Reels Analytics For Brokers

reels-analytics-for-brokers — радар восходящих офферов

Демонстрационный образец инструмента разведки Instagram под конкретную нишу. Ниша здесь — брокеры и риелторы, но код нишу не знает: она целиком описана в config/niche.brokers.json. Замени ключевые слова и эталонные аккаунты, и тот же пайплайн будет работать по стоматологам, автоподбору, фитнесу или школам.

Зачем это нужно

Рекламный оффер в нише живёт три-четыре недели. Связка, которая стреляет сегодня, через месяц уже не окупается: её скопировали, аудитория выгорела, алгоритм перестал считать её свежей.

Отсюда единственный полезный вопрос: что начинает набирать силу прямо сейчас. Не «что сработало» — это история, её уже поздно повторять. Ответить на него разовым разбором нельзя: один срез показывает картинку, а нужна производная. Поэтому это не отчёт, а радар — регулярный прогон, который каждый раз сравнивает себя с прошлым и показывает, что растёт, а что затухает.

Практический вывод: одиночный запуск почти бесполезен. Ценность появляется со второго прогона, а нормальный режим — раз в неделю. При жизни оффера в 3-4 недели недельный шаг даёт 3-4 точки на кривую и позволяет поймать связку на первой-второй, пока окно открыто.

⛔ Правило номер ноль: первую сотню конкурентов ты собираешь РУКАМИ

Не запускай скрипты, пока не собрал базу из ~100 аккаунтов ниши своими руками. Это не разминка и не формальность — это условие, без которого вся дальнейшая автоматика выдаёт мусор.

Почему так. Когда человек сразу запускает агента, он не понимает, как эту работу делает человек. Он не может оценить результат: не видит, что фильтр выкинул половину нужных, а притащил соседнюю нишу; не замечает, что «конкурент» в его понимании и «конкурент» в понимании алгоритма — разные вещи. Ручной проход по ленте рекомендаций даёт то, что не достаётся никаким фильтром: чувство ниши. Кто здесь вообще считается конкурентом. Какие форматы тут живут, а какие никто не снимает. Как выглядит нормальный аккаунт, а как — накрученный.

Автоматизировать можно только то, что ты уже сделал руками хотя бы раз. Агент масштабирует твоё понимание. Если понимания нет — он масштабирует его отсутствие, просто быстрее и на большем объёме.

Как собирать руками

1. Открой профиль эталонного аккаунта ниши — крупного, живого, с рилсами.
2. Листай его ленту рекомендаций и блок похожих профилей. Instagram сам показывает соседей по нише — это его основная работа.
3. Заходи в каждый подходящий, смотри 5-10 секунд: тематика, свежесть постов, есть ли рилсы. Подходит — сохраняй юзернейм в текстовый файл.
4. Из сохранённых снова открывай похожие профили. Ниша разворачивается веером.
5. Набей до сотни.

Это работа на один вечер. Она окупается качеством всего, что построено сверху: ключевые слова ты после неё пишешь не из головы, а из того, что реально видел в именах и описаниях.

Результат — простой текстовый файл, по одному юзернейму на строку:

# manual-100.txt — собрано руками, дата
brokername_msk
realty.ivanova
kvartira_pro

Дальше в дело вступают скрипты. Но первый шаг делается своей головой.

Чем это делается

Поиск конкурентов идёт двумя путями, и оба нужны:

• через API — подписчики эталонного аккаунта, подписки конкурентов, поиск по хэштегам и по рилсам. Масштабируется, но видит только то, что попало под ключевые слова;
• вручную через ленту рекомендаций — не масштабируется, зато ловит аккаунты, которые не подписали себя «риелтор», и даёт понимание ниши. Обязателен на старте.

Подготовка

export HIKER_API_KEY="..."     # https://hikerapi.com
export GROQ_API_KEY="..."      # https://console.groq.com — опционально, для транскрипции

python3 --version              # 3.9+
ffmpeg -version                # https://ffmpeg.org/download.html

Ключи только через переменные окружения. Не вписывай их в файлы скилла и не коммить. Скрипты зависимостей не требуют — только стандартная библиотека Python.

Пайплайн

Один прогон = одна папка среза: runs/2026-07-26/. Папки не удаляй — из них строится динамика.

