Ранг: Администрация
Группы: Administrators
Сообщений: 717 Откуда: Россия
Сказал(а) «Спасибо»: 124 раз Поблагодарили: 92 раз в 86 постах
|
Dnny написал:В общем... 18 сентября запущена была накрутка ролика. Просмотров в час стояло 3. Сегодня скинул до 1.
За это время, в программе, статистика показывает просмотров 201, лайков 131, дизлайков 37. коментов 2. По факту: просмотров 79, лайков 120, дизлайков 37.
При этом еще вчера просмотров было 103. То есть счетчик скинулся. Особой накрутки я как-то и не ожидал, учитывая гугловские фильтры от накрутки. Но все таки, алгоритм работы программы надо бы изменить. Тут даже не количество просмотров больше влияет, а закономерность в накрутке. Если у нас в настройках проставлено 3 в час, то как распределяются эти 3 просмотра? каждые 20 минут или сразу час начался у троих пользователей запустился ролик, засчиталось 3 просмотра, потом следующие через час отработают. У гугловского фильтра это отслеживается, также отслеживаются публичные прокси, если один и тот же аккаунт будет смотреть какой-то 1 и тот же ролик, то просмотры накручиваться не будут. Поэтому давать программе просматривать ролик несколько раз, это просто отъем баллов :))) Помимо этого гугл еще собирает инфу о компе, даже если вы пользуетесь анонимайзерами скрывающими ваш IP, вы не сможете скрыть свой HWID (уникальный идентификатор компьютера) Поэтому если у аналитики нет данных об IP ее заменяет hwid. Яндекс кстати уже два года тоже пользуется таким же методом.
Спасибо за качественный обзор. 3 просмотра в час для нового видео это многовато. Такое значение ставят для видео, которые набирают первую тысячу просмотров за две недели (таких видео на YouTube всего менее 1%). Поэтому начинать нужно с 1, повышая до двух минимум через неделю. На YouTube работают две категории фильтров - технические и поведенческие. Технические отсекают ботов по IP прокси из черного списка, "левым" браузерам и другим техническим признакам, в том числе fingerprint'ам компьютеров. Обойти это сравнительно нетрудно. Поведенческие фильтры анализируют поведение каждого аккаунта за некоторый отрезок времени (обычно двое суток) и с помощью Big Data выявляют аномалии в поведении, такие как слишком длительные или слишком короткие просмотры, реакция на рекламу, частые лайки, подписки и десятки других. Поэтому списание накруток происходит не мгновенно, а спустя некоторое время. Проводя эксперименты, мы выявляем иногда весьма удивительные особенности этого анализатора. Обойти такой фильтр весьма непросто. Используемые в его работе алгоритмы справедливо держатся в строгом секрете, постоянно совершенствуются и меняются. Своего рода увлекательное кибер-противостояние накрутки и защиты.
|