実践の例： 仲介者は、異なるプロキシを使用してDolphin Antyを介して20のFacebook Adsアカウントを作成しました。 3日後、すべてのアカウントが一斉に禁止されました。 理由は、MLシステムが同じ行動パターンを特定したためです：すべてのアカウントが同時に作成され、同じ広告設定の順序を使用し、同じ時間にログインしました。 異なるIPは役に立ちませんでした — 行動パターンは同一でした。

1. 同一のデジタルフィンガープリント

これは何か： デバイスのユニークなIDを生成するブラウザパラメータの組み合わせ。 Canvasフィンガープリント、WebGLハッシュ、フォントリスト、オーディオコンテキスト、画面パラメータ。

なぜ重要か： 2つのアカウントが同一のフィンガープリントを持っている場合 — それは100%同じ人物が異なるアカウントを使用していることを示します。 MLモデルは即座にプロファイルを結びつけます。

禁止の例： SMM専門家が、異なるプロキシを使用して通常のChromeで15のクライアントInstagramアカウントを運営していました。 フィンガープリントは同じでした — すべてのアカウントがマルチアカウントのためにブロックされました。

2. IPアドレスと他のパラメータの不一致

これは何か： IPがモスクワを示しているが、タイムゾーンがニューヨークに設定されている。 または、ロシアのモバイルプロキシだが、ブラウザの言語が英語。

なぜ重要か： MLモデルは数百万の実際のユーザーで訓練されており、典型的な組み合わせを知っています。 不一致は、偽造の強い信号です。

よくあるミス： Facebook Ads用に米国のレジデントプロキシを購入したが、タイムゾーンと言語をアンチデテクトブラウザで変更するのを忘れた。 アカウントは最初のログイン時に禁止されました。

3. ロボットのような行動パターン

これは何か： アクション間の同じ間隔、完全に直線的なマウスの動き、瞬時のクリック、テキスト入力時の誤字がない。

なぜ重要か： 人間はミリ秒単位での正確さでアクションを実行することはできません。 MLモデルは自動化と手動作業を簡単に区別します。

実際のケース： Wildberriesのパーサーは、ちょうど5秒ごとにリクエストを行っていました。 1時間後、IPが禁止されました。 3〜8秒のランダムな遅延を追加した後 — パーサーは数ヶ月間機能しました。

4. 疑わしいIPアドレスの変更頻度

これは何か： アカウントが毎時間異なるIPでログインするか、逆に — 数ヶ月間IPを変更しない。

なぜ重要か： 実際のユーザーは予測可能なパターンを持っています：夜は自宅のWiFi、昼はモバイルインターネット、勤務時間中はオフィスのIP。 異常は疑念を引き起こします。

初心者のミス： Facebook Adsアカウント用にローテーションプロキシを使用しています。 IPは10分ごとに変更されます — システムは「ユーザー」が都市間をテレポートしていることを見ています。 禁止は保証されています。

5. 短期間における大量の同一アクション

これは何か： 1時間で10のアカウントを作成、20の広告キャンペーンを同時に開始、大量のメッセージを送信。

なぜ重要か： MLモデルは個々の行動だけでなく、プラットフォーム全体のレベルでのパターンも分析します。 同時のアクションは自動化の明らかな兆候です。

仲介のケース： チームは、異なるプロキシとブラウザを介して1日に50のTikTok Adsアカウントを立ち上げました。 すべてが同じクリエイティブとターゲティング設定を使用していました。 1週間後、波状の禁止 — MLシステムは行動パターンでアカウントを結びつけました。

6. 厳しいチェックのあるプラットフォームでのデータセンターのプロキシの使用

これは何か： 実際のインターネットプロバイダーの代わりにデータセンター（AWS、Google Cloud、Hetzner）のIPアドレス。

なぜ重要か： MLシステムはすべての既知のデータセンターのデータベースを持っています。 Facebook、Google、Instagramは、ほぼ瞬時にそのようなIPを疑わしいものとして検出します。

使用できる場所： データセンタープロキシは、一部のサイトやマーケットプレイスのパーシングに機能します。 しかし、ソーシャルネットワークや広告プラットフォームには、レジデントプロキシまたはモバイルプロキシのみが必要です。

7. 新しいアカウントの「ウォーミングアップ」がない

これは何か： 新しいアカウントがすぐに攻撃的な活動を開始します：大きな予算での広告の開始、大量のフォロー、数百のメッセージの送信。

なぜ重要か： MLモデルは数百万の実際のユーザーで訓練されており、新しいユーザーの行動を知っています。 初日からの攻撃的な活動は、ボットまたは購入されたアカウントの明らかな兆候です。

正しいアプローチ： 最初の7〜14日間は通常のユーザーを模倣します：フィードを閲覧し、いいねを押し、コメントし、プロファイルを充実させます。 活動を徐々に増やします。

重要なこと： すべてのパラメータは互いに調和している必要があります。 iPhoneのユーザーエージェントを設定して、ノートパソコンの画面解像度を設定することはできません。 MLシステムはパラメータの一貫性を確認し、不一致は疑わしさの評価を高めます。 アンチデテクトブラウザでデバイスのテンプレートを使用してください — それらはリアルなパラメータの組み合わせを含んでいます。

