Bablosoft

Авторегер OpenAi (Chat Gpt аккаунты)

Moved Private Software

  • RabbitgangR

    Automation Web and Android devices Freelancer - Working long-term

    Private Software
    0 Votes
    2 Posts
    47 Views
    RabbitgangR

    Up

  • A-Parser SupportA

    A-Parser - Парсер для многопоточного парсинга данных

    Private Software
    0 Votes
    2 Posts
    112 Views
    A-Parser SupportA
    В каких нишах небольшие каналы выигрывают в выдаче YouTube — и почему высокий ранг не гарантирует просмотры?

    YouTube Scraping with A-Parser

    Представьте парадокс: видео автора с 700 подписчиками забирает 2,7 миллиона просмотров и 3-е место в поисковой выдаче YouTube по iPhone, а в финансовых темах — крипте и дропшиппинге — ни одно из 59 видео небольших каналов не преодолевает планку в 20 000 просмотров. При этом в обзорах криптобирж авторы небольших каналов занимают каждый третий ролик в ТОП-10: 45 из 136, или 33,09%.

    Чтобы выяснить, где алгоритмы дают реальный охват, а где ранжирование оказывается «холостым», мы провели исследование выдачи с помощью A-Parser. Для эксперимента собрали 34 070 строк поисковой выдачи YouTube по 28 темам и 343 подсказкам, сведя датасет к 21 537 уникальным видео.

    📊 Главное открытие: высокий ранг в поиске и реальные просмотры — это две разные задачи Визуальные ниши дают шанс малым авторам: В распаковках гаджетов, фитнесе, DIY и коротких роликах с демонстрацией AI-инструментов доля прорывных видео от небольших каналов (от 100 до 10 000 подписчиков, набравших от 20 000 просмотров и превысивших число подписчиков в 10+ раз) достигала 23,15% от уникальных видео в ТОП-10. Коммерческие ниши дают позиции, но не дают просмотров: В темах криптобирж, ботов и дропшиппинга малые каналы формировали 33–35% результатов в ТОП-10, но ни один из 59 роликов не достиг 20 000 просмотров. Позиция в поиске есть, а просмотров нет. Один ролик закрывает сразу кластер подсказок: 22,38% видео появлялись минимум по двум поисковым подсказкам, а отдельные ролики-лидеры ранжировались сразу по 21 подсказке.

    A-Parser позволяет превратить этот процесс из ручного просмотра сотен запросов в регулярный автоматизированный мониторинг ниши с помощью 3-шаговой цепочки: SE::YouTube::Suggest ➔ SE::YouTube ➔ SE::YouTube::Video.

    💡 В полной теме: подробная методика эксперимента и структура датасета на 34 070 строк; 4 фильтра для поиска прорывных видео небольших авторов; разбор 3 групп тем (визуальные, коммерческие, с ограничениями фильтрации); анализ тегов и модификаторов заголовков для составления ТЗ на контент; открытый CSV-датасет и готовый пресет A-Parser для повторения исследования.

    🔗 Открыть исследование, посмотреть результаты и скачать материалы

    Если вы уже анализировали выдачу YouTube в своих нишах — поделитесь опытом: в каких тематиках вам чаще попадаются выстрелившие микро-каналы, а где первые места намертво закрепились за гигантами?

  • softyfyS

    instafy от Softyfy.net - Шустрый софт для автоматизации Инстаграм

    Private Software
    0 Votes
    2 Posts
    190 Views
    softyfyS

    Обновление instaFy
    Список изменений:

    -Восстановлен модуль регистрации через Email и SMS.
    -Добавлена нативная CAA-регистрация через собственный API и необязательный альтернативный метод.
    -Добавлены повторное использование Email через точки, ожидание нового SMS и настройка стран/цены.
    -Аккаунт сохраняется до заполнения профиля; ошибки профиля не удаляют созданный аккаунт.
    -Добавлены версии API 435, 436, 437 и 438.
    -Расширены и исправлены переводы русского, английского и китайского интерфейса

  • RabbitgangR

    📱 ADB Automation Module for BAS – LDPlayer & Android Control

    Private Software
    0 Votes
    38 Posts
    221660 Views
    RabbitgangR

    up

  • P

    Автореггер аккаунтов Steam

    Moved Private Software
    0 Votes
    10 Posts
    2598 Views
    У

    здраыствуйте как можно с вами связаться?