channel_name: Анатомия скам-схем

topics: типичные scam-сценарии в TG

topics: развод через support-боты

topics: клонированные каналы и админки

topics: OTP-перехват через социал инжиниринг

topics: методы защиты пользователей

topics: роль платформы и репортинг

content:
<b>Психологические триггеры в арбитражных скам-каналах: как выманивают решение</b>

Алгоритм атаки выглядит следующим образом. Сначала канал фиксирует внимание на дефиците: «ограниченный набор», «последний слот», «окно закрывается». Затем подключают авторитет: скрин «команды», псевдо-отчёты, имитацию внутренней кухни. Цель не продать продукт, а ускорить согласие до того, как включится проверка.

Разберем векторы социальной инженерии в этом кейсе. Основные триггеры: — срочность без доказательств; — социальное доказательство в виде однотипных отзывов; — обещание простого результата при минимуме действий; — ложная эксклюзивность через «доступ по инвайту»; — перенос ответственности на жертву: «ты сам не вошёл в момент». Каждый из них бьёт по когнитивной лени и снижает порог критики.

Технический след злоумышленника неизбежен. Повторы в текстах, одинаковые шаблоны креативов, однотипные комментарии, совпадающие таймлайны публикаций, связки между администраторами и «счастливыми кейсами» — всё это даёт OSINT-картину. Скам держится не на убедительности, а на том, что человек не делает паузу на верификацию.

Если в канале продавят вас на решение до проверки источника, модели монетизации и реальных условий, это не маркетинг, а управление поведением. Не обсуждайте оффер, пока не отделите доказательства от декора.


network: ubt

channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

format: evergreen

content:
<b>Непрерывный пайплайн контента для медиабаинга: как убрать ручной адок</b>

Если креативы собираются в чате, а правки летят через три отдела, у вас не процесс, а затычка. Нормальный пайплайн — это цепочка: бриф → генерация → проверка → адаптация → отдача в пролив. Без этого команда тонет в согласованиях, а скорость тестов падает.

Схема простая: один шаблон брифа с оффером, ЦА, болью, УТП, ограничениями и форматом. Дальше LLM делает не «крео вообще», а конкретные вариации под угол, хук, CTA и площадку. На выходе сразу 5–10 версий, а не один «почти готово» файл. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Дальше ставьте контроль качества до дизайна: анти-спам, соответствие офферу, отсутствие запрещённых обещаний, логика преленда, читаемость первого экрана. Если это не отсеять на старте, дизайнер будет полировать мусор, а медиабайер — сливать капу на тесты без внятной причины.

Последний слой — маршрутизация. Победившие связки автоматически уходят в библиотеку, проигравшие помечаются по причине: слабый хук, плохой оффер-матч, перегруженный текст. Это база для любого скейла: включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Spy-tools радар

topics: адалт- и нутра-spy инструменты

topics: spy для push-сетей

topics: обнаружение свежих креативов

topics: комбинирование spy с TikTok Creative Center

content:
<b>Как заметить выгорание крео раньше конкурентов по статистике спай-сервисов</b>

Смотрите не на «популярность», а на динамику. Выгоревшее крео обычно сначала теряет темп прироста: клонов становится много, но новые вариации уже не расширяют пул углов, а копируют один и тот же хук. Если в спае растёт число дублей, но падает разнообразие лендингов, прелендов и форматов — связка уже переехала в режим доедания.

Рабочие признаки:
— один и тот же визуал крутят через десятки аккаунтов, но меняют только CTA и цвет кнопки;
— в выдаче остаются одни и те же плейсменты, а новые источники не появляются;
— рекламные объявления живут, но частота копий растёт быстрее, чем глубина связки.

Смотрите на соотношение: сколько крео появилось за период и сколько из них реально отличаются по офферу, боли, оффер-углу или механике преленда. Если прирост идёт за счёт косметики, а не новых гипотез, это не масштабирование, а агония. Цифры не врут, в отличие от лендингов конкурентов.

Отдельно проверяйте «вторую волну»: когда после массового копирования не появляется свежий креативный слой, связка обычно скоро начинает тухнуть. В этот момент лучше не догонять рынок, а тестировать соседние углы: другой триггер, другой формат, другой вход в оффер. Анализ завершен, делайте выводы.


channel_name: Virtual-карты: снабжение

topics: BIN-лист по нишам (FB ads, Google ads, нутра)

topics: крипто-карты vs банковские vs prepaid

topics: карта под холд и chargeback

topics: регистрационные карты vs spend-карты

topics: юридические рамки

topics: анти-fraud сигналы со стороны платформ

content:
<b>Прогрев карты перед большим спендом: как не словить холд на ровном месте</b>

Прогрев — это не «покрутить пару мелких оплат», а собрать для банка нормальный профиль использования. У карты должна появиться история: разные суммы, разные MCC, без резких скачков и без поведенческих фокусов вроде 20 одинаковых платежей подряд.

Что работает на практике:
— сначала мелкие бытовые списания, потом средний чек, и только после этого нагрузка;
— держите паузы между транзакциями, не жмите спенд в один час;
— не гоняйте один и тот же мерчант по кругу;
— не смешивайте пополнение, возвраты и крупные списания в первые дни.

Критичные ошибки:
— сразу пробивать большой лимит;
— оплачивать только один тип трат;
— делать отмены и рефанды без причины;
— загонять карту в 0 и тут же снова грузить. Для антифрода это выглядит как мусорный паттерн, а не как живой пользователь.

Чек по готовности простой: карта прошла несколько циклов оплаты, нет странных отказов, банк не режет лимиты, держательский профиль выглядит естественно. Чекнул BIN под Google — полет нормальный, просадки нет.

Запомните: любой prepaid рано или поздно в бане. Диверсифицируйте.


channel_name: Pinterest: тихие деньги

topics: ниши под US-домохозяек и DIY

topics: восстановление просевших аккаунтов

content:
<b>Как выбрать нишу под US-домохозяек: спрос есть не везде, платёжеспособность тоже</b>

US-домохозяйки — не одна аудитория, а набор сегментов. Сначала отсекаем ниши, где трафик есть, а чек низкий: дешёвый декор, одноразовые поделки, базовые рецепты без коммерческого интента. Если у ниши нет связки с покупкой, Pinterest даст сохранения, но не деньги.

Смотри на три сигнала: 1) запросы с модификаторами “best”, “for beginners”, “gift”, “organization”, “must have”; 2) товары с понятной корзиной — home organization, kitchen, cleaning, kids activities, meal planning, seasonal decor; 3) наличие affiliate- или lead-friendly оффера. В алгоритмах нет магии, есть только соответствие интенту пользователя.

Проверка простая: вбиваешь кластер в поиск Pinterest и смотришь, что в топе — вдохновение или покупки. Если в выдаче доминируют пины с товарами, чек-листами и конкретными решениями, ниша монетизируется лучше. Если там одни “идеи” без действия, CPC и конверсия обычно проседают. Трафик — это математика, а Pinterest — самая недооцененная переменная.

Фильтр качества: ищи ниши, где аудитория решает боль, экономит время или деньги дома. Лучшие кандидаты — организация пространства, семейный бюджет, планирование еды, товары для детей, домашний фитнес, хобби с покупкой материалов. Работаем не ради охватов, а ради целевого действия на посадочной странице.


channel_name: Анатомия скам-схем

topics: типичные scam-сценарии в TG

topics: развод через support-боты

topics: клонированные каналы и админки

topics: OTP-перехват через социал инжиниринг

topics: методы защиты пользователей

topics: роль платформы и репортинг

content:
<b>Психологические триггеры в арбитражных скам-каналах: как жертву ведут по воронке</b>

Разберем векторы социальной инженерии в этом кейсе. Алгоритм атаки выглядит следующим образом: сначала создают ощущение избранности, затем сужают окно для проверки, после чего подталкивают к действию через страх упустить “окно входа”.

Типовые триггеры почти всегда одни и те же:
— дефицит: “мест мало”, “лимит на подключение”;
— авторитет: псевдо-эксперт, витрина с чужими результатами, копии интерфейсов;
— социальное доказательство: поток однотипных отзывов, скрины без верификации;
— обязательство: сначала бесплатный “разбор”, потом навязанная оплата или депозит.

Дальше включается примитивная, но рабочая связка: обещание быстрого возврата, демонстрация контроля и изоляция от внешней проверки. Жертве не дают сравнить условия, проверить реквизиты, открыть независимый поиск. Чем меньше пауза между стимулом и действием, тем выше конверсия в перевод.

Технический след злоумышленника неизбежен: домены-однодневки, повторяющиеся шаблоны текста, одинаковые аватары, связка ботов и менеджеров в одном сценарии. Меняется упаковка, но не механика давления.

Фильтр простой: если вас торопят, ограничивают в проверке и продают “уникальный шанс”, перед вами не предложение, а схема воздействия.


channel_name: AI-картинки в крео

topics: стили под нутру/казино/гэмблинг

topics: затраты vs результат A/B

content:
<b>Как обучить LoRA под стиль бренда так, чтобы крео не разваливались по лицам и палитре</b>

Генерим конвертящий визуал: LoRA под бренд делается не «из красоты», а из системы. Сначала фиксируй ДНК стиля: 20–50 чистых рефов, одинаковая цветовая температура, тип света, композиция, материалы, ракурсы. Если в наборе мешаются студия, улица и рендеры с разной оптикой — модель схватит шум, а не стиль.

Собирай датасет по правилу «одна вариация — одна ось»: меняй только фон, только позу или только кадрирование. Убирай дубли, водяные знаки, случайный текст, мусорные артефакты. Для вертикалей с персонажем отдельно следи за консистентностью лица, прически, одежды и возрастного вайба — иначе LoRA начнет лепить полулевый гибрид.

Промпт дня под профитную вертикаль: в подписи к обучению описывай не абстракции, а признаки. Не «премиальный стиль», а «глянцевый контраст, холодные тени, мягкий rim light, плотные материалы, чистый фон». Для брендов это особенно важно: чем точнее словарь, тем легче потом управлять генерацией в крео и адаптировать под разные офферы.

Добиваемся идеальной консистентности персонажа: после обучения тестируй LoRA на 5–7 простых промптах и сразу режь то, что ломает стиль. Если модель переусиливает признаки, снижай вес; если стиль расползается, добавляй более однородные рефы. Правильная LoRA — это не «магия», а аккуратный контроль визуальных рычагов.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Кастомная база знаний в Claude: как не кормить модель мусором по вертикали</b>

Когда льёшь в конкретной вертикали, общий промпт быстро упирается в потолок. Модель знает «в среднем», но не знает твой оффер, боли ЛПР, стоп-слова, триггеры и типовые возражения. Итог: крео получается стерильным, преленд — без угла, а саппорт-сценарии не бьют в апрув.

Собирай базу знаний не как свалку, а как боевой регламент:
— оффер-матрица: продукт, ЦА, обещание, ограничения;
— словарь боли: формулировки из отзывов, чатов, звонков;
— анти-бан список: слова, которые режут конверт или модерацию;
— примеры крео и хуков, которые уже дали нормальный CTR;
— FAQ по возражениям с готовыми ответами под лид.

Дальше не проси Claude «сделай рекламный текст». Проси задачу с ролью и рамкой: «работаешь как медиабайер по вертикали X, используй только эту базу, сначала выдай 3 угла, потом 5 хуков, потом 2 варианта преленда». Так ты не теряешь контекст и не получаешь абстрактную воду. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Отдельный плюс — база быстро масштабируется: обновил один блок, и вся команда пашет по одной логике. Это база для любого скейла. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


topics: адалт- и нутра-spy инструменты

topics: spy для push-сетей

topics: обнаружение свежих креативов

content:
<b>Как искать прибыльные креативы под нутру в Facebook и TikTok без бессмысленного сплита</b>

Сначала режем рынок по механике, а не по «красоте» крео. Для нутры чаще заходят 4 паттерна: UGC-отзыв, демонстрация «до/после», problem-solution, псевдо-эксперт. Ищем не ролик целиком, а связку: хук в первые 2 секунды, триггер боли, потом добивка оффером.

В Facebook смотри на проклы с высоким повтором структуры: одинаковый оффер, разные лица, один и тот же заход. Если меняется только оболочка, а смысл держится — это сигнал. В TikTok сильнее работают живые кадры, шумный монтаж и короткие субтитры; там нужно ловить не идеальный продакшн, а удержание и досмотр.

