钟后 IP 被 ban。

换个方案：用 Playwright 跑 headless Chrome，加住宅代理。一个月下来：

代理费用：$0.005/次 × 每天 100 次 × 30 天 = $15
维护时间：每周大概 2 小时调试（Google 改 selector 就崩一次）
失败率：30% 左右

这还没算上"我的网站突然被 Google 标记"的风险。一个小项目不值得冒这个险。

试过的 SERP API

我对比了四个 SERP API，按"独立开发者友好"程度排：

SerpApi：$50/月，5000 次。功能全，但订阅制 + 月底清零，对低频使用不友好。
Serper.dev：$50/月，50000 次。比 SerpApi 单价低，但同样订阅 + 清零。
DataForSEO：按次 $0.0006 起，但要签合同 + 预充值 + 月结。对个人开发者来说流程太重。
SerpBase：$3 买 10,000 次搜索（Starter Boost），1 个月内有效。不用订阅，$10 以上的包不过期。

$3 = 10,000 次搜索这个组合对我正合适。我每天只用 100 次左右，10,000 次能撑一个季度。

实际接入：80 行 Python

我用 /google/search 端点，1 次搜索 1 credit。核心代码：

import requests
import sqlite3
from datetime import date

API_KEY = "你的 key"
DB = "ranks.db"

def get_serp(keyword: str, gl: str = "us", hl: str = "en") -> list[dict]:
    r = requests.post(
        "https://api.serpbase.dev/google/search",
        headers={"X-API-Key": API_KEY},
        json={"q": keyword, "num": 20, "gl": gl, "hl": hl, "device": "desktop"},
        timeout=15,
    )
    r.raise_for_status()
    return r.json().get("organic", [])

def find_my_rank(keyword: str, my_domain: str, gl: str = "us") -> int | None:
    for i, item in enumerate(get_serp(keyword, gl=gl), start=1):
        link = item.get("link", "")
        if my_domain in link:
            return i
    return None

def save_rank(keyword: str, domain: str, rank: int | None):
    conn = sqlite3.connect(DB)
    conn.execute(
        "INSERT INTO ranks (date, keyword, domain, rank) VALUES (?, ?, ?, ?)",
        (date.today().isoformat(), keyword, domain, rank),
    )
    conn.commit()
    conn.close()

每天跑一次，把"哪个关键词、哪个网站、今天第几名"写进 SQLite。一个月下来我就有了一条完整曲线。

成本核算

我的实际用量：

5 个网站 × 20 个关键词 = 100 个关键词
每天 1 次 = 100 次/天
30 天 = 3,000 次/月
$0.30/1k 单价 = $0.90/月

实际上我没买按 $0.30 的 Enterprise 包——我用 $3 的 Starter Boost 撑了 3 个月（10,000 次 ÷ 3,000/月 ≈ 3 个月）。Boost 过期后我换 $10 的 Starter 包（20,000 次，$0.50/1k，不过期），又够跑半年。

对独立开发者来说，这个成本结构才是友好的：先花 $3 试，跑通了再决定要不要升级。

加个本地 SEO 模块

做了主流程之后，我又给其中一个本地服务类的 side project 加了地图排名监控。

两个端点串着用：

/google/maps/search 找商家（每次 2 credit）
拿到 feature_id 之后调 /google/maps/detail 拿完整商家信息（每次 2 credit）

def find_place(query: str, lat: float, lng: float):
    r = requests.post(
        "https://api.serpbase.dev/google/maps/search",
        headers={"X-API-Key": API_KEY},
        json={"q": query, "lat": lat, "lng": lng, "zoom": 14},
    )
    r.raise_for_status()
    return r.json()["places"]

def get_place_detail(feature_id: str) -> dict:
    r = requests.post(
        "https://api.serpbase.dev/google/maps/detail",
        headers={"X-API-Key": API_KEY},
        json={"feature_id": feature_id},
    )
    r.raise_for_status()
    return r.json()["place"]

lat/lng/zoom 这三个参数很重要——传了之后 SERP 会模拟"在这个坐标点附近搜"的结果，跟你从 Google Maps 网页端搜的体验一致。本地 SEO 不传坐标等于白搜。

加这个模块之后，我的用量翻倍——但 $3 的额度还是撑得住。

几个坑

desktop vs mobile：SERP 的桌面端和移动端排名差异巨大。我两个都查，desktop 用来看主关键词，mobile 用来看本地化结果（Google 移动端更偏本地包）。
AI Overview：从 2025 年开始，越来越多的关键词会触发 ai_overview 字段（Google 自己生成的 AI 总结）。我没把它当成一个排名——AI Overview 是抢流量的，不是抢排名的。我只追踪 organic。
IP / 语言地区差异：同一个关键词 hl=en&gl=us 和 hl=zh&gl=cn 出来的结果完全不同。我的 SaaS 是面向全球的，所以两个区都查。
Starter Boost 限制：$3 包每月只能买一次，过期 1 个月。$10 以上不限次、永不过期。记清楚。

一点感受

我现在的方案：

每天早上 8 点 cron 跑一次
100 个关键词 + 20 个本地商家 = 120 次搜索
一个月 3,600 次 = $1.08（按 $0.30/1k 单价算）
实际花了 $3（Starter Boost），撑 3 个月

成本几乎可以忽略。关键是现在我每天都能看到自己的排名曲线，知道哪篇文章在涨、哪篇在掉、哪个关键词被 AI Overview 抢了流量。

独立开发者做 SEO 的最大障碍不是"不懂"，是"看不到"。看不到就没法迭代。$3 起步的工具就能把这件事闭环了，比 $99/月的工具更适合早期项目。

新手可以先用免费 100 次额度（注册就送，不用绑卡）验证自己的查询逻辑：https://serpbase.dev/register

剩下的就看你的网站到底要打什么关键词了。

dodou88 (dodou)