Шаг 0. Ручная база (руками, один раз)

См. правило номер ноль выше. Результат: manual-100.txt, ~100 юзернеймов.

Шаг 1. Снежный ком: сотня превращается в три сотни

Каждый из отобранных руками брокеров сам подписан примерно на сотню коллег по нише — на конкурентов, на застройщиков, на тех, у кого учится. Это готовая разметка ниши, сделанная за тебя людьми, которые в ней работают.

Механика: берём каждого из 100, читаем его список подписок, прогоняем всё через тот же фильтр по ключевым словам и активности.

100 аккаунтов руками
  × ~100 подписок у каждого        = ~10 000 ссылок
  → дедупликация (в узкой нише пересечение большое)  ≈ 4 000-5 000 уникальных
  → бесплатный фильтр по имени (~20% проходят)       ≈ 1 000 кандидатов
  → платная проверка профиля и активности            ≈ 200-250 целевых брокеров

Цена этого шага: ~250 запросов на списки подписок + ~1 000 на профили + ~1 200 на рилсы ≈ 2 450 запросов, порядка $2.5, около десяти минут.

Ручная сотня превращается в три сотни автоматически.

python3 scripts/seed_pool.py \
  --config config/niche.brokers.json \
  --out runs/2026-07-26 \
  --sources manual,following \
  --seed-file manual-100.txt

Шаг 2. Досев через API

Снежный ком расширяет то, что уже известно. Чтобы поймать аккаунты вне этого круга, добавь остальные источники: подписчиков эталонного аккаунта, хэштеги, поиск по рилсам и аккаунтам.

python3 scripts/seed_pool.py \
  --config config/niche.brokers.json \
  --out runs/2026-07-26 \
  --sources manual,following,followers,hashtag,search \
  --seed-file manual-100.txt

Источники комбинируются, а не выбираются: аккаунт, всплывший сразу в двух источниках, — более сильный кандидат. Скрипт складывает источники в поле sources и сортирует пул по их количеству.

Шаг 3. Фильтр до денег — главный приём

Это место, где пайплайн либо стоит копейки, либо десятки долларов.

Списочные эндпоинты (подписчики, подписки) отдают юзернейм и имя профиля бесплатно — они приходят внутри той же страницы списка. А вот описание профиля бесплатно не отдаётся: за био нужен отдельный платный запрос на каждый аккаунт.

Значит грубый отсев по ключевым словам делается до платных запросов. В нише недвижимости это работает особенно хорошо: брокеры сами пишут «Риелтор Москва» или «Недвижимость Сочи» прямо в имени профиля — им это нужно для поиска.

Разница на реальном прогоне:

Про время в этой таблице: оно зависит от того, с какой параллельностью ты работаешь, а стоимость — нет. 36 929 запросов стоят $37 при любой скорости. Замеренные «4 минуты» на 63 запроса — это не 6 запросов в секунду, а латентность профильных и клипных вызовов; сравнивать надо цифру запросов, она честная.

Стоимость упала примерно в шестьсот раз.

Честная оговорка, чтобы не обмануться самому: экономия здесь складывается из двух вещей. Первая — порядок операций: платный запрос уходит только на тех, кто прошёл бесплатный фильтр. Вторая — ранняя остановка: умный обход просмотрел не все 36 929 подписчиков, а первые 118, и этого хватило, чтобы набрать десять целевых аккаунтов. Сплошной перебор всех подписчиков не нужен, пока цель — рабочая выборка, а не перепись ниши. Если тебе нужна именно перепись, считай по таблице масштабирования ниже, а не по этой строке.

Фильтр настраивается в конфиге: keywords_free — широкий список для бесплатного шага, negative_keywords — соседние ниши, которые ловятся на те же слова (ремонт, интерьер, мебель) и без отсечки забивают пул.