Фильтруй креативы по 3 признакам: 1) есть ли конкретная боль в первом экране; 2) можно ли вырезать хук и поставить в свой крео; 3) есть ли у ролика понятный переход к CTA без лишней воды. Если хотя бы один пункт провален, связка чаще всего сыпется на CTR или CVR. Цифры не врут, в отличие от лендингов конкурентов.

Дальше не копируй один-в-один: меняй угол, персонажа, формат подачи и темп. Берёшь рабочую механику, делаешь 5–7 вариаций, режешь слабые по кликам и оставляешь то, что держит конверт. Анализ завершен, делайте выводы.


channel_name: GSA: подземка

topics: tier-структуры через GSA

topics: что детектится Google, что нет

content:
<b>Автообновление GSA Content Generator: как не сжигать уникализацию на пустых текстах</b>

Если генератор кормить одним и тем же корпусом, он быстро палит футпринт. Автоматизация нужна не ради красоты, а чтобы держать свежий пул спин-веток и не ловить дубли на прогоне. Схема простая: входной текст → разбор на блоки → замена словарей → проверка на повторяемость → выгрузка в движок.

— Разделяй корпус на тиры: базовые шаблоны, синонимы, мусорные вставки, стоп-слова. Так проще чистить листы до блеска и менять только один слой, не ломая весь каркас.
— Держи отдельный слой для шумовых замен: числа, предлоги, короткие связки, нейтральные прилагательные. Именно они дают массовую вариативность без потери смысла.
— Перед заливом прогоняй текст через детектор повторов по n-граммам. Если совпадения лезут выше порога, спинить дальше бессмысленно. LPM решает всё, но только когда текст не клинит на одинаковых кусках.

Нормальная автоматизация строится вокруг очереди задач: входной файл, генерация, хэш-проверка, лог ошибок, повторный проход по браку. Если генератор умеет работать через CLI или API, его лучше завести в пайплайн, чем руками тыкать кнопки. Так проще выстраивать Tier-пирамиду и не терять время на микроменеджмент.

Финальный фильтр один: если уникализация не меняет следы на уровне структуры, это уже не спин, а шум. Срезаем косты на капчу и тестим пробив на объемах только после того, как корпус перестал быть копией сам себя.


channel_name: Фабрика topical map

topics: topical map для новых сайтов

topics: silo-структура и url-архитектура

topics: контент-кластеры и pillar pages

topics: разбор сайтов с сильным topical

topics: массовая генерация map через AI

content:
Silo-структура ломается не из-за контента, а из-за плохой связности узлов

Если хочешь максимальный краулинг, строй не «разделы», а маршруты обхода. У поискового робота есть бюджет: он не будет бесконечно ходить по сайту, если ссылки ведут в тупики, дубли и циклы. Задача silo — дать ему короткий и предсказуемый путь от хаба к дочерним страницам и обратно.

Базовая схема проста: — один тематический хаб; — 5–12 дочерних URL в одном кластере; — внутренние ссылки только по смыслу, а не «для красоты»; — из дочерних страниц — ссылка на хаб, из хаба — ссылки на все дочерние; — между соседними кластерами не мешай всё в одну кучу.

Дальше начинается инженерия: убери лишние уровни вложенности, сократи количество ссылок в футере, не раздавай одинаковый анкор по всему сайту, и проверь, чтобы важные URL были доступны максимум за 3 клика. Если страница живёт глубже, робот тратит бюджет на навигацию, а не на контент. Трафик — это результат предсказуемой архитектуры, а не удачи.

Финальная проверка простая: карта сайта, логика хабов, глубина клика и отсутствие ссылочного мусора. Если у тебя нет карты смыслов, ты не управляешь выдачей.


channel_name: Pinterest: тихие деньги

topics: ниши под US-домохозяек и DIY

topics: восстановление просевших аккаунтов

content:
Случайный клик в Pinterest можно дожать до конверсии — если не ломать воронку

Один клик сам по себе ничего не стоит. Стоимость появляется только после того, как пользователь дошёл до посадочной страницы, остался там и сделал целевое действие. В Pinterest это особенно заметно: трафик часто приходит «случайный», но интент можно быстро проверить и усилить.

Разбор прост: кликает не тот человек — значит, проблема не в трафике, а в несоответствии пина, заголовка и страницы. Что обычно чиню первым:
— визуал пина должен совпадать с обещанием на лендинге;
— заголовок должен содержать запрос, а не креатив ради креатива;
— первый экран страницы обязан закрывать тот же интент, что и пин.

Дальше смотрю на поведение. Если есть клики, но нет глубины просмотра, значит, крео обещает одно, а посадочная продаёт другое. Если люди доходят до формы, но не отправляют её, режу лишние поля, убираю шум и ускоряю загрузку. Трафик — это математика, а Pinterest — самая недооцененная переменная.

Работаем не ради охватов, а ради целевого действия на посадочной странице. Тестируй, замеряй, масштабируй: правило трех шагов к профиту.


channel_name: Virtual-карты: снабжение

topics: крипто-карты vs банковские vs prepaid

topics: карта под холд и chargeback

topics: регистрационные карты vs spend-карты

topics: юридические рамки

topics: анти-fraud сигналы со стороны платформ

content:
<b>Прогрев карты перед большим спендом: схема, где не сгорает аккаунт и бюджет</b>

Первое правило: не лей с карты в ноль в первый же день. Карта должна пройти цепочку мелких, предсказуемых списаний: подписки, тестовые платежи, небольшие пополнения. Машине нужен паттерн, а не всплеск. Если сразу прилетает крупный spend, риск холда и ручной проверки растёт кратно.

Дальше смотри на поведение самой связки:
— один BIN = один сценарий расходов, без хаотичной смены вертикалей;
— лимит наращивай ступенчато, а не рывком;
— не мешай разные IP, биллинг-адреса и устройства в первые циклы;
— если пошли отклонения, не добивай карту десятком ретраев подряд.

По логике платежки важны не только аппрувы, но и стабильность отказов. Нормальная карта не обязана апрувить всё подряд, но она обязана вести себя одинаково: те же MCC, те же суммы, тот же темп. Как только появляются странные 3DS, резкие изменения гео или нестандартные списания — прогрев надо тормозить, а не ускорять.

Запомните: любой prepaid рано или поздно в бане. Диверсифицируйте. Для больших спендов держите несколько карт, несколько BIN и резервный маршрут на случай, если один источник начнёт проседать.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Парсинг отчётов Keitaro через Claude: из сырого лога в решения по проливу</b>

Keitaro даёт много цифр, но без нормальной обработки это просто шум. Claude нужен не для «посмотреть отчёт», а чтобы быстро разложить его на: где льётся в плюс, где жрёт капу, где умирает крео, где ломается преленд. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Рабочая схема такая: выгружаешь отчёт по Source/SubID/Offer/Creative/Hour, чистишь пустые строки и кидаешь в Claude с задачей: 1) найти аномалии, 2) сгруппировать связки по ROI, 3) выделить точки бампа, 4) назвать гипотезы, которые можно проверить на следующем проливе.

Чтобы аналитика была глубокой, проси не общий пересказ, а структуру ответа: • топ-3 связки по профиту и по сливу • где CTR ок, а CR мёртвый • какие сабы жрут бюджет без конверсий • что резать сразу, а что оставить до добора статистики. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Отдельно полезен режим «анти-шум»: заставь Claude сравнить сегменты между собой и найти, где разница не в объёме, а в качестве трафика. Так быстрее видно, какой источник даёт мусор, а какой реально тащит в ROI. Это база для любого скейла.

Если отчёт не ведёт к решению — он бесполезен. Дайте Claude правильную структуру, и Keitaro перестаёт быть хранилищем цифр, а становится инструментом для резки мусора и поиска профитных паттернов.


channel_name: Анатомия скам-схем

topics: типичные scam-сценарии в TG

topics: развод через support-боты

topics: клонированные каналы и админки

topics: OTP-перехват через социал инжиниринг

topics: методы защиты пользователей

topics: роль платформы и репортинг

content:
<b>OSINT-инструменты для проверки админов каналов: где остается технический след</b>

Разберем векторы социальной инженерии в этом кейсе. Админ канала редко бывает «невидимым»: он оставляет связки в описании, стилях публикаций, юзернеймах, пересечениях по контактам и пересылках. Алгоритм атаки выглядит следующим образом: сначала собирают открытые идентификаторы, затем сопоставляют их с другими площадками, после чего строят карту связей.

Базовый набор для проверки:
— поиск по никнейму, аватару и подписи в нескольких сервисах;
— анализ пересланных сообщений: часто виден исходный источник и цепочка каналов;
— сравнение времени публикаций и языковых паттернов;
— проверка доменов, кнопок, ссылок и связанных ботов;
— выгрузка метаданных изображений, если файл не был пережат платформой.

Технический след злоумышленника неизбежен. Даже если админ прячет имя, он выдает себя через повторяющийся медиастиль, одни и те же прокладки, одинаковые UTM-метки, шаблонные тексты и пересечения с другими каналами. Отдельно стоит смотреть на «витрину»: подставные отзывы, пустые чаты, накрученные реакции и искусственно старые посты обычно нужны для маскировки, а не для доверия.

Практика простая: не ищите «личность», ищите устойчивые связки. Если совпадают ник, домен, бот, стиль и окно активности — перед вами уже не аноним, а набор плохо скрытых идентификаторов.


topics: адалт- и нутра-spy инструменты

topics: spy для push-сетей

topics: обнаружение свежих креативов

content:
<b>Как искать адалт-офферы в спай-инструментах и не сливать бюджет в мусор</b>

Давайте препарируем эту связку. В адалте искать надо не “красивые крео”, а повторяемый паттерн: один и тот же преленд, одинаковый CTA, схожая сетка гео и стабильный тип воронки. Если в спае видите всплеск по одному объявлению без хвоста из дублей — это шум, а не рабочая связка.

Смотрите не на сам креатив, а на три слоя:
• хук в первом экране — обещание, триггер, табу-тема
• формат проклы — квиз, лендинг, мост, редирект
• механику конверсии — подписка, регистрация, софт-контент, push
Если хотя бы два слоя не повторяются у нескольких рекламодателей, связка, скорее всего, не масштабируется.

Для анализа важнее фильтры, чем “магия” инструмента. Отсеивайте свежие одноразовые запуски, смотрите на длительность жизни крео, число клонов и гео-матрицу. Хороший адалт-трафик обычно живет не за счет одного баннера, а за счет серии вариаций: меняют лицо, заголовок, преленд, но оставляют ту же механику.

Ещё одна типовая ошибка — пытаться копировать чужой креатив пиксель-в-пиксель. В адалте это быстро выжигает CPM и ломает CTR. Берите структуру, а не картинку: угол подачи, первый оффер, порядок блоков, длину формы. Анализ завершен, делайте выводы.


channel_name: AI-картинки в крео

topics: стили под нутру/казино/гэмблинг

topics: затраты vs результат A/B

content:
Добиваемся идеальной консистентности персонажа: Midjourney для рекламных крео без сюрпризов

Генерим конвертящий визуал: начните не с промпта, а с паспорта героя. Зафиксируйте 5 вещей: возрастной диапазон, форму лица, прическу, одежду, ключевую эмоцию. Чем меньше “красивых” слов и больше неизменяемых признаков, тем проще удержать одного и того же персонажа в серии объявлений.

Дальше работаем как с брендом, а не с одним кадром. Один и тот же персонаж должен повторяться в одинаковом свете, ракурсе и контрасте. Меняйте только действие и фон: герой читает, показывает, реагирует, держит продукт. Если одновременно менять и позу, и одежду, и мимику — система начнет лепить нового человека.

Для стабильности используйте жёсткий каркас промпта: описание героя → сцена → камера → свет → стиль. Не смешивайте лишние референсы в один запрос. Лучше сделать 3–5 итераций с маленькими правками, чем надеяться на один “магический” промпт. Когда образ попал в цель, сохраняйте формулу и гоняйте её через все креативы кампании. 🧩

Добиваемся идеальной консистентности персонажа: если нужен сериал из крео, держите один визуальный код: одинаковая палитра, одинаковая одежда, одинаковая дистанция до камеры. Тогда реклама выглядит как система, а не как случайный набор картинок.


channel_name: Pinterest: тихие деньги

topics: ниши под US-домохозяек и DIY

topics: восстановление просевших аккаунтов

content:
Tailwind и планировщик: как не превратить автопостинг в мусорный конвейер

Автоматизация в Pinterest работает только тогда, когда у вас уже отлажены: 1) структура досок, 2) шаблоны пинов, 3) логика ключей. Tailwind не исправляет слабую семантику и не вытягивает CTR, если креативы и посадочная страница не бьются по интенту. В алгоритмах нет магии, есть только соответствие интенту пользователя.

