Esempio pratico: Un arbitraggi ha creato 20 account Facebook Ads tramite Dolphin Anty con diversi proxy. Dopo 3 giorni, tutti gli account hanno ricevuto un ban a ondata. La ragione — il sistema ML ha identificato lo stesso schema di azioni: tutti gli account sono stati creati nello stesso momento, utilizzavano la stessa sequenza di impostazioni pubblicitarie, accedevano nelle stesse ore. IP diversi non hanno aiutato — lo schema comportamentale era identico.

1. Impronta digitale identica

Cos'è: Combinazione di parametri del browser che crea un ID unico del dispositivo. Canvas fingerprint, WebGL hash, elenco dei font, contesto audio, parametri dello schermo.

Perché è critico: Se due account hanno un'impronta identica — è il 100% un'unica persona su più account. Il modello ML collega immediatamente i profili.

Esempio di ban: Uno specialista SMM gestiva 15 account Instagram di clienti tramite un normale Chrome con diversi proxy. L'impronta era identica — tutti gli account sono stati bloccati per multi-accounting.

2. Incongruenza tra indirizzo IP e altri parametri

Cos'è: L'IP mostra Mosca, ma il fuso orario è impostato su New York. Oppure un proxy mobile dalla Russia, ma la lingua del browser è inglese.

Perché è critico: I modelli ML sono addestrati su milioni di utenti reali e conoscono le combinazioni tipiche. Le incongruenze sono un forte segnale di falsificazione.

Errore comune: Hai acquistato proxy residenziali USA per Facebook Ads, ma hai dimenticato di cambiare il fuso orario e la lingua nel browser anti-detect. L'account ha ricevuto un ban al primo accesso.

3. Schemi comportamentali robotizzati

Cos'è: Intervalli identici tra le azioni, movimenti del mouse perfettamente dritti, clic istantanei, assenza di errori di battitura durante l'inserimento del testo.

Perché è critico: Un essere umano non può compiere azioni con una precisione al millisecondo. I modelli ML distinguono facilmente l'automazione dal lavoro manuale.

Caso reale: Un parser Wildberries effettuava richieste esattamente ogni 5 secondi. Dopo un'ora, l'IP ha ricevuto un ban. Dopo aver aggiunto ritardi casuali da 3 a 8 secondi — il parser ha funzionato per mesi.

4. Frequenza sospetta di cambio degli indirizzi IP

Cos'è: L'account accede da diversi IP ogni ora oppure, al contrario, non cambia mai IP per mesi.

Perché è critico: Gli utenti reali hanno schemi prevedibili: WiFi domestico la sera, internet mobile durante il giorno, IP dell'ufficio durante l'orario lavorativo. Le anomalie suscitano sospetti.

Errore dei principianti: Utilizzo di proxy rotazionali per account Facebook Ads. L'IP cambia ogni 10 minuti — il sistema vede che "l'utente" si teletrasporta tra le città. Ban garantito.

5. Azioni identiche in massa in un breve periodo

Cos'è: Creazione di 10 account in un'ora, lancio di 20 campagne pubblicitarie contemporaneamente, invio di messaggi in massa.

Perché è critico: I modelli ML analizzano non solo il comportamento individuale, ma anche schemi a livello di piattaforma. Azioni sincronizzate — chiaro segnale di automazione.

Caso di arbitraggio: Un team ha lanciato 50 account TikTok Ads in un giorno tramite diversi proxy e browser. Tutti utilizzavano gli stessi creativi e impostazioni di targeting. Dopo una settimana, un ban a ondata — il sistema ML ha collegato gli account tramite lo schema comportamentale.

6. Utilizzo di proxy da data center su piattaforme con controlli severi

Cos'è: Indirizzi IP da data center (AWS, Google Cloud, Hetzner) invece di veri fornitori di servizi internet.

Perché è critico: I sistemi ML hanno database di tutti i noti data center. Facebook, Google, Instagram rilevano quasi immediatamente tali IP come sospetti.

Dove possono essere utilizzati: I proxy da data center funzionano per il parsing di alcuni siti e marketplace. Ma per i social media e le piattaforme pubblicitarie servono solo proxy residenziali o proxy mobili.

7. Assenza di "riscaldamento" di un nuovo account

Cos'è: Un nuovo account inizia immediatamente un'attività aggressiva: lancio di pubblicità con un grande budget, iscrizioni di massa, invio di centinaia di messaggi.

Perché è critico: I modelli ML sono addestrati su milioni di utenti reali e sanno come si comportano i neofiti. Un'attività aggressiva fin dal primo giorno è un chiaro segnale di bot o account acquistato.

Approccio corretto: Nei primi 7-14 giorni imitare un utente normale: visualizzazione del feed, like, commenti, completamento del profilo. Aumento graduale dell'attività.