Шаг 4. Квалификация аккаунта

Первый шаг, который тратит деньги: один запрос профиля на кандидата, потом рилсы — только для тех, кто прошёл.

python3 scripts/qualify_accounts.py \
  --config config/niche.brokers.json \
  --out runs/2026-07-26

Ворота, по возрастанию цены:

1. Профиль — ключевые слова в био и категории, отсечка по подписчикам, приватные отсеиваются. Один запрос.
2. Активность — не меньше 10 рилсов за 30 дней. Аккаунт, который постит раз в квартал, ничего не говорит о том, что работает сейчас; его медиана бессмысленна, а значит бессмысленны и всплески. Это не придирка, а условие того, чтобы выборка состояла из людей, реально ведущих игру.

Для прошедших считаются: медиана просмотров (не среднее — один залетевший ролик утаскивает среднее и ломает базу для сравнения) и отношение охвата к базе подписчиков (median_views / followers) — показывает, выходит ли аккаунт за пределы своей аудитории в принципе.

На выходе: accounts.json, reels.json, qualify_stats.json со всей воронкой отказов — по ней видно, что именно резать в конфиге.

Шаг 5. Отбор рилсов: всплеск, а не абсолют

python3 scripts/rank_reels.py --out runs/2026-07-26 --config config/niche.brokers.json
# окно и глубину можно задать флагами — они перекрывают конфиг:
# python3 scripts/rank_reels.py --out runs/2026-07-26 --top 250 --days 14

Ранжирование идёт по всплеску относительно собственной медианы аккаунта, а не по абсолютным просмотрам.

Почему абсолют вводит в заблуждение: он ранжирует не идеи, а размер аккаунта. 40 000 просмотров у агентства с базой в 200 000 — это обычный вторник, ролик даже не вышел за пределы своей аудитории. Те же 40 000 у брокера с базой 500 — это алгоритм понёс видео холодным людям, и причиной могло быть только само содержание. Копировать можно второе. Сортировка по абсолюту первым делом покажет крупные аккаунты и спрячет ровно то, ради чего всё затевалось.

Два предохранителя от ложных всплесков: пол по просмотрам (--min-views, иначе аккаунт с медианой 30 просмотров даёт «десятикратный всплеск» из шума) и минимум роликов на аккаунт, чтобы медиана вообще что-то значила.

Из тысячи аккаунтов до 200-300 роликов доходят так: 30 дней на расчёт медианы, 14 дней на поиск всплесков внутри них, порог всплеска, затем срез топа.

Шаг 6. Разбор ролика

# один ролик
./scripts/teardown_reel.sh CODE runs/2026-07-26/teardowns

# пачкой по топу, последовательно и с паузой
python3 -c "
import json
for r in json.load(open('runs/2026-07-26/top-reels.json'))[:50]:
    print(r['code'])
" | while read -r code; do
  ./scripts/teardown_reel.sh "$code" runs/2026-07-26/teardowns || true
  sleep 3
done

Что собирается по каждому ролику:

• видео по временной ссылке из API (ссылки подписанные, живут часы);
• раскадровка первых 3 секунд с шагом 0,5 секунды — шесть кадров. Первые три секунды решают, поедет ролик или нет; шести кадров хватает, чтобы увидеть чем открывается видео и сравнить десятки открытий, не досматривая ни одного;
• аудиодорожка и транскрипция через Groq Whisper;
• комментарии — там видно, отвечают ли люди кодовым словом;
• призыв к действию и кодовое слово — вытаскиваются на следующем шаге.

Видео после раскадровки удаляется (KEEP_VIDEO=1 чтобы оставить): 300 роликов это несколько гигабайт. Готовые разборы кэшируются — опубликованный ролик уже не изменится, повторный прогон его не перекачивает.

Шаг 7. Синтез и сравнение срезов

python3 scripts/offers_diff.py extract --out runs/2026-07-26 \
    --transcripts runs/2026-07-26/teardowns

python3 scripts/offers_diff.py diff \
    --previous runs/2026-07-12 --current runs/2026-07-26

extract группирует ролики по офферам: вытаскивает кодовое слово из подписи и транскрипта, распознаёт лид-магниты (гайд, чек-лист, подборка, консультация) и «ссылку в шапке». По каждому офферу — сколько аккаунтов его крутят, сколько роликов, медиана всплеска, дата первого появления.

Отдельно смотри группу no_cta. Ролики без распознанного призыва — обычно самая содержательная находка, а не мусор (см. реальный прогон ниже).

diff сравнивает два среза и присваивает статус:

Поверх машинной группировки читается содержание: какие хуки, какая длина, какой формат, какой оффер. Метод разбора хуков — references/analysis.md.

