Условно-бесплатные источники трафика, такие как YouTube, Instagram* и TikTok, активно совершенствуют алгоритмы по обнаружению неуникального контента. Если раньше вполне можно было накинуть пару фильтров, немного поменять раскадровку и почистить метаданные, то сейчас такой подход не прокатит.
Усложняется ситуация тем, что для получения адекватных объемов трафика нужно заливать много аккаунтов, поэтому вопрос уникализации креативов при работе с УБТ-источниками стоит особенно остро.
В этом материале я расскажу вам, какие параметры роликов проверяют антифрод системы, а также дам пошаговую инструкцию, как в нынешних реалиях правильно уникализировать креативы, чтобы постоянно не ловить страйки и теневые баны.
Какие параметры видео проверяют алгоритмы
Как только вы заливаете видео на любую из вышеперечисленных площадок, антифрод сразу проверяет десятки параметров, чтобы понять, уникальный ролик или нет. Если он обнаруживает, что контент заимствованный — с большой долей вероятности вы получите нулевые просмотры, или даже бан аккаунта.
Разберемся, на что обращают внимание алгоритмы. Любой ролик можно условно разбить на две составляющие — внутрянка и визуальная часть.
Техническая внутрянка видео: метаданные и хеш сумма
Первое, на что смотрят алгоритмы — метаданные. Это своего рода технический отпечаток ролика, который показывает, когда именно он был записан, с какого устройства, геопозиции и так далее.
Их еще называют EXIF-данные. Посмотреть их можно с помощью этого сервиса. Если раньше достаточно было просто удалить метаданные, то сейчас все немного усложнилось — для алгоритма их отсутствие будет дополнительным красным флагом.
Кроме того, у каждого ролика есть уникальный цифровой отпечаток — хеш-сумма. Если она совпадает с уже загруженным видео, то антифрод на раз-два это вычислит и сразу же накинет теневой бан. Проверить хеш можно с помощью этого сайта.
Hash-сумма видео обновляется даже после минимальных изменений, например, при смене раскадровки, битрейта или формата ролика.
Также к технической внутрянке можно отнести следующие параметры:
- Разрешение и соотношение сторон;
- Частота кадров — например, если понизить частоту с 30 до 29 кадров, ролик станет более уникальным;
- Длительность — можно обрезать начало и конец ролика даже на пару сотых секунды. Для пользователя это будет незаметно, но зато также усложнит распознавание неуникальности для алгоритма.
Все вышеперечисленные параметры это первое, что проверяет антифрод, когда решает, уникальный ролик или нет.
Визуал и аудиодорожка
Алгоритмы таких площадок, как TikTok, YouTube и Instagram*, давно научились детектить не только внутрянку роликов, но и визуальную составляющую. Они работают на основе нейросетей, поэтому даже изменив технические параметры видео, вы не добьетесь полной уникальности.
Разберемся, какие именно визуальные параметры палят алгоритмы:
Содержание видео — антифрод научился распознавать лица, объекты в кадре, текст, водяные знаки. Правда, этот пункт относится исключительно к TikTok — у других УБТ-источников алгоритм еще не настолько совершенный.
Чтобы максимально запутать антифрод, можно добавить динамические эффекты – снежинки, дождь, блики.
Параметры цвета — чтобы сделать ролик более уникальным, нужно менять яркость, контрастность, насыщенность, применять фильтры.
Ориентация роликов — хорошо помогает поворот видео на пару градусов, отзеркаливание, изменение масштаба.
Важно, чтобы эти изменения не сильно отражались на восприятии ролика юзерами — достаточно даже минимальных преобразований.
Аудиодорожка — ее алгоритм анализирует отдельно от видео. У каждой аудио дорожки есть также есть своя хэш-сумма, также как у роликов.
Для того чтобы hash изменился, вполне достаточно немного ускорить или замедлить аудио, а также наложить шумы.
Виды уникализации
Уникализацию условно можно разделить на три типа — ручная, пакетная и с помощью готовых решений. Разберем, что из себя представляет каждый из них.
Ручная уникализация
Большинство арбитражников считают, что ручная уникализация самая действенная — это мнение не лишено оснований. Как никак, с помощью таких видеоредакторов, как CapCut и InShot, можно максимально точечно менять каждый визуальный параметр роликов.
В целом, у большинства редакторов примерно одинаковый функционал, поэтому при выборе софта вебы обычно ориентируются не на какие-либо дополнительные фичи, а исключительно на удобство.
Как никак, этот момент особенно критичен, если ты заливаешь много аккаунтов, и приходятся прогонять через редакторы несколько десятков видео в день.
