실제 사례: 중재자는 Dolphin Anty를 통해 다양한 프록시로 20개의 Facebook Ads 계정을 생성했습니다. 3일 후 모든 계정이 한꺼번에 차단되었습니다. 이유는 ML 시스템이 동일한 행동 패턴을 식별했기 때문입니다: 모든 계정이 동시에 생성되었고, 동일한 광고 설정 순서를 사용했으며, 동일한 시간에 로그인했습니다. 서로 다른 IP는 도움이 되지 않았습니다 — 행동 패턴이 동일했습니다.

1. 동일한 디지털 지문 (fingerprint)

무엇인가: 장치의 고유 ID를 생성하는 브라우저 매개변수 조합. 캔버스 지문, WebGL 해시, 글꼴 목록, 오디오 컨텍스트, 화면 매개변수.

왜 중요한가: 두 계정이 동일한 지문을 가지고 있다면 — 이는 100% 동일한 사람이 여러 계정을 사용하는 것입니다. ML 모델은 즉시 프로필을 연결합니다.

차단 사례: SMM 전문가는 다양한 프록시를 통해 일반 Chrome에서 15개의 Instagram 계정을 관리했습니다. 지문이 동일했습니다 — 모든 계정이 멀티 계정으로 차단되었습니다.

2. IP 주소와 다른 매개변수의 불일치

무엇인가: IP는 모스크바를 보여주지만, 시간대는 뉴욕으로 설정되어 있습니다. 또는 러시아의 모바일 프록시지만, 브라우저 언어는 영어입니다.

왜 중요한가: ML 모델은 수백만 명의 실제 사용자로부터 학습했으며, 일반적인 조합을 알고 있습니다. 불일치는 강력한 위조 신호입니다.

일반적인 실수: Facebook Ads를 위해 미국의 레지던트 프록시를 구매했지만, 안티탐지 브라우저에서 시간대와 언어를 변경하는 것을 잊었습니다. 계정은 첫 로그인 시 차단되었습니다.

3. 로봇화된 행동 패턴

무엇인가: 행동 간의 동일한 간격, 완벽하게 직선적인 마우스 움직임, 즉각적인 클릭, 텍스트 입력 시 오타 없음.

왜 중요한가: 인간은 밀리초 단위로 정확하게 행동할 수 없습니다. ML 모델은 자동화와 수동 작업을 쉽게 구별합니다.

실제 사례: Wildberries의 파서는 정확히 5초마다 요청을 보냈습니다. 한 시간 후 IP가 차단되었습니다. 3초에서 8초 사이의 임의의 지연을 추가한 후 — 파서는 몇 달 동안 작동했습니다.

4. 의심스러운 IP 주소 변경 빈도

무엇인가: 계정이 매시간 다른 IP로 로그인하거나 반대로 — 몇 달 동안 IP를 변경하지 않습니다.

왜 중요한가: 실제 사용자는 예측 가능한 패턴을 가지고 있습니다: 저녁에는 집 WiFi, 낮에는 모바일 인터넷, 근무 시간에는 사무실 IP. 이상 현상은 의심을 불러일으킵니다.

초보자의 실수: Facebook Ads 계정에 대한 회전 프록시 사용. IP가 10분마다 변경됩니다 — 시스템은 "사용자"가 도시 간에 순간이동한다고 인식합니다. 차단은 보장됩니다.

5. 짧은 기간 내 대량 동일 행동

무엇인가: 1시간에 10개의 계정 생성, 동시에 20개의 광고 캠페인 시작, 대량 메시지 발송.

왜 중요한가: ML 모델은 개별 행동뿐만 아니라 전체 플랫폼 수준의 패턴도 분석합니다. 동기화된 행동은 자동화의 명백한 신호입니다.

중재 사례: 팀은 다양한 프록시와 브라우저를 통해 하루에 50개의 TikTok Ads 계정을 시작했습니다. 모두 동일한 크리에이티브와 타겟팅 설정을 사용했습니다. 일주일 후 차단 — ML 시스템이 행동 패턴으로 계정을 연결했습니다.

6. 엄격한 검증이 있는 플랫폼에서 데이터 센터 프록시 사용

무엇인가: 실제 인터넷 제공업체 대신 데이터 센터의 IP 주소(AWS, Google Cloud, Hetzner).

왜 중요한가: ML 시스템은 모든 알려진 데이터 센터의 데이터베이스를 가지고 있습니다. Facebook, Google, Instagram은 거의 즉시 이러한 IP를 의심스럽게 감지합니다.

어디에 사용할 수 있는가: 데이터 센터 프록시는 일부 웹사이트와 마켓플레이스에서 파싱하는 데 사용됩니다. 그러나 소셜 미디어 및 광고 플랫폼에는 레지던트 또는 모바일 프록시만 필요합니다.

7. 새로운 계정의 "예열" 부족

무엇인가: 새로운 계정이 즉시 공격적인 활동을 시작합니다: 큰 예산으로 광고 시작, 대량 구독, 수백 개의 메시지 발송.

왜 중요한가: ML 모델은 수백만 명의 실제 사용자로부터 학습했으며, 초보자가 어떻게 행동하는지 알고 있습니다. 첫날부터 공격적인 활동은 봇이나 구매된 계정의 명백한 신호입니다.

올바른 접근: 처음 7-14일 동안 일반 사용자를 모방합니다: 피드를 스크롤하고, 좋아요를 누르고, 댓글을 달고, 프로필을 작성합니다. 활동을 점진적으로 증가시킵니다.