Настройка начинается не с кнопки «schedule», а с конвейера: • заранее создайте набор шаблонов под разные кластеры запросов; • разнесите пины по доскам вручную хотя бы в первой итерации; • назначьте частоту публикаций так, чтобы не было дублей в один и тот же интервал. Работаем не ради охватов, а ради целевого действия на посадочной странице.

Планировщик нужен для теста гипотез, а не для механического «залива». Сначала проверяйте связку: заголовок пина → описание → доска → URL. Если один элемент выбивается, автопостинг начинает масштабировать ошибку. Трафик — это математика, а Pinterest — самая недооцененная переменная.

Правило простое: сначала ручная валидация 10–20 пинов, потом автоматизация, и только после этого расширение объёма. Тестируй, замеряй, масштабируй: правило трех шагов к профиту.


channel_name: GSA: подземка

topics: tier-структуры через GSA

topics: что детектится Google, что нет

content:
<b>Как выжать максимум LPM из GSA SER на слабом VPS без упора в CPU</b>

Первый узел — не шейпить движок на голом default. На дешёвом VPS узкое место почти всегда не канал, а контекстные переключения, капча и мусорные очереди. Если оставить всё как есть, SER начинает жрать RAM, дергать диск и просаживать LPM. Срезаем косты на капчу: включаем только те сервисы, что реально тянут сабмит, остальное в тг-спойлер.

Дальше режем футпринты по процессам. Для слабого сервера лучше 1 проект с плотным фильтром, чем 10 проектов с кашей из анкор-листа. Убираем лишние движки, оставляем только те, где пробив стабилен. Чем меньше мусора в очереди, тем ровнее LPM и меньше лагов при парсинге.

По настройкам тайминга: увеличиваем паузы между сабмитами на проблемных типах платформ, снижаем число потоков до точки, где CPU не уходит в потолок. Если диск HDD, кэш и логи надо чистить жёстко, иначе I/O убивает прогон. Прокси держим отдельным слоем, а не общим шлангом на всё подряд.

Финальный чек простой: сначала тестим пробив на объёмах, потом поднимаем потоки по одному. Если LPM растёт вместе с ошибками — откатываем последнюю правку и чистим листы до блеска.


topics: topical map для новых сайтов

topics: silo-структура и url-архитектура

topics: контент-кластеры и pillar pages

topics: разбор сайтов с сильным topical

topics: массовая генерация map через AI

content:
LSI-сущности не помогают категориям, если структура сайта собрана хаотично

LSI — это не «магические слова для текста», а набор сущностей, который поисковик использует для проверки темы страницы. Если категория размазана по разным интентам, сущности начинают конфликтовать: одна страница тянет коммерцию, другая — справку, третья — сравнение. В итоге релевантность распадается.

Категория должна быть не витриной, а узлом темы. Сначала фиксируешь ядро сущностей: основной объект, атрибуты, сценарии выбора, близкие подтипы, сопутствующие задачи. Потом строишь дерево: одна категория — один главный интент, подкатегории — отдельные срезы смысла, а не дубли главной страницы.

Рабочая схема простая:
— в H1 и фильтрах не смешивай разные кластеры;
— в описании категории добавляй только сущности, которые реально раскрывают этот интент;
— карточки и подкатегории усиливают тему, а не размывают ее;
— если сущность тянет другой сценарий поиска, ей место в отдельной странице.

Ошибка типовая: собрать категорию по логике ассортимента, а потом пытаться «дописать SEO-текст». Так не работает. Сначала семантическая иерархия, потом URL-структура, потом контент. Структурируй данные, или проиграешь алгоритмам. Если у тебя нет карты смыслов, ты не управляешь выдачей.


channel_name: Virtual-карты: снабжение

topics: крипто-карты vs банковские vs prepaid

topics: карта под холд и chargeback

topics: регистрационные карты vs spend-карты

topics: юридические рамки

topics: анти-fraud сигналы со стороны платформ

content:
<b>Автовыпуск виртуалок для команды: как не утонуть в холдах, дублях и ручных лимитах</b>

Если у вас 3+ байера и выпуск карт до сих пор живет в таблице, система уже течет. Нужен не “удобный сервис”, а схема, где карта создается под роль, лимит и источник трафика. Иначе ловите дубли, лишние холды и хаос в списаниях.

База простая: • отдельный BIN/пул под каждый тип расхода; • авто-лимит на карту и на юзера; • привязка к проекту, а не к человеку; • мгновенная деактивация при смене статуса. Без этого любой ручной выпуск превращается в узкое горло и ломает темп закупки.

Дальше смотрите на треугольник: эмитент — платежный шлюз — ваш внутренний учет. Если в учетке карта “живая”, а на стороне эмитента уже холд или decline, байер начинает жечь время на разборы. Нормальная автоматика должна тянуть статусы, причины отказов и остатки, а не просто раскидывать номера карт.

Отдельно проверяйте правила доступа: кто может выпускать, кто может поднимать лимит, кто видит полный PAN. Чем меньше ручных исключений, тем ниже риск утечки и серых перерасходов. Запомните: любой prepaid рано или поздно в бане. Диверсифицируйте.

Если команда растет, первым автоматизируют не креативы, а выдачу и контроль карт. В этой связке отвал идет не по крео, а по платежке. Меняем источник.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее: AI режет рутину, не качество</b>

Время уходит не на крео, а на сборку: оффер, УТП, преленд, углы, антибан, варианты заголовков. Если это делать руками, команда тонет в переписках и правках. AI здесь нужен не для «идей», а как ускоритель конвейера.

Рабочая схема простая:
— даёшь модели оффер, ЦА, гео и ограничения по тону;
— просишь собрать 10 углов подачи и 5 болей;
— отдельно генеришь структуру преленда, первые 3 экрана и CTA;
— затем прогоняешь варианты крео под один и тот же месседж.
Так один медиабайер получает не «черновик», а пачку готовых гипотез.

Главный буст даёт не генерация, а стандартизация промпта. Когда шаблон один, команда перестаёт изобретать велосипед: вводные одинаковые, выход предсказуемый, сравнение вариантов проще. Аналитика говорит сама за себя — быстрее видно, где связка цепляет, а где только жрёт время.

Чтобы не словить мусор на выходе, режь промпт жёстко: один продукт, одна ЦА, один оффер на один запрос. Нужны 3 версии — делай 3 отдельных прогона, а не мешай всё в одну кашу. Это база для любого скейла.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: чем точнее вход, тем быстрее команда получает рабочую связку и идёт в пролив.


channel_name: Анатомия скам-схем

topics: типичные scam-сценарии в TG

topics: развод через support-боты

topics: клонированные каналы и админки

topics: OTP-перехват через социал инжиниринг

topics: методы защиты пользователей

topics: роль платформы и репортинг

content:
<b>Скам давно ушел из лички: теперь это многошаговая воронка с подменой доверия</b>

Алгоритм атаки выглядит следующим образом. Сначала жертву цепляют не на деньги, а на контакт: чат, комментарий, «партнерский» бот, псевдосервис. Дальше идет фильтрация: кто отвечает быстро, кто задает лишние вопросы, кто уже эмоционально включился. Воронка строится так, чтобы каждое следующее действие казалось логичным продолжением предыдущего.

Разберем векторы социальной инженерии в этом кейсе. — Низкий порог входа: одно сообщение, один клик, одна регистрация. — Расслоение ролей: один аккаунт прогревает, другой «подтверждает», третий закрывает сделку. — Имитация инфраструктуры: лендинг, чат-бот, документы, отзывы, техподдержка. Внешне это выглядит как сервис, внутри — сценарий управления поведением.

Технический след злоумышленника неизбежен. Чем сложнее воронка, тем больше артефактов: домены, редиректы, шаблоны текстов, повторяющиеся паттерны верстки, связки аккаунтов, единые временные окна активности. Скам перестал быть одиночным сообщением — это конвейер, где каждая стадия маскирует следующую.

Проверка одна: если контакт быстро переводят в «удобный канал», дают готовые ответы и торопят с действием, перед вами не сервис, а сценарий. Чем меньше у жертвы времени на верификацию, тем выше вероятность, что ее уже ведут по воронке.


topics: адалт- и нутра-spy инструменты

topics: spy для push-сетей

topics: обнаружение свежих креативов

content:
AdSpy, BigSpy и Anstrex: какой спай брать под бурж, tier-1 и мобильные связки

Давайте препарируем эту связку. Эти три инструмента не взаимозаменяемы: у каждого свой сильный слой данных и свой потолок по разведке крео и офферов.

AdSpy — сильнее всего по Facebook/Instagram и англоязычным ГЕО. Его берут, когда нужен плотный срез по объявлениям, фильтрам, форматам и воронкам. Если задача — быстро собрать пул крео под sweepstakes, нутру или дейтинг в tier-1, он обычно дает более чистую картину, чем универсальные базы.

BigSpy — это рабочая лошадка для широкого мониторинга. Он полезен, когда нужен не идеальный, а массовый скрининг: много ГЕО, много плейсментов, много мусора, но и много находок. Для первичного ресерча по буржу и теста гипотез он норм, если умеете отсеивать шум и не путать объем с качеством.

Anstrex — сильнее в мобильке и пушах, плюс удобен там, где важны связки по лендам и прелендам, а не только сам креатив. Для азии, ЛАТАМА и других ГЕО с агрессивной mobile-first логикой он часто полезнее, чем чисто social-спай. Цифры не врут, в отличие от лендингов конкурентов: смотрите не на красивый баннер, а на связку целиком.

Выбор простой: AdSpy — для соцсетей и точечного разбора, BigSpy — для широкого поиска, Anstrex — для мобильных сеток и антидетекта по связкам. Если в арсенале один инструмент, вы всегда видите только часть рынка. Анализ завершен, делайте выводы.


channel_name: AI-картинки в крео

topics: стили под нутру/казино/гэмблинг

topics: затраты vs результат A/B

content:
<b>Как собрать поток видео-креативов через lipsync и AI-аватаров без ручной рутины</b>

Генерим конвертящий визуал: начинайте не с аватара, а с оффера. Сначала фиксируете 1 тезис, 1 боль, 1 действие. Потом под этот каркас собираете lipsync-сценарий на 15–25 секунд: хук в первой фразе, демонстрация во второй, CTA в конце. Так аватар не выглядит «говорящей головой», а работает как упаковка смысла.

Стек для сочных крео на потоке: один и тот же персонаж, 3–5 фоновых сцен, 2 ракурса камеры, 2 типа света. Меняйте не всё сразу, а только один слой — фон, эмоцию или жест. Иначе теряется консистентность персонажа и креатив начинает выглядеть как случайный рендер-пак 🎯

Для lipsync важно держать три вещи: чистый фронтальный кадр, короткие фразы без сложных скороговорок и естественную паузу перед ключевой мыслью. Чем проще артикуляция, тем меньше «пластика» в лице и тем выше доверие к ролику. Если текст длинный — режьте его на смысловые блоки, а не на ровные куски по символам.

Добиваемся идеальной консистентности персонажа: сохраняйте один и тот же seed-образ, одинаковую одежду, цветовой акцент и угол света для всей серии. Тогда можно масштабировать крео как конвейер: новый оффер — новый текст, а визуальная оболочка остаётся узнаваемой. Собирайте библиотеку шаблонов, и каждый следующий ролик будет делаться быстрее предыдущего.


channel_name: Pinterest: тихие деньги

topics: ниши под US-домохозяек и DIY

topics: восстановление просевших аккаунтов

content:
<b>SEO-профиль в Pinterest: как назвать аккаунт, чтобы он начал собирать целевой трафик</b>

Имя профиля — это не креатив, а семантический якорь. Если в нём нет основной темы и понятного интента, алгоритму сложнее связать аккаунт с запросами, а пользователю — понять, зачем на вас кликать.

