Тысяча ботов-подписчиков стоит от ₽30 до ₽300. Настолько низкая цена возможна только по одной причине: одни и те же аккаунты используются снова и снова. Создать аккаунт в Telegram — значит получить симку, пройти верификацию, дать боту живое устройство хотя бы на минуту. Это реальные деньги. Хранить уже созданный аккаунт и гонять его по каналам — почти ничего.
Крупные фермы держат пулы от 100 до 500 тысяч аккаунтов. На них выполняется заказ за заказом — вступить в канал, подождать, выйти, вступить в следующий. За год один такой аккаунт побывает в тысячах разных каналов.
Как растёт база TGuard
За каждым вступлением на канале под защитой TGuard стоит наблюдение. Не фильтр по «нет аватарки» — полноценный анализ поведения. Если аккаунт появляется в 40–50 разных каналах за три дня, никак не взаимодействует с контентом и имеет типичные для бота характеристики — это фиксируется.
Важный момент: TGuard не покупает данные у третьих сторон и не использует публичные стоп-листы. База целиком сформирована из собственных наблюдений — из 12 000+ каналов, которые бот защищал с момента запуска. За три с лишним года накопилось свыше 10 миллионов известных аккаунтов.
Каждый новый канал под защитой TGuard делает базу точнее. Бот, которого впервые зафиксировали на одном канале, через неделю встречается на пяти других — и уверенность в его статусе растёт.
Блокировка при вступлении
Когда новый участник вступает в защищённый канал, TGuard проверяет его по базе. Если аккаунт там есть — кик происходит быстрее, чем счётчик подписчиков успевает обновиться на экране. С точки зрения аналитики канала этого человека как будто не было.
Это не гонка вооружений в реальном времени. База растёт быстрее, чем фермы могут создавать свежие аккаунты — потому что у создания есть реальная себестоимость, а у наблюдения её нет.
Именно поэтому сервисы накрутки не могут обойти TGuard простой ротацией аккаунтов. Ни один из крупных сервисов, которые мы отслеживаем, не доставляет аккаунтов, которых TGuard ещё не видел.
Ретроактивная чистка: что делать с уже накопленными ботами
Защита от новых вступлений решает проблему с сегодняшнего дня. Но что, если боты в канале уже есть — накоплены за месяцы до подключения TGuard или залиты целенаправленной атакой накрутки?
Инструмент ретроактивной чистки в TGuard проходит по всему списку текущих подписчиков канала и сверяет каждого с базой. Аккаунты, которые числятся в чёрном списке, помечаются и могут быть удалены одной операцией. При аудитории в 50–100 тысяч и более это выполняется пакетами, чтобы не перегружать Telegram API.
Типичный результат для канала, который год не был под защитой: от 15 до 30% аудитории оказываются известными ботами. После чистки ERR — отношение просмотров к числу подписчиков — поднимается, иногда в полтора раза. Это имеет прямой денежный смысл: цена рекламы напрямую зависит от ERR.
Ложные срабатывания
Чёрный список работает точнее, чем простые эвристики вроде «нет аватарки и имя из двух букв». В базу TGuard попадают только аккаунты, у которых наблюдалось устойчивое поведение, характерное для ботов — не одно подозрительное вступление, а системный паттерн.
Реальный пользователь, который просто не заполнил профиль или зарегистрировался вчера, туда не попадёт. Если же конкретный аккаунт реален, но по какой-то причине оказался в базе — в настройках TGuard есть белый список канала, который перекрывает чёрный.
Часто задаваемые вопросы
База сформирована из собственных наблюдений TGuard: аккаунты, которые системно появлялись на десятках каналов за короткое время без признаков живого взаимодействия. За три с лишним года это более 10 миллионов аккаунтов. Никаких покупных баз — только внутренние данные.
Теоретически — если создавать только свежие аккаунты. На практике это дорого: симка, верификация, живое устройство. Фермы переиспользуют аккаунты — а переиспользуемые аккаунты уже в базе TGuard. Крупные сервисы накрутки не доставляют ботов, которых TGuard ещё не видел.
Для них работает ретроактивная чистка: TGuard проходит по всему списку подписчиков и сверяет каждого с базой. Найденные боты помечаются и удаляются одной операцией. При большой аудитории чистка выполняется пакетами. Типичный результат — минус 15–30% аудитории, которые и не были реальными читателями.