매우 중요: 모든 매개변수는 서로 일치해야 합니다. iPhone의 사용자 에이전트를 설정했지만 노트북의 화면 해상도를 설정할 수는 없습니다. ML 시스템은 매개변수의 일관성을 확인하며 불일치는 의심 점수를 높입니다. 안티탐지 브라우저에서 장치의 준비된 템플릿을 사용하세요 — 현실적인 매개변수 조합이 포함되어 있습니다.

❌ 여러 계정에 동일한 지문 사용

일부 초보자는 안티탐지 브라우저에서 프로필 설정을 복사합니다. 결과는 동일한 지문과 계정 연결입니다.

✅ 올바른 방법:

새 프로필을 처음부터 만들거나 브라우저에서 "임의 지문" 기능을 사용합니다. 각 계정은 고유한 매개변수 세트를 가져야 합니다.

❌ 이국적인 매개변수 조합

드문 OS(예: Linux)를 모바일 사용자 에이전트와 함께 설정하거나 구식 브라우저 버전을 사용하는 경우. ML 모델은 실제 사용자로부터 학습했으며 어떤 조합이 자연에서 발생하는지 알고 있습니다.

✅ 올바른 방법:

인기 있는 조합을 사용하세요: Windows 10 + Chrome, MacOS + Safari, Android + Chrome Mobile. 브라우저 버전은 최신이거나 최대 1-2개 릴리스 이전이어야 합니다.

❌ 지문과 프록시 불일치

러시아의 모바일 프록시 + 데스크탑 사용자 에이전트 + 미국의 시간대. 이러한 불일치는 ML 시스템에 대한 적신호입니다.

✅ 올바른 방법:

모든 매개변수는 프록시의 지리적 위치와 일치해야 합니다: 모스크바의 IP → 유럽/모스크바 시간대 → 언어 ru-RU → 지리적 위치 55.75,37.61 (모스크바 좌표).

나쁨: 요청 간 정확히 5초 지연

time.sleep(5) # 동일한 지연 — 봇으로 감지됨

좋음: 3초에서 8초 사이의 무작위 지연

import random
time.sleep(random.uniform(3, 8)) # 인간 모방

중재자를 위한 팁: Facebook Ads 계정을 농사짓는 경우 — 처음 7-14일 동안 실제 사용자의 행동을 모방하세요. 계정에 로그인하고 뉴스 피드를 5-10분 동안 스크롤하고, 2-3개의 게시물에 좋아요를 누르고, 비디오를 시청하세요. 예열 후에 광고 캠페인을 시작하세요. 즉시 광고를 시작하는 계정은 10배 더 자주 차단됩니다.

Facebook Ads / Google Ads(중재)용:

고정 레지던트 프록시를 사용하세요. 하나의 계정 = 변경되지 않는 하나의 IP. 광고 플랫폼은 IP 변경에 매우 민감하며, 활성 캠페인 중에 주소가 한 번만 변경되어도 계정이 차단될 수 있습니다.

예외: 모바일 사용자를 모방하는 경우 — 10-30분마다 회전하는 모바일 프록시를 사용할 수 있습니다(실제 모바일 인터넷처럼 작동). 그러나 모든 지문 매개변수는 모바일 장치에서 가져와야 합니다.

Instagram / TikTok / 소셜 미디어(SMM)용:

최적의 전략은 "집-직장-모바일" 논리에 따라 교차하는 2-3개의 IP 주소 풀입니다:

• 주요 IP(레지던트) — 70% 활동, 저녁 및 주말에 사용
• 작업 IP(다른 서브넷의 레지던트) — 20% 활동, 근무 시간 9-18에 사용
• 모바일 IP — 10% 활동, 하루 중 무작위 로그인

이러한 패턴은 자연스럽게 보이며 ML 시스템의 의심을 불러일으키지 않습니다.

Wildberries / Ozon / 마켓플레이스 파싱용:

5-15분마다 자동으로 IP가 변경되는 회전 레지던트 프록시를 사용하세요. 마켓플레이스는 하나의 IP에서 요청 수를 추적하며, 한도를 초과하면 차단합니다.

중요: 데이터 센터 프록시는 사용하지 마세요 — Wildberries, Ozon, Avito는 데이터 센터 IP 데이터베이스를 가지고 있으며 자동으로 차단합니다. 오직 레지던트 또는 모바일 프록시만 사용하세요.

대량 계정 등록용:

각 등록 시 새로운 IP를 사용하세요. IP 주소가 많은 회전 프록시를 사용하세요. 등록 후 계정에 대한 고정 IP를 설정하여 이후 작업을 진행하세요. 절대 하나의 IP로 여러 계정을 등록하지 마세요 — 모든 계정이 즉시 차단됩니다.

1. 여러 계정에 동일한 IP를 동시에 사용

지문이 완벽하더라도 — 두 계정이 동일한 IP에서 동시에 로그인하면 ML 시스템이 이를 연결합니다. 하나의 계정 = 특정 시점의 하나의 IP.

2. 활성 세션 중 IP 국가/도시 변경

모스크바의 IP로 계정에 로그인한 후 10분 후에 IP가 블라디보스토크로 변경되었습니다 — 이는 7000km의 순간이동입니다. 즉각적인 차단. 회전을 사용하는 경우 — IP는 동일한 도시/지역에서 가져와야 합니다.

3. 모바일 IP와 데스크탑 IP 간 전환 시 지문 변경 없음

모바일 프록시를 사용하는 경우 — 지문은 모바일 장치(iOS 또는 Android)에서 가져와야 합니다. 모바일 IP를 데스크탑 사용자 에이전트와 함께 사용할 수 없습니다 — 이러한 불일치는 ML 시스템에 의해 감지됩니다.