Собираем профиль по схеме:
— название: ключ + ниша + понятный формат
— username: короткий, без лишних символов и ребусов
— bio: 1 фраза про пользу + 1 фраза с ключевой тематикой
— аватар: узнаваемый, без мелких деталей

Дальше добиваем релевантность досками. Названия досок должны повторять реальные поисковые формулировки, а не внутренний язык бренда. Описание доски — 1–2 предложения с ключом, подтемой и ожидаемым результатом для пользователя. Не пытайтесь «украсить» SEO-текст: в алгоритмах нет магии, есть только соответствие интенту пользователя.

Проверка простая: откройте профиль и спросите себя, можно ли за 3 секунды понять нишу, пользу и тему первых досок. Если ответ «нет», трафик будет распыляться. Работаем не ради охватов, а ради целевого действия на посадочной странице.


channel_name: Virtual-карты: снабжение

topics: крипто-карты vs банковские vs prepaid

topics: карта под холд и chargeback

topics: регистрационные карты vs spend-карты

topics: юридические рамки

topics: анти-fraud сигналы со стороны платформ

content:
<b>Крипто-карты vs банковские: где FB Ads режет лимиты, а где ест траст</b>

У FB Ads логика простая: чем понятнее эмитент, тем меньше лишних проверок. Банковская карта обычно выигрывает по трасту: выше шанс на спокойный апрув, меньше ручных стопов, проще пройти первые списания. Крипто-карта часто выглядит как источник с повышенным риском: даже при нормальном BIN’е система быстрее цепляется за аномалии.

По лимитам картина жёстче:
— банк чаще даёт предсказуемый потолок по авторизациям и меньше режет мелкие тестовые списания;
— крипто-карта упирается не только в лимит эмитента, но и в внутренние холды, конвертацию и антифрод у провайдера;
— при серийных платежах банк обычно держится стабильнее, а крипта чаще ловит отклонения по “непохожему” паттерну расхода.

По комиссиям крипта почти всегда проигрывает на дистанции. Там сидят скрытые потери: спред на конвертации, выпуск/пополнение, блокировки на промежуточных этапах. Банковская карта может быть дороже на старте, но в связке с адекватным BIN и нормальным биллингом выходит дешевле по итоговой стоимости открутки. Чекнул BIN под Google — полет нормальный, просадки нет.

Практика простая: для тестов и холодных аккаунтов держите банк как основной источник, крипту — только как запасной инструмент под отдельные сценарии. Запомните: любой prepaid рано или поздно в бане. Диверсифицируйте.


topics: topical map для новых сайтов

topics: silo-структура и url-архитектура

topics: контент-кластеры и pillar pages

topics: разбор сайтов с сильным topical

topics: массовая генерация map через AI

content:
<b>Silo-структура без разрывов: как заставить бота ходить по сайту, а не блуждать</b>

Если робот не видит иерархию, он тратит краулинговый бюджет на шум. Silo нужен не для красоты меню, а для управления маршрутом: от хаба к кластеру, от кластера к дочерним страницам, без лишних боковых переходов.

База настройки:
— один хаб на тему;
— внутри кластера ссылки только на близкие документы;
— навигация, хлебные крошки и внутренние ссылки должны повторять одну и ту же логику;
— страницы без связи с кластером либо прячь, либо встраивай в дерево.

Главная ошибка — когда URL-структура, меню и перелинковка спорят друг с другом. Тогда бот получает три карты вместо одной и начинает распыляться. Если у тебя есть /category/, /tag/ и десяток дублей с разными входами, ты сам создаёшь помехи в обходе. Структурируй данные, или проиграешь алгоритмам.

Контрольный тест простой: из любого дочернего URL должен быть понятен путь вверх к хабу и путь вбок к соседним сущностям. Если это не читается за 2-3 клика, silo у тебя декоративный, а не технический.

Трафик — это результат предсказуемой архитектуры, а не удачи.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее: AI закрывает рутину, не пролив</b>

Слив времени обычно идёт не на запуск, а на подготовку: поиск оффера, разбор гео, сбор углов, черновик крео, структура преленда. Эту часть можно отдать LLM и оставить себе только контроль качества.

Рабочая схема простая:
— даёшь модели оффер, гео, ЦА и ограничения по источнику трафика;
— просишь вытащить 10 болей, 10 триггеров, 5 анти-углов и 3 risk factors;
— затем генеришь 20 заголовков, 10 primary text и 5 сценариев крео;
— отдельным промптом собираешь структуру преленда: хук, боль, доказательство, CTA.

Дальше не верь тексту на слово. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: где слишком общий оффер, где есть банальные обещания, где крео не бьётся с прелендом. LLM здесь работает как junior-ресерчер, а не как финальный автор. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Самый сильный буст даёт шаблон промпта под каждый тип связки. Если у вас есть единый формат входных данных, команда перестаёт собирать всё вручную и начинает штамповать гипотезы пачками. Аналитика говорит сама за себя: быстрее тесты, меньше хаоса, выше скорость до первого валидного захода.

Секрет не в «магии AI», а в том, чтобы разложить подготовку связки на атомарные задачи и отдать модели только то, что она делает лучше человека. Это база для любого скейла.


channel_name: Анатомия скам-схем

topics: типичные scam-сценарии в TG

topics: развод через support-боты

topics: клонированные каналы и админки

topics: OTP-перехват через социал инжиниринг

topics: методы защиты пользователей

topics: роль платформы и репортинг

content:
<b>Поддельный гарант-сервис живет не на доверии, а на подмене посредника</b>

Разберем векторы социальной инженерии в этом кейсе. Алгоритм атаки выглядит следующим образом. Злоумышленник строит копию сервиса, где внешне совпадает все: логотип, интерфейс, формулировки, даже порядок шагов сделки. Дальше он не уговаривает жертву долго — он просто встраивается в уже готовый сценарий обмена и перехватывает контактный канал.

Типовые методы подмены:
— домен с визуально похожим именем и мелкими отличиями в символах;
— фейковый бот или аккаунт, который выдает себя за «официальный»;
— подмена реквизитов в переписке через компрометацию чата;
— копия страницы с поддельными отзывами и фиктивной историей сделок.

Технический след злоумышленника неизбежен. У подделки почти всегда совпадает шаблонный код, повторяются IP-цепочки, хостинг и связка кошельков. Отдельный маркер — попытка ускорить сделку: давление на время, запрет на внешнюю проверку, просьба не покидать «безопасный» чат. Настоящий посредник не боится независимой верификации. Поддельный всегда торопит.

Проверка проста: сверяйте не только имя сервиса, но и канал входа, домен, историю сообщений, реквизиты, структуру интерфейса. Если один из элементов не бьется с остальными — перед вами не гарант, а имитация роли. В таких схемах ломается не криптография, а привычка проверять источник до перевода.


channel_name: GSA: подземка

topics: tier-структуры через GSA

topics: что детектится Google, что нет

content:
<b>XEvil или облако: где дешевле пробив и когда экономия съедает LPM</b>

Считать надо не по прайсу, а по cost per successful submit. У XEvil ниже входной чек, но выше скрытые косты: настройка движка, прогрев, простои на антиботе, ручной ресолв фейлов. Облако режет время на старте, но платишь за каждую капчу и за пробив мусора, если лист грязный.

Сравнивай по трём осям:
— hit rate на твоих типах капч
— среднее время ответа
— долю пустых/ошибочных сабмитов

Если XEvil даёт высокий VPM на чистом листе и не требует постоянного шаманства, он вывозит объём. Если прокси шумные, капча злая, а движок тонет в таймаутах, облако часто дешевле по факту, потому что не жрёт часы на ручной тюнинг. Срезаем косты на капчу только там, где не падает конверт сабмита.

Рабочая схема простая: на тестовом куске листа прогоняешь оба варианта, меряешь LPM, процент успешных проходов и итоговую стоимость 1000 сабмитов. Не верь ощущениям, верь логам. Если разница в цене съедается падением пробива хотя бы на несколько процентов, вариант уже мёртв.

Выбирай не движок, а экономику прогона. Где стабильность выше, там и ROI чище.


channel_name: Pinterest: тихие деньги

topics: ниши под US-домохозяек и DIY

topics: восстановление просевших аккаунтов

content:
<b>Tailwind и планировщик: как убрать ручной постинг без потери контроля</b>

Автоматизация в Pinterest работает только тогда, когда у вас уже есть система: шаблоны пинов, понятные доски и привязка каждого кластера к своей посадочной странице. Иначе Tailwind просто ускорит хаос.

Базовая настройка простая:
• заводите отдельные доски под интент, а не под «красивые названия»
• грузите креативы пакетами, но в один день не дублируйте один и тот же URL десяток раз
• ставьте интервалы так, чтобы пины выглядели как нормальная активность, а не спам-волна

Планировщик нужен не для «поставить и забыть», а для контроля тестов. В одной очереди держите только один тип гипотезы: новый заголовок, новый формат, новый оффер. Тогда по CTR и переходам видно, что именно двигает трафик, а что просто съедает охват.

Отдельно следите за распределением: свежие пины должны попадать и в новые доски, и в релевантные старые. Это снижает зависимость от ручной публикации и помогает алгоритму быстрее связать контент с интентом пользователя.

Трафик — это математика, а Pinterest — самая недооцененная переменная. Настраивайте Tailwind как конвейер для тестов, а не как кнопку «автопостинг», и тогда масштабирование будет расти из данных, а не из надежды.


channel_name: Virtual-карты: снабжение

topics: крипто-карты vs банковские vs prepaid

topics: карта под холд и chargeback

topics: регистрационные карты vs spend-карты

topics: юридические рамки

topics: анти-fraud сигналы со стороны платформ

content:
<b>Автоматизация выпуска виртуалок для команды: где ломается схема и как не сжечь траст</b>

Если у вас 5+ байеров, ручной выпуск карт быстро превращается в хаос: дубли BINов, пересечения по лимитам, лишние холды, конфликт по billing name. Нормальная система должна выдавать карту по роли, лимиту и источнику трафика, а не “кому надо — тому и выдали”.

Базовая логика простая: • один пул карт на команду, а не по байеру; • отдельные BINы под разные площадки; • авто-пауза карты при превышении спенда; • логирование: кто, когда, под какой аккаунт и на какой оффер выпустил карту. Без этого вы не управляете расходом, вы просто наблюдаете утечки.

Критичный блок — скоринг правил. Карта должна создаваться только если совпали триггеры: нужный GEO, валюта, тип продукта и риск-профиль аккаунта. Если система не умеет резать по этим параметрам, она выпускает мусор. А мусор потом ловит отвал не по крео, а по платежке. Меняем источник.

Отдельно тестируйте: апрув на первом платеже, реакцию на быстрый повторный чардж, поведение при заморозке аккаунта и скорость перевыпуска. Запомните: любой prepaid рано или поздно в бане. Диверсифицируйте.


topics: адалт- и нутра-spy инструменты

topics: spy для push-сетей

topics: обнаружение свежих креативов

content:
<b>AdSpy, BigSpy и Anstrex: какой спай брать под бурж, а какой под Tier-1</b>

Давайте препарируем эту связку. У всех трёх задача одна — быстро найти рабочие крео, офферы и углы, но по факту они закрывают разные сценарии:
— AdSpy сильнее там, где нужен широкий срез по Facebook/Instagram и быстрый поиск по связкам. Удобен для анализа крео-углов и первичного отсечения мусора.
— BigSpy чаще берут как бюджетный сканер: много шума, но для быстрого ресерча по нескольким источникам годится, если умеете фильтровать.
— Anstrex полезнее, когда нужен более прикладной разбор native/push и сетевые паттерны по ГЕО, а не просто выгрузка баннеров.

По ГЕО логика простая: для Tier-1 важнее глубина фильтров, язык, плейсменты и возможность быстро собрать паттерн по аудитории. Для LATAM и Asia решает объём базы и частота обновления крео, потому что там связки выгорают быстрее, чем вы успеваете прогреть проклу. В бурже критично смотреть не на красивый баннер, а на последовательность: хук, преленд, CTA, домен, формат посадки.

Если нужен один инструмент на всё, его нет. AdSpy — про точность в social, Anstrex — про сетевую аналитику и вертикали, BigSpy — про массовый скрининг без лишнего пафоса. Цифры не врут, в отличие от лендингов конкурентов: лучший спай тот, который позволяет быстро отсеять слабые крео и собрать 3-5 гипотез под сплит-тест.