Criticamente importante: Tutti i parametri devono essere coerenti tra loro. Non puoi impostare un User-Agent da iPhone, ma la risoluzione dello schermo da laptop. I sistemi ML controllano la coerenza dei parametri e le incongruenze aumentano il punteggio di sospettosità. Utilizza modelli pronti per i dispositivi nei browser anti-detect — contengono combinazioni realistiche di parametri.

❌ Utilizzo della stessa impronta per diversi account

Alcuni principianti copiano le impostazioni del profilo nel browser anti-detect. Risultato — impronte identiche e collegamento degli account.

✅ Corretto:

Creare un nuovo profilo da zero o utilizzare la funzione "impronta casuale" nel browser. Ogni account deve avere un insieme unico di parametri.

❌ Combinazioni esotiche di parametri

Impostazione di un sistema operativo raro (ad esempio Linux) con un User-Agent mobile o utilizzo di versioni obsolete dei browser. I modelli ML sono addestrati su utenti reali e conoscono quali combinazioni si trovano in natura.

✅ Corretto:

Utilizzare combinazioni popolari: Windows 10 + Chrome, MacOS + Safari, Android + Chrome Mobile. Le versioni dei browser devono essere attuali o al massimo 1-2 versioni indietro.

❌ Incongruenza tra impronta e proxy

Proxy mobile dalla Russia + User-Agent desktop + fuso orario USA. Tali incongruenze sono un segnale rosso per i sistemi ML.

✅ Corretto:

Tutti i parametri devono corrispondere alla geolocalizzazione del proxy: IP da Mosca → fuso orario Europe/Moscow → lingua ru-RU → geolocalizzazione 55.75,37.61 (coordinate di Mosca).

Male: Ritardo esattamente di 5 secondi tra le richieste

time.sleep(5) # Ritardo identico — rilevato come bot

Buono: Ritardo casuale da 3 a 8 secondi

import random
time.sleep(random.uniform(3, 8)) # Imitazione umana

Consiglio per gli arbitraggi: Se stai creando account Facebook Ads — imita il comportamento di un utente reale nei primi 7-14 giorni. Accedi all'account, scorri il feed delle notizie per 5-10 minuti, metti like a 2-3 post, guarda video. Solo dopo il riscaldamento inizia a creare campagne pubblicitarie. Gli account che avviano subito la pubblicità — ricevono un ban 10 volte più spesso.

Per Facebook Ads / Google Ads (arbitraggio):

Utilizza proxy residenziali statici. Un account = un IP che non cambia. Le piattaforme pubblicitarie sono molto sensibili ai cambi di IP e possono bloccare l'account anche con un solo cambio di indirizzo durante una campagna attiva.

Eccezione: Se imiti un utente mobile — puoi utilizzare proxy mobili con rotazione ogni 10-30 minuti (così funziona il vero internet mobile). Ma allora tutti i parametri dell'impronta devono provenire da un dispositivo mobile.

Per Instagram / TikTok / social media (SMM):

La strategia ottimale è un pool di 2-3 indirizzi IP che si alternano secondo la logica "casa-lavoro-mobile":

• IP principale (residenziale) — 70% di attività, utilizzato la sera e nei fine settimana
• IP lavorativo (residenziale di un'altra subnet) — 20% di attività, utilizzato durante l'orario lavorativo 9-18
• IP mobile — 10% di attività, accessi casuali durante il giorno

Questo schema appare naturale e non suscita sospetti nei sistemi ML.

Per il parsing di Wildberries / Ozon / marketplace:

Utilizza proxy residenziali rotazionali con cambio automatico di IP ogni 5-15 minuti. I marketplace tracciano il numero di richieste da un IP e bloccano quando si supera il limite.

Importante: Non utilizzare proxy da data center — Wildberries, Ozon, Avito hanno database di IP da data center e li bloccano automaticamente. Solo proxy residenziali o mobili.

Per registrazioni di massa di account:

Ogni registrazione — nuovo IP. Utilizza proxy rotazionali con un grande pool di indirizzi. Dopo la registrazione, assegna un IP statico all'account per il lavoro successivo. Non registrare mai più account dallo stesso IP — questo porta a un ban immediato di tutti gli account.

1. Utilizzo dello stesso IP per più account contemporaneamente

Anche se hai impronte perfette — se due account accedono dallo stesso IP nello stesso momento, il sistema ML li collegherà. Un account = un IP in un dato momento.

2. Cambio di paese/città dell'IP durante una sessione attiva

Sei entrato nell'account con un IP da Mosca, dopo 10 minuti l'IP è cambiato in Vladivostok — questo è un teletrasporto di 7000 km. Ban immediato. Se utilizzi la rotazione — gli IP devono essere della stessa città/regione.

3. Commutazione tra IP mobili e desktop senza cambiare impronta

Se utilizzi un proxy mobile — l'impronta deve essere di un dispositivo mobile (iOS o Android). Non puoi utilizzare un IP mobile con un User-Agent desktop — questa incongruenza viene rilevata dai sistemi ML.