Разберемся, что именно нужно менять, чтобы ролик стал максимально уникальным:
- Частота кадров и разрешение — меняем буквально на 1–2 единицы, чтобы визуально ролик не поменялся, но алгоритм при этом перестал видеть сходство;
- Длительность видео — удаляем пару миллисекунд с начала и конца. Также можно вставить 1–2 новых кадра, если это вписывается в контекст видео;
- Смещение кадра — поворачиваем ролик на 3–4 градуса и отражаем по горизонтали;
- Добавляем динамические эффекты — можно использовать нейтральную анимацию, например, снег, мерцание, дождь. Также выставляем прозрачность на уровне 30–40 %, чтобы эти эффекты визуально не мешали восприятию креатива;
- Шумы и цвета — меняем яркость, контраст, добавляем любые цветовые фильтры. Можно еще поверх ролика на первый кадр наложить изображение из фотостоков, сделав его прозрачным;
- Меняем скорость воспроизведение на 3–5 %.
Важно: не забываем также о метаданных — мы прошлись только по визуальной части ролика, поэтому, если оставить exif-данные без изменений, алгоритм скорее всего задетектит неуникальность.
Пакетная
Работает пакетная уникализация достаточно просто — вы пишете скрипт, то есть шаблон обработки, который автоматически делает нужные вам изменения на нескольких десятках или даже сотнях роликов.
Чаще всего арбитражники для этого дела используют FFmpeg — набор свободных библиотек с открытым исходным кодом, который предназначен для обработки аудио и видео файлов.
Если объяснить человеческим языком — этот инструмент позволяет за один раз обработать огромное количество файлов. Например, из одного ролика можно сделать сразу сотню уникальных.
Главный минус FFmpeg — отсутствие визуального интерфейса как у привычных нам редакторов. С ним можно работать только при помощи командной строки.
Также, если у вас слабый ПК, то обработка видео может занимать много времени — эту проблему можно решить, поставив FFmpeg на VDS.
Разобраться с настройкой совсем не сложно — на сайте есть документация, в которой по шагам объясняется этот процесс. Также на YouTube есть подробное видео о том, как правильно установить FFmpeg на ваш ПК.
Как вы уже могли догадаться, главное преимущество FFmpeg в том, что можно один раз написать скрипт, и затем уже не нужно будет тратить время на ручную уникализацию креативов. Однако, его все равно придется время от времени дорабатывать, так как алгоритмы не стоят на месте.
Правда, самостоятельно написать скрипт без знания программирования и использования дополнительных инструментов очень непростая задача — только на изучение документации может уйти несколько недель, так как в FFmpeg встроено сотни различных команд.
Благо сейчас есть нейросети, которые нам в этом помогут — нужно лишь правильно задать промпт, и искусственный интеллект все сделает за вас.
Я буду показывать на примере ChatGPT, так как на данный момент это самая совершенная модель нейронки.
На скрине ниже можете увидеть пример запроса для ИИ, который максимально четко отражает то, как должен на выходе выглядеть скрипт уникализации.
После нескольких уточнений мы получим готовый скрипт, который затем также можно загружать в чат-бота и дорабатывать, исходя из тестов и ваших потребностей.
Более того, с помощью нейросети можно здорово прокачать скрипт и добавить интеграцию с API различных сервисов, которые будут в автоматическом режиме, например, чистить и заменять метаданные, добавлять случайные изображения из фотостоков и динамические эффекты.
ChatGPT по шагам объяснит, как именно реализовать все эти моменты в скрипте — нужно будет лишь затратить немного времени, чтобы понять, как все работает на практике.
В общем и целом, я считаю, что при работе с УБТ-источниками связка FFmpeg + ChatGPT — это мастхэв для тех, кто льет большие объемы.
Потратив пару вечеров на изучение принципов работы этих инструментов, можно написать универсальный скрипт уникализации — он значительно сэкономит вам время на заливы.
Уникализация при помощи сервисов
По моему мнению, уникализация при помощи сервисов — это самый неэффективный способ, и вот почему:
- во-первых, вы не знаете, какие именно параметры ролика меняются на выходе;
- во-вторых, такие сервисы используют сотни человек, поэтому антифрод-системы очень быстро детектят их, даже при условии, что разработчик регулярно обновляет скрипты обработки.
Правда, можно попробовать выкрутиться, и закинуть ролик поочередно сразу в несколько сервисов — так вы повысите вероятность, что креатив пройдет проверку алгоритмов. Однако, не ожидайте на выходе хороших результатов — скорее всего, половина роликов все же получат нули или теневой бан.
Итог
Уникализация — одна из самых важных составляющих при работе с УБТ-источниками. Антифрод-системы постоянно совершенствуются в отношении определения неуникальных роликов. Даже если у вас есть конвертящая связка, без знания принципов уникализации креативов залиться не получится.
В этом материале мы разобрали, какие параметры роликов проверяют алгоритмы, а также дали пошаговую инструкцию, как в нынешних реалиях уникализировать видео для УБТ-источников. Осталось лишь применить полученные знания на практике.
*принадлежит компании Meta, признанной экстремистской и запрещенной на территории РФ