Финал простой: сначала выбирайте ГЕО, потом источник трафика, и только потом спай. Иначе вы покупаете не аналитику, а склад скриншотов. Анализ завершен, делайте выводы.


channel_name: AI-картинки в крео

topics: стили под нутру/казино/гэмблинг

topics: затраты vs результат A/B

content:
<b>Пайплайн замены лиц на фото и видео, который не ломает крео и экономит часы</b>

Генерим конвертящий визуал: сначала собираем исходник под задачу, а не «любой красивый ролик». Для фото и видео нужны разные опоры: ракурс, свет, возраст, эмоция, направление взгляда. Если база не совпадает, лицо встанет криво, а связка потеряет доверие.

Стек для сочных крео на потоке:
— маска лица должна повторять контур, а не залезать на волосы и фон;
— цвет кожи и тени выравнивай до склейки, иначе появится «вырезанный» эффект;
— в видео держи одинаковую мимику в соседних кадрах, чтобы не было скачка идентичности;
— после замены всегда смотри руки, шею и границу подбородка — там чаще всего вылезает фейк.

Добиваемся идеальной консистентности персонажа: если нужно много вариаций, фиксируй один референс-лист — анфас, три четверти, профиль, нейтральное и эмоциональное выражение. Это ускоряет подбор и делает серию крео похожей между собой, а значит, легче тестировать оффер без шума от визуала.

Для арбитража особенно важен не «идеальный swap», а читабельный рекламный кадр. Сильнее всего конвертят лица, где эмоция понятна за долю секунды, а посторонние артефакты не отвлекают от оффера.

Если хочешь быстрый и стабильный пайплайн, строй его от референса к постобработке: сначала совпадение геометрии, потом свет, потом цвет, и только в конце ручная чистка. Тогда лицо выглядит нативно, а крео — дороже.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее: AI убирает ручной мусор из пролива</b>

Когда медиабайер тратит часы на крео, преленд и оффер-матчинг, проблема обычно не в навыке, а в рутине. AI нужен не для «красивых текстов», а чтобы быстро прогнать гипотезы, отсеять мусор и собрать рабочую связку без лишних кругов.

Схема простая: 1) даёте модели входные данные — ГЕО, ЦА, боль, оффер, ограничения по тону; 2) просите сгенерировать 10 углов, 5 заголовков и 3 CTA; 3) сразу фильтруете по рискам: кликбейт, нерелевант, слабый бамп, конфликт с прелендом. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Дальше AI подключается к упаковке: делает черновик преленда, пишет вопросы для квиза, собирает UGC-скрипт и варианты оффера под разные сегменты. Важный момент — не просить «сделай хорошо», а задавать формат: таблица, список, структура, лимиты по символам. Тогда меньше мусора и быстрее тест.

На практике это режет подготовку связки с 3–5 итераций до 1–2: меньше ручной переписки с дизайнером, меньше правок копирайта, быстрее запуск теста. Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Это база для любого скейла.


topics: topical map для новых сайтов

topics: silo-структура и url-архитектура

topics: контент-кластеры и pillar pages

topics: разбор сайтов с сильным topical

topics: массовая генерация map через AI

content:
URL-архитектура нового сайта: 6 ошибок, которые режут ранжирование на старте

Новый сайт часто проигрывает не из-за контента, а из-за хаоса в адресах. Поисковик сначала строит карту, потом распределяет вес. Если структура ломается, индексация идёт медленно, а релевантность расплывается.

— Слишком глубокие URL: /category/subcategory/tag/page/ — лишние уровни размывают приоритет. Оставляй путь коротким и иерархичным.
— Параметры вместо чистых адресов: сортировки, фильтры, сессии, utm в индексируемых URL превращают сайт в комбинаторный мусор.
— Дубли: /page, /page/, /page/index.html, /page?ref=1 — это одна сущность, но для бота часто четыре сигнала.
— Несогласованная вложенность: статьи лежат в одном месте, услуги — в другом, а карточки товаров вообще без логики. Так карта смыслов разваливается.

Нормальная архитектура строится от сущностей, а не от эстетики меню. Сначала определяешь типы страниц: главная, раздел, подкатегория, карточка, статья. Потом задаёшь один канонический шаблон для каждого типа и запрещаешь альтернативные пути доступа.

Если у тебя есть URL-хаос, исправляй не руками отдельные страницы, а правила генерации. Трафик — это результат предсказуемой архитектуры, а не удачи.


channel_name: Pinterest: тихие деньги

topics: ниши под US-домохозяек и DIY

topics: восстановление просевших аккаунтов

content:
<b>Партнёрские ссылки Etsy и Amazon в Pinterest: как не словить бан за спам</b>

Pinterest не запрещает affiliate-ссылки как класс, но режет всё, что выглядит как мусорный трафик: один и тот же URL в серии пинов, пустые описания, кликбейтные обещания и редиректы без ценности. В алгоритмах нет магии, есть только соответствие интенту пользователя.

Рабочая схема простая: 1) пин ведёт на полезную посадочную — статью, подборку, гайд или landing с контекстом; 2) в описании есть ключи, релевантные запросу, а не «buy now»; 3) affiliate-ссылка ставится там, где пользователь уже получил причину кликнуть. Работаем не ради охватов, а ради целевого действия на посадочной странице.

Для Etsy и Amazon особенно важно не маскировать партнёрку под «обычную» ссылку через сомнительные сокращатели и цепочки редиректов. Используй чистый URL, если политика программы это допускает, и всегда добавляй disclosure: коротко и без юридического театра. Это снижает риск ручной модерации и повышает доверие, а доверие напрямую влияет на CTR и конверсию.

Тестируй связку: 3–5 разных креативов, 2–3 варианта описания, одна и та же посадочная логика. Если пин набирает клики, но не даёт продаж, проблема чаще всего не в Pinterest, а в несоответствии крео, интента и оффера. Тестируй, замеряй, масштабируй: правило трех шагов к профиту.


channel_name: Virtual-карты: снабжение

topics: крипто-карты vs банковские vs prepaid

topics: карта под холд и chargeback

topics: регистрационные карты vs spend-карты

topics: юридические рамки

topics: анти-fraud сигналы со стороны платформ

content:
<b>Регистрационная карта и spend-карта — это разные инструменты, а не “почти одно и то же”</b>

Регистрационная карта нужна, чтобы пройти первичный проход: привязка, верификация, создание аккаунта, минимальный тестовый платёж. Ее задача — не тащить оборот, а не спалиться на старте. Spend-карта уже живет в нагрузке: регулярные списания, подписки, открутка, повторные биллы. Если мешать их в одну связку, бюджет утекает не в трафик, а в отказы, холды и лишние перебивки.

Ключевая ошибка — лить тесты со spend-карты, пока связка еще не проверена. Риск простой: карта получает лишний флаг по первым же странным операциям, потом апрув падает не из-за крео, а из-за платежки. В этой связке отвал идет не по крео, а по платежке. Меняем источник. Для старта держите отдельный пул под регистрационные операции, под нагрузку — отдельный пул с нормальным лимитом и предсказуемым биллингом.

Смотрите не на “типа работает”, а на поведение BIN: страна выпуска, тип продукта, 3DS, частота холдов, реакция на повторные списания. Чекнул BIN под Google — полет нормальный, просадки нет. Но это не значит, что он переживет серию тестов, смену мерчанта и рост оборота. Запомните: любой prepaid рано или поздно в бане. Диверсифицируйте.

Практика простая: регистрируете на одной карте, тестируете на второй, масштабируете на третьей. Если одна связка дала бан, вы теряете не весь стек, а только один слой.


topics: адалт- и нутра-spy инструменты

topics: spy для push-сетей

topics: обнаружение свежих креативов

content:
<b>Как увидеть выгорание креатива в спае раньше, чем его убьют конкуренты</b>

Смотрим не на «красиво/некрасиво», а на динамику повторов. Если один и тот же крео всплывает в спае слишком часто, но не растёт в новых гео и не расширяется на смежные офферы — связка уже теряет КПД. Частота копий важнее единичного появления: один залив — тест, пять заливов с одинаковым углом — уже разогретая поверхность.

Дальше включаем статистику по слотам:
— доля одинаковых хуков и первых экранов;
— число клонов с тем же оффером, но разным доменом;
— скорость, с которой крео исчезает из выдачи после массового появления.
Если креатив копируют быстрее, чем он успевает пройти нормальный life cycle, значит рынок уже выжал из него CTR и начинает добирать остатки.

Сигналы выгорания видно и по мусорным вариациям. Когда спай показывает много «почти таких же» крео — с другим цветом, шрифтом, обрезкой лица, но без смены оффера и месседжа — это не развитие, а агония. Значит, байеры пытаются реанимировать связку микро-сплитами, потому что базовый угол уже просел. Цифры не врут, в отличие от лендингов конкурентов.

Рабочее правило простое: если в спае растёт количество дублей, а качество вариативности падает, крео надо не копировать, а переупаковывать в другой угол, формат или боль. Анализ завершен, делайте выводы.


channel_name: AI-картинки в крео

topics: стили под нутру/казино/гэмблинг

topics: затраты vs результат A/B

content:
<b>Автоматизация видео-крео через lipsync: как штамповать аватары без потери CTR</b>

Генерим конвертящий визуал: не начинайте с “красивого лица”, начинайте с роли. Аватар должен продавать 1 действие: объяснить оффер, снять страх, дожать до клика. Если в ролике 3 мысли, зритель уходит раньше, чем lipsync успевает раскрыться.

Стек для сочных крео на потоке:
— один персонаж = один шаблон света, ракурса и одежды;
— короткая реплика 5–9 секунд, без сложных конструкций;
— крупный план губ и глаз, чтобы синхра не выглядела «пластиковой»;
— фон и реквизит под вертикаль, а не под «красоту» ради красоты.

Добиваемся идеальной консистентности персонажа: фиксируйте seed-подобную логику, промпт-скелет и референс-образ. Не меняйте сразу всё — иначе лицо уедет, а доверие к креативу развалится. Лучше тестировать по одному фактору: эмоция, освещение, угол, скорость речи.

Промпт дня под профитную вертикаль: просите не “говорящего человека”, а “уверенного эксперта, который обращается в камеру, держит паузу, артикулирует чётко и не отвлекает фоном”. Для аватаров это критично: чем меньше лишней пластики, тем выше ощущение нативности.

Собирайте один удачный шаблон и масштабируйте его на десятки вариаций текста — так видео-креативы становятся производственной линией, а не ручной работой.


channel_name: Анатомия скам-схем

topics: типичные scam-сценарии в TG

topics: развод через support-боты

topics: клонированные каналы и админки

topics: OTP-перехват через социал инжиниринг

topics: методы защиты пользователей

topics: роль платформы и репортинг

content:
<b>Как проверить админа канала: OSINT-инструменты против анонимности в Telegram</b>

Разберем векторы социальной инженерии в этом кейсе. Админ канала редко «анонимен» полностью: он оставляет связки по никам, аватаркам, контактам, пересланным постам и меткам в других площадках. Задача не в том, чтобы «угадать личность», а в том, чтобы собрать устойчивый профиль из мелких совпадений.

— Поиск по нику: одинаковые юзернеймы часто всплывают в Telegram, Instagram, GitHub, форумах и маркетплейсах.
— Проверка аватарки: reverse image search выявляет исходник, старые профили и следы копирования.
— Анализ пересылок: у админа видны паттерны публикаций, временные окна, стиль редактуры, повторяющиеся формулировки.
— Связанные аккаунты: боты для пробива и каталоги каналов помогают найти аффилированные чаты, рекламные сетки и «зеркала».

Алгоритм атаки выглядит следующим образом. Сначала фиксируете публичный идентификатор: ник, имя, ссылку на канал, контакты для связи. Затем проверяете, где этот же маркер встречается вне Telegram. После этого смотрите на технические следы: домены в описании, UTM-метки, одинаковые креативы, ссылки на платежные формы, следы переезда между аккаунтами.

Технический след злоумышленника неизбежен. Даже аккуратный админ оставляет корреляции: язык сообщений, часовой пояс активности, повторяющиеся шаблоны постов, совпадения по телефонам и email в утечках. Один признак ничего не доказывает. Но три-четыре независимые связи уже превращают «анонимный канал» в идентифицируемую структуру.