Шаг 8. Отчёт

Прогон оставляет после себя:

Как читать цифры

Три числа на ролик, и они отвечают на разные вопросы.

Про вовлечённость важно: она считается к просмотрам, а не к подписчикам. Посчитанная на подписчика, при залёте она растёт и не сообщает ничего. Посчитанная на просмотр — падает, и это честный сигнал, что залёт означает выход на холодную аудиторию, а не любовь своей. Ролик может собрать в двадцать раз больше просмотров и при этом стать в десять раз менее интересным тем, кто его увидел. Это нормально и это надо знать заранее: залёт даёт охват, а не доверие, и конверсия у него другая.

Что показал реальный прогон

Цифры ниже — с живого прогона по нише брокеров, приведены как доказательство работоспособности метода, а не как эталон ниши.

Воронка сбора. У эталонного аккаунта 36 929 подписчиков. Списком просмотрено 118, фильтр по ключевым словам прошли 24, годных брокеров после квалификации — 10. Итого 63 запроса, $0.06, 4 минуты. Сплошной перебор всех 36 929 стоил бы ~$37 и около 12 часов.

Выборка. 84 рилса за 14 дней по десяти аккаунтам. Медиана выборки — 1 580 просмотров.

Лидер. Аккаунт на 522 подписчика собрал 35 559 просмотров. Это 68 своих аудиторий и всплеск 18,6× к собственной медиане. Никакой сортировкой по абсолютным просмотрам его бы не нашли — он потерялся бы под любым средним агентством.

Охват. Обычный ролик доходит до 87% своей базы подписчиков — то есть даже не до всех своих. Залетевшие уходят на 959%, 2 099% и 6 812%. Разрыв между «обычным» и «залетевшим» здесь не в разы, а на порядок с лишним.

Цена залёта. Вовлечённость на просмотр: 1,97% медиана выборки против 0,14% у лидера. Залёт — это выход на холодных, а не любовь аудитории.

Хуки трёх топовых роликов. Все три открываются текстовой плашкой на нулевой секунде. Ни одной склейки в первые 2,5 секунды. В двух из трёх в кадре говорит не автор, а собеседник. Это и есть та самая формула, ради которой строился пайплайн: не «снимай интересно», а три проверяемых признака.

Главный провал ниши. 71 000 просмотров суммарно и ноль заявок по кодовому слову. Причина при разборе видна сразу: кодовое слово стоит только в подписи либо звучит на 101-й секунде — то есть после того, как ролик досмотрели единицы. Ниша умеет собирать охват и не умеет его забирать. Для того, кто заходит в неё сейчас, это самая дорогая находка отчёта.

Масштабирование до 1000 аккаунтов

Полные расчёты, разбивка на партии и стратегия кэширования — references/scaling.md. Коротко:

Узкое место — не деньги и не лимит запросов. При потолке в 8 запросов в секунду вся сборка данных укладывается в 15-25 минут. Упирается всё в обработку видео: скачивание 300 роликов (несколько гигабайт, последовательно, с паузами) и транскрипция — это часы, а не минуты. Оптимизировать надо там: кэшировать разборы навсегда, тереть видео сразу после раскадровки, разбирать только топ по всплеску, а не весь пул.

Что кэшировать между прогонами: профили (7-30 дней), списки подписок (7 дней), рилсы аккаунта (24 часа), разборы роликов — навсегда. Работать партиями по 200 аккаунтов с чекпоинтом после каждой, чтобы обрыв не стоил всего прогона.

Честно про кэш: в скриптах его нет. Кэшируются только разборы роликов — teardown_reel.sh пропускает то, что уже разобрано. Всё остальное из таблицы выше — проектная рекомендация, которую надо дописать самому, а пока её нет, повторный прогон стоит полную цену, а не «несколько сотен запросов». Схема и ключи кэша расписаны в references/scaling.md.

Ограничения — читай до того, как строить на этом бизнес

Доступ к данным неофициальный. HikerAPI — сторонний сервис, а не Instagram Graph API. Официальный API Meta таких данных о чужих аккаунтах не отдаёт вовсе, и именно поэтому существуют сервисы вроде этого. Отсюда всё остальное.

