Есть мнение, что связки в арбитраже трафика - это сакральная тема, о которой нет исчерпывающей информации. Связки это то - о чем только олды знают. Они тайком шушукаются в закрытых телеграм чатах о новом способе слива с TikTok, а тебя в чат не пускают. Связки берутся из ниоткуда и уходят в никуда.
Конечно, работать в такой атмосфере - трудно и порой бессмысленно.
Но что если поиск связок это настолько обыденное и давно изученное дело, что по нему образовалась целая профессия, в которой с 1950 года пишутся научные работы? Задача специалистов в этой профессии - сидеть на зарплате и день ото дня искать те самые "связки".
Про QA-тестировщиков слышали?
Так вот, у этих ребят не просто получается "найти связку на истоке". У них это поставлено на поток. Разработаны свои инструменты, системы, теория, подходы и даже сленг.
Единственная разница: QA узнав о связке - передает ее разработчикам для фикса, а арбитражник этой связкой пользуется для привлечения трафика.
Инструменты подходят для обоих.
Для арбитража не нужно знать весь QA, а только некоторые его разделы. Особо полезным будет раздел Black Box Testing (дословно, "тестирование черной коробки").
Задача этого раздела (а это именно раздел\ниша со своим огромным миром) - ответить на вопрос "Как найти уязвимость в системе, если ты не знаешь как эта система работает?". Перевожу на арбитражный: "Как налить трафика с Инсты, если тебя банит и ты не знаешь почему?".
К базовым инструментам относятся:
Угадывание ошибок - то что называется "походу проблема в проксях", или "из опыта знаю что...", или "в TikTok на этом эмуляторе не банило, зайду на нем и в Facebook".
Валидный метод основанный на предыдущем опыте и интуиции. По наблюдениям, используется большинством обитателей арбитражных чатов. Не подходит новичкам в связи с отсутствием опыта и экспертной интуиции.
Таблица принятия решений - не дает запутаться на длинной дистанции тестирования. Работает по принципу:
- Построение гипотезы (Что тестим? Например, добавляем прогрев в виде 10 лайков после регистрации аккаунта)
- Создание плана анализа (А как мы проверим что тест удался, или не удался? Сколько аккаунтов нужно чтобы тест был значимым? Например, забанит меньше аккаунтов, чем без прогрева.)
- Действие (Сам тест. Регистрируем аккаунты + 10 лайков.)
- Анализ (Смотрим сколько аккаунтов забанило. Если забанило меньше, то помечаем гипотезу как рабочую, если нет - как не рабочую)
После 3х месяцев работы по этой статье и спустя 192 протестированные гипотезы, у админа появилась ферма в 1.2 млн аккаунтов в твиттере с ссылкой в био на ПП.
Попарное тестирование - экономит время на поиске связок, за счет разделения гипотез на группы (пары).
Анализ граничных значений - для тестирования лимитов соц. сети. (например, сколько сообщений можно отправить с 1 акка)
Разделение на эквивалентные классы - тоже экономит время, но при тестировании лимитов в существующей связке.
Послесловие
Перечисленных инструментов хватит с головой, чтобы превратить свое занятие УБТ в системное предприятие и не переживать за завтрашний день. Осталось только взять их на вооружение и использовать. Без остановки.
Успешных тестов 🔥