Проверяйте не личность, а связность следов. Если цепочка строится быстро и без фантазии, перед вами не маскировка, а просто плохая гигиена идентичности.


topics: topical map для новых сайтов

topics: silo-структура и url-архитектура

topics: контент-кластеры и pillar pages

topics: разбор сайтов с сильным topical

topics: массовая генерация map через AI

content:
<b>Семантическое ядро по Koray Tugberk: не список слов, а карта сущностей и намерений</b>

Koray Tugberk ломает привычную SEO-логику: ядро строится не вокруг «частоток», а вокруг сущностей, вопросов и связей между ними. Сначала фиксируешь главный объект темы, потом раскладываешь его на атрибуты, состояния, сравнения, проблемы, причины и соседние сущности. Иначе у тебя не ядро, а мешок запросов.

Рабочая схема проста:
— выдели центральную сущность;
— собери все интенты вокруг нее: информ, коммерция, навигация, сравнение, решение проблемы;
— сгруппируй запросы по смысловым кластерам, а не по одинаковым словам;
— для каждого кластера определи, какая страница отвечает на него лучше всех.

Дальше проверяй покрытие: есть ли у темы дочерние сущности, FAQ-блоки, сравнительные блоки, признаки, этапы, ограничения, альтернативы. Если страница отвечает только на один запрос, она слабая. Если покрывает связанный набор интентов, она начинает ранжироваться как узел сети, а не как одиночный документ.

Ошибка дилетантов — собрать ключи и «впихнуть» их в текст. Метод Koray требует архитектуры: тема должна иметь иерархию, а каждая страница — свою роль в этой иерархии. Трафик — это результат предсказуемой архитектуры, а не удачи. Структурируй данные, или проиграешь алгоритмам.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как разбирать лендинг конкурента по скриншоту и не утонуть в визуальном шуме</b>

Скриншот ленда — это не «посмотреть крео», а быстро вытащить механику, которая двигает конверт. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: что за оффер, какой первый экран, где CTA, какие триггеры доверия, есть ли бамп, дедлайн, FAQ, форма в один шаг или с прогревом.

Дальше даём Claude жёсткую задачу:
— выделить структуру страницы по блокам;
— отметить, что видно сразу, а что спрятано ниже фолда;
— найти повторяющиеся паттерны: цвет CTA, длина заголовков, тип боли, формат соцдоказательств;
— отдельно выписать элементы, которые можно утащить в своё крео или преленд без копипаста.

Самая полезная часть — сравнение нескольких скринов. Когда Claude видит 3–5 лендингов одной ниши, он начинает показывать не дизайн, а закономерности: где усиливают срочность, где давят на выгоду, где добивают возражения. Аналитика говорит сама за себя: это уже не «красиво/некрасиво», а карта триггеров, которую можно собрать в свой тест-план.

Не проси «оценить лендинг». Проси: «разложи по структуре, выдели конверсионные элементы, найди паттерны и слабые места, предложи 5 гипотез для моего преленда». Тогда Claude работает как ассистент по декомпозиции, а не как дизайнер на вкусовщине. Это база для любого скейла.


channel_name: Virtual-карты: снабжение

topics: крипто-карты vs банковские vs prepaid

topics: карта под холд и chargeback

topics: регистрационные карты vs spend-карты

topics: юридические рамки

topics: анти-fraud сигналы со стороны платформ

content:
<b>Как прогревать карту перед большим спендом, чтобы не словить холд на первом круге</b>

Новая карта — не расходник, а отдельный риск-фактор. Если в первый же день дать ей агрессивный объем, банк видит не рост, а аномалию: гео, MCC, частоту и сумму операций. Дальше классика — decline, 3DS-спам, ручная проверка, иногда мгновенный холд.

Рабочая схема без фантазий:
• 3–5 мелких транзакций по низкорисковым MCC, без резких скачков суммы.
• Интервалы между списаниями: не жать карту серией в одну минуту.
• Сначала один и тот же мерчант или похожие сценарии, потом уже расширение.
• Имя, биллинг, гео и устройство должны быть консистентны, иначе траст не нарастет.

Не путайте прогрев с имитацией активности ради галочки. Карте важен предсказуемый паттерн: стабильные суммы, понятные категории, отсутствие возвратов и спорных операций. Если нужен большой спенд, сначала проверьте, как банк реагирует на малый оборот, а не на мечты о масштабировании.

Запомните: любой prepaid рано или поздно в бане. Диверсифицируйте. Если связка уже показывает лишние проверки на маленьких суммах, на большом бюджете она просто умрет быстрее.


channel_name: GSA: подземка

topics: tier-структуры через GSA

topics: что детектится Google, что нет

content:
<b>Как выжать LPM из GSA SER на дешёвом VPS без упора в CPU и I/O</b>

Первый узел — не движок, а стек. Если VPS слабый, GSA SER начинает упираться не в прокси, а в дисковую очередь и память. Режем лишнее: отключаем всё, что не участвует в сабмите, ставим локальную папку под проекты на быстрый том, чистим базу проектов до блеска. Чем меньше мусора в листах и кэше, тем ровнее идёт пробив.

Дальше крутятся три ручки: threads, timeout, retry. Не разгоняй потоки вслепую: дешёвый сервер любит не максимум, а стабильный плато-режим. Поднимай threads до точки, где LPM перестаёт расти и начинается свал в таймауты. Timeout держи коротким для мёртвых движков, retry — минимальным, иначе один и тот же футпринт жрёт слотами весь прогон.

Прокси-слой — отдельный bottleneck. Медленные или грязные прокси убивают LPM сильнее, чем слабый CPU. Делай короткий health-check, выкидывай хвосты без жалости, дели пул по типам движков. Смешивать всё в одну кашу — значит терять время на ненужные провалы и раздувать лог.

Ещё два рычага: фильтр движков и расписание запуска. На слабом VPS выгоднее крутить не всё подряд, а только те платформы, где сабмит быстрый и предсказуемый. Большие списки лучше гонять волнами, а не одним залпом. Срезаем косты на капчу, выстраиваем Tier-пирамиду и тестим пробив на объемах.


topics: адалт- и нутра-spy инструменты

topics: spy для push-сетей

topics: обнаружение свежих креативов

content:
<b>Как вскрыть Google Ads конкурента: семантика, офферы и заголовки без гаданий</b>

Сначала смотрим не крео, а структуру спроса. Если у конкурента в семантике много брендовых хвостов, значит он добирает уже прогретый трафик. Если упор на широкие коммерческие кластеры — ставка на объём и быстрый отбор мусора. Давайте препарируем эту связку.

Дальше разбор оффера: обещание в заголовке, боль в описании, снятие возражений на ленде. Сравниваем, где повторяется один и тот же триггер. Если в объявлении «дешево и быстро», а на посадочной «премиум и индивидуально», связка шатается. Конверсия любит консистентность, а не фантазию.

По заголовкам ищем не красоту, а механику:
— цифры и сроки: часто давят на CTR, но быстро выгорают;
— вопросы и сравнения: цепляют холодный спрос;
— гео и нишевые маркеры: режут мусор, но сужают охват;
— слова риска: “без”, “официально”, “гарантия” — обычно закрывают барьер на клике.

Соберите 10–15 объявлений конкурента, сгруппируйте по семантике и разложите по паттернам: что в первом заголовке, что в описании, что повторяется на ленде. Цифры не врут, в отличие от лендингов конкурентов. Если один и тот же месседж встречается на каждом этапе, это не случайность, а рабочая логика. Анализ завершен, делайте выводы.


channel_name: AI-картинки в крео

topics: стили под нутру/казино/гэмблинг

topics: затраты vs результат A/B

content:
<b>Как обучить LoRA под стиль бренда так, чтобы крео не расползались по качеству</b>

Сначала собираем датасет не “много”, а “похоже”: 20–80 кадров с одним светом, ракурсом и уровнем детализации. Для бренда — упаковка, палитра, композиция, типографика; для вертикали — атрибуты ниши, эмоция, фон, формат кадра.

Дальше чистим шум: убираем случайные водяные знаки, кривые руки, лишние объекты и разные стили в одной пачке. Если в датасете есть 3D, фото и иллюстрация вперемешку, LoRA учит кашу, а не визуальный почерк.

Подписи делаем короткими и одинаково логичными: один токен стиля, потом ключевые признаки сцены. Не перегружай текст редкими словами — модель должна связывать стиль с визуальными маркерами, а не запоминать литературный мусор.

На тесте проверяй не один удачный рендер, а 5–10 вариаций: меняй фон, позу, объект и свет. Если стиль держится только в одном шаблоне, значит LoRA переобучилась. Лучше чуть слабее стиль, но стабильнее генерация. Добиваемся идеальной консистентности персонажа: тот же принцип работает и для бренда.

Финал простой: сначала дисциплина в датасете, потом красота в промпте. Хорошая LoRA не “рисует магию”, а стабильно повторяет нужный визуальный код.


channel_name: Pinterest: тихие деньги

topics: ниши под US-домохозяек и DIY

topics: восстановление просевших аккаунтов

content:
<b>SEO-профиль в Pinterest: название, bio и доски должны работать как посадочная</b>

Название профиля — это не место для креатива. В нём должны быть: бренд/ник и 1–2 ключевых запроса по нише. Так вы повышаете релевантность для поиска и сразу объясняете алгоритму, кому показывать профиль.

Описание — вторая точка фильтрации. Пишите не про «вдохновение», а про тему, продукт и целевое действие: что человек найдёт, зачем зайдёт и куда попадёт дальше. Одно ключевое слово в начале, затем вариации по смыслу, без набивки ради набивки.

Доски — это не архив, а структура спроса. Делите их по интенту: проблема, категория, формат, стадия выбора. Название доски должно совпадать с тем, как пользователь формулирует запрос, а не с внутренней логикой бренда. Описание доски — 2–3 предложения с ключами и контекстом, без простыней.

Чек перед публикацией: профиль читается за 3 секунды, доски покрывают основные кластеры запросов, в каждом элементе есть семантика и понятный маршрут на посадочную страницу. Трафик — это математика, а Pinterest — самая недооцененная переменная. Работайте не ради охватов, а ради целевого действия на посадочной странице.


channel_name: Анатомия скам-схем

topics: типичные scam-сценарии в TG

topics: развод через support-боты

topics: клонированные каналы и админки

topics: OTP-перехват через социал инжиниринг

topics: методы защиты пользователей

topics: роль платформы и репортинг

content:
<b>Скам эволюционировал: от прямой лички к воронкам с прогревом и маскировкой</b>

Раньше схема была линейной: сообщение в личку, ссылка, перевод, исчезновение. Сейчас алгоритм атаки выглядит следующим образом: сначала ловушка на входе, затем фильтрация доверчивых, после — перевод в контролируемую среду. Разберем векторы социальной инженерии в этом кейсе.

— Первый слой: массовый контакт через комментарии, боты, рассылки, фейковые вакансии и «ошибочные» сообщения.
— Второй слой: микродоверие. Человек видит знакомый интерфейс, логотип, имя, переписку с «менеджером» и теряет критичность.
— Третий слой: промежуточные действия без явного риска — регистрация, верификация, тестовый платеж, подключение кошелька, «подтверждение личности».

Ключевая метрика для злоумышленника — не одна жертва, а конверсия по этапам. Технический след злоумышленника неизбежен: домены-однодневки, подмененные номера, цепочки редиректов, однотипные шаблоны текста, повторяющиеся платежные реквизиты и граф связей между аккаунтами.

Чтобы не проиграть такой схеме, проверяют не обещание, а маршрут: где начинается контакт, куда ведет ссылка, кто просит действие, на каком шаге возникает давление. Если каждый этап отдельно выглядит «нормально», это не значит, что цепочка легитимна.

Скам теперь не выглядит как скам на входе. Он собирается по слоям, и именно в этом его устойчивость: жертва соглашается на мелкие шаги, пока не оказывается внутри сценария без права на отступление.


topics: topical map для новых сайтов

topics: silo-структура и url-архитектура

topics: контент-кластеры и pillar pages

topics: разбор сайтов с сильным topical

topics: массовая генерация map через AI

content:
<b>Контент-кластер ломается там, где темы собраны по интуиции, а не по смыслу</b>

Кластер — это не пачка статей “про всё рядом”. Это иерархия: одна главная сущность, несколько связанных под-сущностей, один путь для робота и человека. Если у тебя страница про “семантическое ядро”, то рядом должны жить не случайные заметки, а запросы про кластеризацию, интент, структуру, перелинковку, приоритеты.