Это может перестать работать в любой день. Instagram регулярно меняет внутренние ответы. Форматы полей плывут, эндпоинты отваливаются, поля обнуляются. Скрипты написаны защитно (ищут поля в нескольких местах), но гарантий нет. Если пайплайн вернул пустоту — сначала проверяй, что изменился ответ, а не твой конфиг.

Риск блокировки. Твой личный аккаунт Instagram при таком использовании не задействован и не рискует — запросы идут через инфраструктуру сервиса. Рискует твой ключ: превышение лимитов и агрессивные прогоны ведут к троттлингу или приостановке. Скачивание видео идёт напрямую с CDN Instagram — вот там частые параллельные запросы с одного адреса ловят ограничения. Поэтому: не выше 6 запросов в секунду, скачивание строго последовательно с паузой 2-4 секунды, экспоненциальный откат на 429 и 5xx. Никогда не подставляй в такие пайплайны логин и пароль собственного аккаунта.

Чего сервис не отдаёт в принципе:

• охваты, досматриваемость, удержание, переходы — это данные из кабинета владельца аккаунта. Снаружи их нет ни у кого. Просмотры — не охват;
• личные сообщения и заявки — сколько людей реально написало кодовое слово, снаружи не видно. Виден только след в комментариях, и это нижняя оценка;
• поиск по описанию профиля — искать по био нельзя, только получать био уже известного аккаунта. Именно поэтому фильтр на шаге 3 идёт по имени, а не по описанию: это не выбор, это единственный доступный путь;
• надёжные просмотры на всех эндпоинтах — на части ключей play_count приходит нулевым. Ноль просмотров — это чаще «не отдали», чем «не смотрели»; такие ролики надо отбрасывать, а не считать провалившимися;
• исторические данные — API отдаёт срез на сегодня. Динамику можно получить только собственными регулярными срезами. Ещё одна причина, почему это радар.

Смещения выборки, о которых надо помнить. Закрытые аккаунты невидимы. Фильтр по ключевым словам системно теряет тех, кто не подписал себя брокером — как раз сильных персональных блогеров. Лента рекомендаций показывает похожее на то, что ты уже смотрел, поэтому ручной сбор тоже смещён. Медиана по 10-15 роликам шумная. Выводы формулируй как гипотезы для проверки, а не как факты.

Юридическая аккуратность. Собирай только публично опубликованное и только в объёме, нужном для анализа рынка. Не собирай персональные данные, не строй базы физлиц, не используй результат для рассылок и холодных контактов. Проверь, что твоё использование не противоречит условиям Instagram и местному законодательству о персональных данных — в разных юрисдикциях правила разные. Публикуя выводы, не выставляй конкретные аккаунты в негативном свете: работай с агрегатами. Чужие ролики — это чужая интеллектуальная собственность: разбирать и учиться можно, перезаливать нельзя.

Перенос на другую нишу

Меняются только данные, код не трогается:

1. Скопируй config/niche.brokers.json в config/niche.<своя>.json.
2. Замени keywords_free, keywords_bio, negative_keywords, hashtags, search_queries, reference_accounts.
3. Подкрути пороги: min_reels_in_window, min_followers, окна.
4. Собери свою ручную сотню. Заново, для новой ниши. Правило номер ноль не отменяется тем, что скрипты уже написаны.

Ключевые слова пиши после ручного сбора, а не до: ты увидишь, как люди в этой нише реально называют себя в имени профиля, и список получится в разы точнее придуманного за столом.

Регламент

Раз в неделю, один и тот же день. Прогон в новую папку runs/<дата>, затем offers_diff.py diff против прошлой. Смотреть в первую очередь RISING и NEW, потом группу no_cta. Старые папки не удалять — они и есть история.

Если что-то не работает

Когда НЕ использовать

Публикация контента, автолайки, автоподписки, любые действия от твоего имени — скилл только читает. YouTube и TikTok — другие источники. Сбор персональных данных людей — прямо запрещено. Разовый вопрос «покажи топ рилсов у одного аккаунта» — здесь избыточно, это делается одним запросом к API.