Наше решение для автолайкинга — это не просто бот, а высокотехнологичная система привлечения внимания целевой аудитории. Мы используем ИИ для динамического подбора хештегов и анализа сообществ, что позволяет находить «теплую» аудиторию в реальном времени и снижать стоимость лида до 80%. Безопасность аккаунтов обеспечивается уникальной технологией Cookie Rotation и резидентными прокси, имитирующими поведение реального пользователя. Для крупного бизнеса предусмотрена полная интеграция с SharePoint, обеспечивающая централизованное управление списками аккаунтов, контроль согласования постов и прозрачную аналитику в Power BI.
Ну, авто-лайкинг — это когда система по заданным параметрам сама находит нужные твиты — например, технологией AI-хэштегов, AI-сообществ и AI-авторов — и ставит лайки от твоего имени. Не просто так, а прямо по делу. Тем самым и общаться может с теми, кто действительно интересуется твоим продуктом или темой.
А как это работает? Допустим, ты задаёшь темы, регион или язык — и AI уже роется в контенте и отбирает подходящие хештеги, потом лайкает. Всё 24/7, а ты занимаешься по настоящему важным делом — стратегией например.
В 2023-м один опыт оказался вообще интересным: решили помочь крипто-команде «выписаться» в англоязычный Twitter без штатного SMM. Запиликали авто-лайкинг с AI-хештегами вроде #DeFi, #Web3 и #crypto — с фильтрами: минимум 100 подписчиков у автора и engagement выше 2%.
За три месячка пришло в подписчики почти тыщечка, из них в Telegram-канал перешли аж 127 человек. А вот цена лида падала с $4,20 до $0,87!
Twitter снижает органический охват — алгоритм показывает посты всего 8–10% подписчиков. Это негативно сказывается на охвате — хештеги позволяют выйти за пределы своей аудитории. Правда, выбираются они обычно совершенно наобум, и результата мало.
Вот как AI-хештеги меняют всю игру:
Вот вам немного цифр: по Hootsuite (2024) посты с 1–3 релевантными хештегами получают в среднем на 21% больше реакции, а с 5 и больше, наоборот, теряют до 17%, с учётом блокировок у Твиттера.
Cookie rotation — это технология, при которой регулярно меняют сессионные данные (cookies) и параметры юзера, чтобы Twitter не понял, что ляпает авто-лайкинг, и не забанил аккаунт.
Если нет, то лёгким движением руки ты можешь попробовать быстро загреметь под shadowban или ещё хуже под полный бан — особенно если ты ставишь по больше 50–100 лайков в час.
Собственно, каждый запрос в Twitter прокидывается с уникальным cookie. Если пульнуть 200 лайков подряд с одним cookie — бан неминуем.
Cookie rotation метко меняет указанные параметры после каждой 20–30-й операции, при этом:
Вот вам недалёкий пример нехитрого юзера: один из клиентов прокрутил лайкинг без ротации и через пару часов после 500 лайков получил БАН! Что же дальше? А дальше, внедрив ротацию на 80 IP, паузы плюс рандом, смелый юзер прокрутил почти 12 000 лайков за целый месяц, не получив при этом НИ ОДНОГО бана!
С помощью cookie rotation процесс масштабирования тоже реализуем — вместо 300–400 лайков на аккаунт в день теперь действительно можно запустить десятки аккаунтов и сдвинуть планку за 3 000 лайков в сутки.
SharePoint — это офисная платформа Microsoft, служащая центральным хранилищем корпоративных данных. Мы собираемся интегрироваться с SharePoint таким образом, чтобы маркетологи могли загружать списки целевых аккаунтов, а все лайки, комменты и ретвиты автоматически логировались.
При этом сплошь и рядом все контентные потоки проходят согласование по workflow в SharePoint: юристы и маркетологи ревизируют посты, а авто-лайкинг запускается в тот момент, когда все подписываются под согласованием. Аналитика собирается и обрабатывается в Power BI, чтобы результаты были красиво наглядны.
Кейс из финтеха: раньше согласование постов длилось 2–3 дня, и контент успевал устареть. После автоматизации в SharePoint всё укоротилось до 4 часов, а проблем с compliance не было целых 8 месяцев подряд.
Другой пример — это холдинг из 12 брендочков, где раньше маркетологи данные вели в отдельных таблицах. С интеграцией данные объединили в один дашборд для CMO, сэкономив ему около 8 часов в неделю на подготовке отчетиков.
На рынке сейчас предостаточно инструментов авто-лайкинга в Твиттере — от дешёвых ботиков до тяжеловесного enterprise. Но нередко либо быстро банят, либо не очень дружелюбные, либо неэффективные. Мы сделали сервис, который можно запустить за 10 минут (без кода!) — с готовыми workflow и прозрачной аналитикой.
Профессиональным маркетологам: быстро, без программирования, AI находит трендовые хештеги в онлайне, все метрики — в одном дашборде.
Профессиональным IT-специалистам: полный API для интеграций, white-label решение для создания своих SaaS, масштабируется от одного до сотен аккаунтов.
Безопасность — аутентификация через OAuth 2.0, пароли и токены храним шифрованными, используем резидентные прокси и cookie rotation — и всё это сводит риск блокировок к нулику. За 18 месяцев эксплуатации не потеряли ни одного клиентского аккаунта.
Масштабируемость — от одного юзер-аккаунта, автоматическое «дополнение» масштабируемого проекта до 50 и более аккаунтов без всяких лишних телодвижений, установка Kubernetes с автошкалированием позволяет обрабатывать десятки тысяч лайков в сутки на различных тарифах.
Удобство — no-code интерфейс, готовые шаблоны workflow, поддержка через Telegram с ответом за 4 часа. Не имеет смысла постигать суть API Twitter или его внутренности.
Да, если следовать целому ряду простых правил: менять cookie и IP раз в каждые 20–30 запросов, делать рандомные паузы длиной от 8 до 45 секунд, держать позицию: не ставить более 300 лайков на один аккаунт в день и имитировать человеческое поведение, резидентные прокси, которые сложно распознать как ботов.
Из 500+ аккаунтов за полтора года работы — ни одного перманентного бана. Иногда случался shadowban (около 3% случаев) при слишком агрессивных действиях (более 500 лайков в сутки), но после снижения нагрузки аккаунты быстро восстанавливались.
Да! Через настройки workflow в ASCN.AI вы можете добавить белые и чёрные списки, установить приоритеты для массовых, средних и нишевых хештегов, поменять язык. Также при желании можно подключить свою модель через API!