Сначала выдели ядро смысла:
— главная тема отвечает на широкий запрос;
— дочерние материалы закрывают узкие подзадачи;
— у каждой страницы один интент, а не каша из 3 намерений;
— пересечения между статьями не повторяют, а дополняют друг друга.

Потом проверь связи. Если две статьи могут заменить друг друга в выдаче — это не кластер, а каннибализация. Если между материалами нет логики перехода, ты теряешь вес страницы и распыляешь внутренние сигналы. Структурируй данные, или проиграешь алгоритмам.

Финальная проверка простая: можешь ли ты нарисовать карту, где видно, какая страница главная, какие поддерживают её, и почему именно так? Если нет — кластер ещё не собран.


channel_name: Virtual-карты: снабжение

topics: крипто-карты vs банковские vs prepaid

topics: карта под холд и chargeback

topics: регистрационные карты vs spend-карты

topics: юридические рамки

topics: анти-fraud сигналы со стороны платформ

content:
<b>Регистрационная карта и spend-карта — не одно и то же, и путать их дорого</b>

Регистрационная карта нужна для активации аккаунта, верификации и иногда для первого автосписания. Ее задача — пройти проверку, а не жить под нагрузкой. Spend-карта, наоборот, должна выдерживать серию оплат, повторные списания и повышенную долю отклонений без мгновенного холда.

Ключевая ошибка — тестировать расходник на карте с логикой “для регистрации”. У нее обычно слабее траст, меньше запас по лимитам и хуже переносимость по мерчанту. Итог предсказуем: карта ловит отказ на втором-третьем списании, а вы списываете провал на крео или оффер, хотя проблема в платежке.

Перед тестом смотрите на 4 вещи:
— назначение BIN: prepaid/credit/debit и допустимый сценарий
— MCC и тип мерчанта: не каждый BIN одинаково ест подписки и trial
— поведение по 3DS и AVS: где пройдет frictionless, а где упрется в challenge
— лимиты на день и на merchant: одна удачная оплата ничего не значит

Если нужна рабочая связка, разделяйте контуры: регистрация — одной картой, спенды и масштаб — другой. Не экономьте на тестах там, где ошибка бьет по аккаунту и бюджету. Запомните: любой prepaid рано или поздно в бане. Диверсифицируйте.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее: AI убирает рутину, а не логику</b>

Самый жирный слив времени — не в запуске, а в подготовке: оффер, угол, крео, преленд, варианты хуков. Если делать это руками, медиабайер тонет в копипасте и бесконечных правках. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Схема простая:
— даёшь LLM один бриф: ГЕО, ЦА, pain point, обещание, ограничения по модерации;
— просишь сразу 10 углов подачи и 20 хуков под каждый;
— отдельным запросом генеришь структуру преленда, FAQ и блоки для крео;
— затем режешь всё по чек-листу: триггер, читабельность, соответствие офферу, риск бана.

Дальше AI работает как черновик-фабрика. Он быстро собирает вариации, а ты оставляешь только то, что реально двигает CTR и дожимает в лида. В нормальном пайплайне это убирает ручной поиск идей, сокращает время на первый пакет материалов и ускоряет тесты без потери контроля. Аналитика говорит сама за себя.

Главное правило: не проси «сделай крео», проси разложить связку по слоям. Тогда вместо хаоса получаешь управляемый процесс. Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Это база для любого скейла.


channel_name: Pinterest: тихие деньги

topics: ниши под US-домохозяек и DIY

topics: восстановление просевших аккаунтов

content:
<b>5 ошибок новичков, из-за которых Pinterest режет показ и душит аккаунт</b>

Новички чаще всего сами ломают раздачу: публикуют однотипные пины пачками, меняют тему профиля каждую неделю и надеются, что алгоритм «сам поймёт» их интент. Не поймёт. В алгоритмах нет магии, есть только соответствие интенту пользователя.

Самые вредные паттерны:
• одинаковый креатив с разными ссылками;
• переспам ключей в названии досок и описаниях;
• пустые профили без нормального био и релевантных досок;
• резкие скачки по тематикам;
• массовый залив без теста CTR.

Pinterest быстро считывает мусорный сигнал: низкий CTR, слабое удержание, нерелевантная посадочная. После этого аккаунт не «банится» в лоб, а просто перестаёт получать нормальный объём показов. Работаем не ради охватов, а ради целевого действия на посадочной странице.

Что делать: 1) держать одну нишу на профиль; 2) строить доски под кластеры запросов; 3) делать 3–5 вариантов крео на один оффер; 4) отсекать всё, что не даёт клика. Трафик — это математика, а Pinterest — самая недооцененная переменная.

Тестируй, замеряй, масштабируй: правило трех шагов к профиту.


channel_name: AI-картинки в крео

topics: стили под нутру/казино/гэмблинг

topics: затраты vs результат A/B

content:
<b>Как встроить AI-генерацию картинок в Telegram-бота без хаоса в крео-потоке</b>

Если команда делает креативы через Telegram, бот должен не “рисовать”, а собирать задачу в понятный пайплайн. Сначала фиксируем вход: формат, вертикаль, референс, стиль, текст на картинке. Без этого генерация превращается в лотерею и правки съедают весь выигрыш.

Стек для сочных крео на потоке:
— кнопки под сценарии: баннер, аватар, UGC, product shot
— поля для переменных: оффер, цвет, фон, эмоция
— пресеты промптов, а не свободный текст от каждого участника
— очередь на генерацию и статус: принял, в работе, готово

Добиваемся идеальной консистентности персонажа: в боте храним seed, референс-лист и короткий “паспорт” образа. Тогда дизайнер, медиабайер и менеджер получают не новый артефакт каждый раз, а узнаваемую серию визуалов для тестов.

Отдельно продумайте контроль качества: бот должен сразу показывать размер, читаемость текста, наличие лишних рук, ломанный продукт и конфликт стилей. Самые дорогие ошибки ловятся не в кабинете, а на этапе предпросмотра. 🤖

Сильная интеграция — это когда Telegram превращается в диспетчерскую крео: один вход, одинаковые правила, быстрый выпуск визуалов и минимум ручной суеты.


topics: адалт- и нутра-spy инструменты

topics: spy для push-сетей

topics: обнаружение свежих креативов

content:
<b>AdSpy, BigSpy и Anstrex: какой спай реально тянет разные ГЕО</b>

Если коротко: у этих инструментов разный силовой профиль. Один лучше для broad-анализа крео, второй — для массового охвата по сеткам, третий — для точечной работы по native и search-источникам.

AdSpy чаще берут под Facebook-экосистему и англоязычные ГЕО: удобный фильтр по тексту, лайкам, доменам, языку, CTA. Хорош для быстрой разведки офферов и поиска паттернов крео, но в узких локальных ГЕО база может быть шумной. BigSpy сильнее как «широкий гребень»: больше площадок, больше мусора, зато проще поймать идеи по вертикали и отследить, как связка размножается через разные источники. Anstrex полезнее там, где нужен native, push и search-логика: заголовки, преленды, ленды, сетки объявлений и креативные вариации по GEO.

По применению схема такая:
— Tier-1: AdSpy для крео и angle, Anstrex для связки landing + native;
— Tier-2: BigSpy для быстрого ресерча и поиска похожих офферов;
— Tier-3: Anstrex и BigSpy дают больше пользы, чем дорогой инструмент с «идеальной» базой, если вам важны паттерны, а не красивые скриншоты.

Главная ошибка — сравнивать спаи по количеству объявлений. Считать надо по пригодным сигналам: свежесть крео, число повторов, вариативность прелендов, наличие локализации и качество фильтра по стране. Цифры не врут, в отличие от лендингов конкурентов.

Если задача — вытащить рабочую связку под конкретное GEO, начинайте не с интерфейса, а с источника трафика и типа крео. Анализ завершен, делайте выводы.


channel_name: Анатомия скам-схем

topics: типичные scam-сценарии в TG

topics: развод через support-боты

topics: клонированные каналы и админки

topics: OTP-перехват через социал инжиниринг

topics: методы защиты пользователей

topics: роль платформы и репортинг

content:
<b>Поддельный гарант-сервис: как злоумышленник подменяет посредника и забирает сделку</b>

Разберем векторы социальной инженерии в этом кейсе. Гарант здесь не защищает сделку — он имитирует доверенный контур и перехватывает контроль в момент, когда обе стороны уже готовы платить.

Алгоритм атаки выглядит следующим образом:
— создается клон интерфейса с похожим доменом, логотипом и текстами;
— в канале или чате жертве подсовывают “менеджера”, который подтверждает легитимность;
— ссылка на оплату ведет не к эскроу, а к кошельку злоумышленника или фальшивой форме перевода.

Ключевой прием — подмена точки верификации. Пользователь проверяет не адрес, а визуальный слой: аватар, ник, шаблон сообщений, скриншоты “прошлых сделок”. Технический след злоумышленника неизбежен: одинаковые шаблоны DNS, повторяющиеся IP-диапазоны, связки доменов, копипастная верстка, однотипные UTM-метки и реквизиты в разных ролях.

Признаки поддельного сервиса:
— отказ от независимой проверки реквизитов;
— давление на скорость: “сделка горит”;
— перевод общения в личку;
— отсутствие прозрачного механизма спора и заморозки средств.

Вывод простой: не доверяют названию, доверяют цепочке подтверждений. Если посредник не верифицируется вне чата, он уже не посредник, а элемент схемы.


channel_name: GSA: подземка

topics: tier-структуры через GSA

topics: что детектится Google, что нет

content:
<b>Tier 3 не про объем, а про изоляцию: как не занести мусор в основной домен</b>

Tier 3 должен жить как одноразовый буфер, а не как подставка под ядро. Если футпринты пересекаются, пробив накапливается и основной домен ловит хвосты: одинаковые анкоры, шаблонные блоки, повторяющиеся IP-диапазоны, синхронные сабмиты. Дальше уже не архитектура, а утечка сигнала.

Рабочая схема простая:
— отдельные аккаунты, почты, прокси и движки под каждый слой
— разные шаблоны контента и разные параметры генерации
— разнесенный график публикаций, без пачек в один тайм-слот
— один Tier 3 не ссылается прямо на money-домен, только через промежуточный слой

Проверяй не “есть ли ссылки”, а куда утекают следы. Если один и тот же текстовый паттерн, один и тот же UA и одинаковый пул прокси идут через все уровни, ты строишь не пирамиду, а один большой маяк для фильтров. Чистим листы до блеска, иначе любой массовый прогон превращается в самострел.

Перед заливом делай холодный аудит: что видит бот на каждом слое, где повторяются теги, кто наследует анкоры, какой процент исходящих уходит в одну точку. Если связность выше, чем должна быть, режь цепочку и добавляй промежуточные буферы. LPM решает всё, но только когда домен остается живым.


topics: topical map для новых сайтов

topics: silo-структура и url-архитектура

topics: контент-кластеры и pillar pages

topics: разбор сайтов с сильным topical

topics: массовая генерация map через AI

content:
<b>Pillar pages работают только тогда, когда это центральный узел, а не «ещё одна статья»</b>

Pillar page — это не лонгрид ради веса. Это опорная страница, которая собирает вокруг себя кластер материалов и распределяет внутренний вес по смысловым веткам. Если она не отвечает за тему целиком, а просто повторяет запрос, авторитетности не будет.

Схема простая:
— один широкий интент на pillar;
— несколько supporting-страниц на подинтенты;
— жёсткая перелинковка вверх и обратно.
Без этой трехзвенной структуры домен не получает карту смыслов, а получает шум.

Ошибка номер один — делать pillar как «обзор всего подряд». Тогда страница теряет фокус, а ссылки ведут в разные стороны без иерархии. Ошибка номер два — писать supporting-материалы без пересечений с pillar: они живут отдельно, но не усиливают домен. Ошибка номер три — ставить ссылки только в одну сторону. Это ломает распределение релевантности.

Проверка качества простая: если из pillar можно за 10 секунд понять, какие темы покрыты, где глубина, а где входная точка, значит архитектура работает. Если нет — у тебя не хаб, а свалка контента. Трафик — это результат предсказуемой архитектуры, а не удачи.


channel_name: Virtual-карты: снабжение

topics: крипто-карты vs банковские vs prepaid

topics: карта под холд и chargeback

topics: регистрационные карты vs spend-карты

topics: юридические рамки

topics: анти-fraud сигналы со стороны платформ

content:
<b>Автовыпуск виртуалок для команды: как не утопить бюджет в холдах и дублях</b>

Если у вас байинг идёт через 3–10 людей, ручной выпуск карт быстро превращается в хаос: дубли BINов, лишние холды, разные лимиты, непонятно кто и где спалил карту. Автоматизация нужна не “для удобства”, а чтобы платежка не ломала медиабаинг.