❌ 異なるアカウントに同じフィンガープリントを使用すること

一部の初心者は、アンチデテクトブラウザでプロファイルの設定をコピーします。 結果 — 同一のフィンガープリントとアカウントの結びつき。

✅ 正しい：

新しいプロファイルをゼロから作成するか、ブラウザの「ランダムフィンガープリント」機能を使用します。 各アカウントはユニークなパラメータのセットを持つ必要があります。

❌ エキゾチックなパラメータの組み合わせ

珍しいOS（例えばLinux）をモバイルユーザーエージェントで設定するか、古いバージョンのブラウザを使用すること。 MLモデルは実際のユーザーで訓練されており、どのような組み合わせが自然に存在するかを知っています。

✅ 正しい：

人気のある組み合わせを使用します：Windows 10 + Chrome、MacOS + Safari、Android + Chrome Mobile。 ブラウザのバージョンは最新または最大1〜2リリース前のものにします。

❌ フィンガープリントとプロキシの不一致

ロシアのモバイルプロキシ + デスクトップユーザーエージェント + アメリカのタイムゾーン。 このような不一致は、MLシステムにとって赤い旗です。

✅ 正しい：

すべてのパラメータはプロキシのジオロケーションに一致する必要があります：モスクワのIP → タイムゾーン Europe/Moscow → 言語 ru-RU → ジオロケーション 55.75,37.61（モスクワの座標）。

悪い： リクエスト間の遅延がちょうど5秒

time.sleep(5) # 同じ遅延 — ボットとして検出される

良い： 3〜8秒のランダムな遅延

import random
time.sleep(random.uniform(3, 8)) # 人間の模倣

仲介者へのアドバイス： Facebook Adsアカウントをファームしている場合 — 最初の7〜14日間は実際のユーザーの行動を模倣してください。 アカウントにログインし、ニュースフィードを5〜10分間スクロールし、2〜3の投稿にいいねを押し、ビデオを視聴します。 ウォーミングアップ後に広告キャンペーンを作成し始めます。 広告をすぐに開始するアカウントは、10倍頻繁に禁止されます。

Facebook Ads / Google Ads（仲介）の場合：

静的レジデントプロキシを使用してください。 1つのアカウント = 変更されない1つのIP。 広告プラットフォームはIPの変更に非常に敏感で、アクティブなキャンペーン中にアドレスが一度でも変更されるとアカウントがブロックされる可能性があります。

例外： モバイルユーザーを模倣している場合 — 10〜30分ごとにローテーションするモバイルプロキシを使用できます（これは実際のモバイルインターネットの動作です）。 しかし、その場合、すべてのフィンガープリントパラメータはモバイルデバイスからのものである必要があります。

Instagram / TikTok / ソーシャルメディア（SMM）の場合：

最適な戦略は、論理的に「自宅-仕事-モバイル」に切り替わる2〜3のIPアドレスのプールです：

• 主要IP（レジデント） — 70%の活動、夕方と週末に使用
• 仕事用IP（異なるサブネットのレジデント） — 20%の活動、9-18時の勤務時間に使用
• モバイルIP — 10%の活動、日中のランダムなログイン

このパターンは自然に見え、MLシステムに疑念を引き起こしません。

Wildberries / Ozon / マーケットプレイスのパーシングの場合：

5〜15分ごとにIPが自動的に変更されるローテーションレジデントプロキシを使用してください。 マーケットプレイスは、1つのIPからのリクエスト数を追跡し、制限を超えるとブロックします。

重要： データセンタープロキシを使用しないでください — Wildberries、Ozon、AvitoはデータセンターのIPデータベースを持っており、自動的にブロックします。 レジデントまたはモバイルプロキシのみを使用してください。

大量のアカウント登録の場合：

各登録には新しいIPが必要です。 大きなアドレスプールを持つローテーションプロキシを使用してください。 登録後、アカウントに静的IPを固定して、今後の作業を行います。 決して1つのIPから複数のアカウントを登録しないでください — すべてのアカウントが即座に禁止されます。

1. 同時に複数のアカウントに同じIPを使用すること

完璧なフィンガープリントがあっても、2つのアカウントが同時に同じIPからアクセスすると、MLシステムはそれらを結びつけます。 1つのアカウント = 特定の時点での1つのIP。

2. アクティブなセッション中にIPの国/都市を変更すること

モスクワのIPでアカウントにログインし、10分後にIPがウラジオストクに変更された場合 — これは7000kmのテレポートです。 即座に禁止されます。 ローテーションを使用する場合 — IPは同じ都市/地域からでなければなりません。

3. フィンガープリントを変更せずにモバイルIPとデスクトップIPを切り替えること

モバイルプロキシを使用している場合 — フィンガープリントはモバイルデバイス（iOSまたはAndroid）からのものでなければなりません。 デスクトップユーザーエージェントでモバイルIPを使用することはできません — この不一致はMLシステムによって検出されます。