Рабочая схема простая:
• одна точка принятия решения — кто и под какую задачу получает карту;
• правила выдачи по роли: тесты, масштаб, ретеншн, антифрод;
• жёсткий лимит на карту и на день, без “потом докрутим”;
• отдельные пулы под разные источники и гео, чтобы не мешать траст.

Дальше важна не панель, а логика: карта должна создаваться по событию, сразу попадать в трекер, а после закрытия кампании — автоматически умирать или уходить в freeze. Иначе у вас остаются “висяки”: активные карты без владельца, непонятные списания, спорные холды. Это не масштаб, это бухгалтерия на костылях.

Проверяйте 3 вещи: скорость выпуска, процент отказов на первом списании, и как система переживает массовую ротацию BINов. Чекнул BIN под Google — полет нормальный, просадки нет. Если в связке отвал идёт не по крео, а по платежке, меняйте источник, а не лезьте чинить креативы.

Запомните: любой prepaid рано или поздно в бане. Диверсифицируйте, автоматизируйте выдачу и держите карту привязанной к конкретной задаче, а не к надежде на авось.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Кастомная база знаний в Claude: как перестать кормить LLM мусором и получить годный оффер</b>

Если ты льёшь конкретную вертикаль, общий промпт быстро упирается в потолок. Claude начинает «средне по больнице»: мешает боли, смешивает сегменты, теряет терминологию. Решение простое — отдельная база знаний под каждую вертикаль: гембла, нутра, дейтинг, финансы, ревшара.

Внутри базы держи не «всё подряд», а только то, что влияет на конверсию:
— офферы, УТП, ограничения, антифрод
— портрет лида и триггеры боли
— словарь крео, бэнов, taboo-слов
— структура преленда, FAQ, возражения, бамп-сценарии

Дальше не проси Claude «сделай текст». Проси собирать артефакт под задачу: крео, заголовки, преленд-блок, связки под сегмент трафика. В промпте жёстко указывай роль базы: «используй только материалы из knowledge base, не добавляй общие советы». Так снижаешь шум и получаешь текст, который ближе к реальному проливу.

Главный фильтр качества — апрув и CTR. Если база собрана правильно, у тебя меньше правок по тону, меньше банальных формулировок и быстрее масштабируется команда. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Pinterest: тихие деньги

topics: ниши под US-домохозяек и DIY

topics: восстановление просевших аккаунтов

content:
<b>Профиль в Pinterest: как собрать SEO-основу, чтобы трафик не сливался в пустоту</b>

Название профиля — это не «красиво», а индексируемый сигнал. Вшивай в него 1 главный запрос и 1 уточнение ниши: так ты помогаешь алгоритму понять, по каким интентам тебя показывать. Имя пользователя тоже должно быть читаемым, без лишних символов и абракадабры.

Описание профиля работает как краткий набор ключей: кто ты, для кого контент и какую задачу решаешь. Пиши человеческим языком, но без пустых фраз. Нужны 2–4 релевантных запроса, которые реально ищут, а не «вдохновение», «эстетика» и прочий мусор без коммерческого веса.

Доски — это не папки для порядка, а дополнительная семантика. Делай названия досок под конкретные темы и подкрепляй их описаниями на 1–2 предложения с ключами и связанной тематикой. Не плодись десятками пустых досок: лучше 10 сильных, чем 50 слабых. Дубли и размытые названия режут точность выдачи.

Проверь профиль по простому чек-листу: есть ли ключ в имени, понятное описание, доски под кластеры запросов, единый язык и единая ниша. Если профиль не отвечает на вопрос «по каким запросам меня найдут», трафик будет случайным. Трафик — это математика, а Pinterest — самая недооцененная переменная.


topics: адалт- и нутра-spy инструменты

topics: spy для push-сетей

topics: обнаружение свежих креативов

content:
<b>Как спай по проклам режет тестовый бюджет без лишних сливов</b>

Большая часть денег утекает не в крео, а в проклы. Именно там вскрывается, живой ли оффер: заголовок, офферный блок, форма, триггер доверия, скорость прогрева. Спай-сервис помогает не смотреть на связку целиком, а разбирать её по слоям.

Что проверяем в спае перед запуском:
• структура первого экрана — один оффер или каша из 5 смыслов;
• наличие конкретного CTA и куда ведёт клик;
• сколько шагов до формы и где начинается трение;
• есть ли дожим: отзывы, бейджи, дефицит, гарантии;
• как адаптирован текст под гео и язык аудитории.

Если прокла у конкурента держится месяцами, это не магия, а нормальная конверсионная архитектура. Берёте рабочий паттерн, не копируя дизайн в лоб, и тестите только узкие места: заголовок, офферный блок, порядок секций. Так сплит становится дешевле, а отсев мусора — быстрее.

Главная ошибка — лить на красивый крео и надеяться, что прокла “дотянет”. Цифры не врут, в отличие от лендингов конкурентов. Сначала анализ проклы в спае, потом креативы, потом масштабирование. Анализ завершен, делайте выводы.


channel_name: AI-картинки в крео

topics: стили под нутру/казино/гэмблинг

topics: затраты vs результат A/B

content:
<b>Пайплайн замены лиц, который делает крео живыми, а не «пластиковыми»</b>

Генерим конвертящий визуал: для замены лица важно не «вклеить» новый фейс, а сохранить свет, угол, зерно и перспективу. Иначе крео палится на первом же просмотре.

Собирай пайплайн так: 1) выравнивай источник по повороту головы; 2) чисти кожу от артефактов до замены; 3) подгоняй тон лица под фон; 4) добавляй одинаковое зерно на весь кадр. Для видео критично, чтобы лицо не прыгало между кадрами — лучше держать один референс и одну маску на сцену.

Добиваемся идеальной консистентности персонажа: если меняешь лицо в серии креативов, фиксируй прическу, одежду и ракурс. Меняй только мимику и контекст — так проще тестировать оффер, а не бороться с визуальным шумом. Для фото чаще работает мягкая ретушь и локальная коррекция, для видео — аккуратный трекинг и минимальная деформация губ.

Не пытайся «улучшить» всё сразу: сначала незаметная подмена, потом цвет, потом детали. Если на этапе маски уже видно шов, дальше это не спасает.

Делай не самый эффектный, а самый правдоподобный кадр — именно он чаще дожимает CTR и не ломает доверие.


channel_name: Анатомия скам-схем

topics: типичные scam-сценарии в TG

topics: развод через support-боты

topics: клонированные каналы и админки

topics: OTP-перехват через социал инжиниринг

topics: методы защиты пользователей

topics: роль платформы и репортинг

content:
<b>Психологические триггеры в арбитражных скам-каналах: как вас ведут к переводу</b>

Разберем векторы социальной инженерии в этом кейсе. Алгоритм атаки выглядит следующим образом: сначала канал создает ощущение дефицита, потом подкручивает авторитет и только затем требует действие. Если убрать декорации, схема почти всегда сводится к одному — снизить критичность и ускорить решение.

— Дефицит: «окно закрывается», «мест мало», «связка живет недолго». Это не информация, а давление на скорость.
— Социальное доказательство: скриншоты, «отзывы», псевдостатистика, однотипные репосты. Массовость имитируют, чтобы у жертвы не включилась проверка источника.
— Авторитет: псевдоэксперты, «тимлиды», закрытые чаты, терминология без содержания. Технический след злоумышленника неизбежен, но его прячут за сложным языком.

Отдельный триггер — обещание контроля. Жертве продают не доход, а ощущение, что она «понимает систему» и успевает раньше других. Это рабочая кнопка для тех, кто уже устал от неопределенности и ищет короткий путь. В таких каналах почти всегда есть один и тот же паттерн: сначала бесплатный вход, потом микродоверие, затем просьба об «обкатке», «депозите» или «подтверждении участия».

Если канал давит на срочность, коллективное одобрение и видимую экспертность одновременно, это не маркетинг, а упаковка манипуляции. Проверка простая: уберите эмоцию, оставьте только цепочку действий. Если после этого предложение выглядит нелогично — перед вами не возможность, а схема.


channel_name: Virtual-карты: снабжение

topics: крипто-карты vs банковские vs prepaid

topics: карта под холд и chargeback

topics: регистрационные карты vs spend-карты

topics: юридические рамки

topics: анти-fraud сигналы со стороны платформ

content:
<b>Chargeback не лечится сервисом карт: что реально снижает потери</b>

Chargeback — это не «плохая карта», а конфликт между ожиданиями, логами и правилами банка. Если у вас слабый дескриптор, пустой чек, кривой саппорт и однотипные списания, сервис карт тут бессилен: он не перепишет спор в пользу мерчанта.

Рабочая схема всегда одна:
— держите чистую связку: BIN, гео, MCC и тип оффера должны совпадать;
— не дробите биллинг без причины: лишние рекурренты и ретраи повышают риск спора;
— храните доказательства доставки, доступа, логов и переписки до момента, когда клиент пойдет в банк;
— не смешивайте мусорные prepaid с долгоживущими аккаунтами. Запомните: любой prepaid рано или поздно в бане. Диверсифицируйте.

Сервис карт может дать траст, лимит и иногда нормальный апрув, но не закрывает слабую операционку. Если фрод, возвраты и несостыковки в клиентском опыте уже есть, банк увидит не «техническую ошибку», а системный риск. Чекнул BIN под Google — полет нормальный, просадки нет. Но это не броня от chargeback.

Считайте chargeback как cost of failure, а не как внезапный сюрприз. В этой связке отвал идет не по крео, а по платежке. Меняем источник.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Почему LLM ломает продающие тексты в нутре, если кормить её кривым брифом

Главная ошибка — просить «сделай сильный продающий текст» без вводных по боли, триггеру и барьерам. В ответ получаешь стерильный копирайт, который не цепляет ни клик, ни дочитывание. LLM нужна рамка: для кого оффер, какая проблема, какой запретный страх, какой CTA.

Вторая мина — генерить сразу финальный преленд без промежуточных слоёв. Сначала нужен каркас: хук, диагноз, усиление боли, разворот на продукт, бамп доверия, CTA. Если этого нет, текст разваливается на уровне логики. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Третья ошибка — не задавать ограничения по стилю. Нутра не любит канцелярит и «маркетинговую вату»: нужны короткие фразы, конкретные симптомы, бытовой язык, без перегруза обещаниями. И отдельно фиксируй стоп-слова, иначе модель начнёт лепить одинаковые формулы и спамный тон. Это база для любого скейла.

Четвёртая — не проверять текст на соответствие креативу и источнику трафика. Если крео обещает одно, а преленд ведёт в другую эмоцию, падает конверсия и растёт отвал по клику. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: один оффер — одна боль — один CTA.


channel_name: GSA: подземка

topics: tier-структуры через GSA

topics: что детектится Google, что нет

content:
<b>Как выжать максимум LPM из GSA SER на дешёвом VPS без упора в CPU и RAM</b>

Дешёвый VPS падает не из-за самого сабмита, а из-за мусорной нагрузки вокруг него. Сначала режем хвосты: отключаем лишние движки, вырубаем всё, что ест память, и оставляем только те типы проектов, где пробив реально нужен. GSA SER любит, когда ему не мешают лишние треды и фоновые процессы.

Дальше — настройки, которые держат LPM:
— снижаем число активных потоков до уровня, где сервер не уходит в swap;
— уменьшаем retry-циклы на мёртвых формах, иначе процессор жрёт пустые попытки;
— ставим паузы на капче и запросах к почтовым ящикам, если они тормозят очередь;
— чистим листы от дохлых URLs до запуска, а не после провала прогона.

Отдельно смотри на прокси и почту. Если прокси грязные, GSA теряет время на отказы и банальные таймауты, а LPM проседает сильнее, чем от слабого CPU. Если почтовые ящики с задержкой, сабмит стоит в очереди и VPS простаивает. Здесь важен не максимум функций, а минимальный лаг на каждом этапе.

Формула простая: сначала стабилизируешь железо, потом режешь лишние проверки, потом только разгоняешь поток. Срезаем косты на капчу, тестим пробив на объемах, выстраиваем Tier-пирамиду уже после того, как базовый LPM перестал прыгать.