Как автоматизированный поиск вирусных reels помог вернуть охваты для аккаунта с 500к подписчиками в Instagram*.
Мы — небольшая команда разработчиков. Автоматизировали рутинный анализ Instagram reels для продюсеров и экспертов. Создали новый инструмент и спарсили 993 аккаунта русскоязычных нутрициологов в Instagram*, выгрузили 18 797 рилсов и по строгим критериям «вирусности» нашли 26 «бриллиантов», которые действительно «залетели».
Из этой выборки продюсер и команда извлекли новые сценарии, форматы и офферы, уже доказавшие свою эффективность у конкурентов — без догадок и бесконечного листания ленты.
Упали охваты в инстаграм* и началась паника
Кажется, всё пробовали, а охватов всё нет. В чём настоящая проблема?
Как только падают охваты, падают и продажи, ведь:
- Потенциальные клиенты видят меньше контента;
- Команда (или сам автор) начинает лихорадочно искать идеи для «возвращения» охватов;
- Нет точной системы, чтобы сразу отследить, что именно сейчас «заходит» у конкурентов и как они монетизируют контент.
В режиме паники пытаются:
- Сами листать ленту, искать новые форматы reels через хэштеги и тд;
- Нанимать помощников, которые вручную ищут тренды, но иногда упускают важные детали или делают субъективные выводы.
В результате либо тратятся огромные ресурсы, человеческие и финансовые, либо не удаётся вовремя найти ключевые рычаги для роста.
Ниже описали: как мы решали эти проблемы, как и какие результаты получили!
В чём ключевая идея нашего сервиса
Автоматизировали поиск вирусных reels среди нескольких сотен конкурентов
Мы решили создать инструмент, который собирает необходимое количество блогеров из конкретной ниши и ежедневно (или еженедельно) проверяет их контент, забирает их рилсы, автоматически собирает метрики: количество подписчиков автора, просмотры, комментарии, лайки, шеры, и находит только те, что действительно «залетели» или подходят под наши критерии:
- 50 000+ просмотров,
- 1 % комментариев от общего числа просмотров
Почему такие строгие критерии? Потому что заказчику нужны точные «залёты», чтобы потом анализировать офферы и повторять сценарии. И на таком фильтре настаивал он сам. Ему было не интересно смотреть рилсы, которые «просто хорошо зашли». Нужны были только те что соответствовали критериям. Пусть даже их окажется всего два десятка из десятков тысяч.
🎁 Все собранные блогеры и их рилсы вы можете получить одним файлом, чтобы найти новые идеи и адаптировать под свою нишу. Забирайте👇
Коротко о последовательности наших действий и почему «простые методы» не сработали
1. Поиск по хэштегам — мусор
Мы пробовали, написав скрипт, автоматизировать поиск рилсов через популярные хэштеги типа #нутрициолог, #здоровье, #инсулин, #пп.
Результат:
- 80 % контента — рецепты и развлекательный контент;
- 20 % — вообще не по теме;
- Ни одного рилса, подходящего под наши критерии.
Поэтому тупо парсить топ рилсов по хэштегам в данном случае — терять время.
2. «Похожие аккаунты» — не вариант
Идея была такая: если есть хороший аккаунт нутрициолога, то «похожие аккаунты» должны быть тоже нутрициологами. Написали новый скрипт. На практике:
- Instagram* выдаёт «похожих» по очень абстрактным признакам;
- Часто в «похожие» попадает вообще не связанное направление: йога, SPA-салоны и т.д.
Это даёт кучу нерелевантных аккаунтов, бессмысленную трату времени и денег. После анализа от этой идеи отказались.
3. Ручной список от продюсера — первое «зерно»
Когда заказчик предоставил 27 аккаунтов, которые он считает точными конкурентами, дело пошло:
- Мы загрузили последние 100 рилсов у каждого.
- Сразу нашли 8 «залетевших» (50 000+ просмотров, >1 % комментариев).
- Продюсер смог посмотреть, какие сценарии, триггеры и CTA использовались, и как авторы коммуницировали с аудиторией.
После этого стало понятно: идти нужно именно от авторов, а не от хэштегов и «похожих авторов». Однако списка в 27 аккаунтов мало для масштабных выводов. Захотелось проанализировать вообще всех нутрициологов (у кого >1 000 подписчиков). Так появился полноценный сервис
4. Собрали 993 аккаунта нутрициологов
Был разработан новый скрипт. Анализировали био каждого аккаунта, выискивая слова «нутрициолог», «нутрициология» и т.д., затем:
- Избавились от очевидно нерелевантных профилей. Но в целом не страшно, когда затесался фитнес-блогер: если у него нет рилсов, которые бьют 50 000+ просмотров и >1% комментариев, алгоритм просто не «подсветит» его контент.
- Ограничение «>1 000 подписчиков» поставил продюсер — ему интересны только более-менее раскрученные авторы
- Все необходимые данные собрали в базу данных.
Собрав 993 релевантных аккаунта создали прочную основу для мгновенного парсинга последних рилсов и выявления именно того контента, который соответствует строгим критериям вирусности.
5. Парсинг рилсов у собранных аккаунтов
Взяв отобранные 993 аккаунта, мы приступили:
- Заходим и забираем у каждого последние 30 рилсов (хоть все рилсы автора, по выбору продюсера), чтобы не растягивать поиск на очень старый контент.
- Читаем метрики просмотров, лайков, комментариев, сохраняем текст описания (caption).
Ставим фильтры (50 000 просмотров и >1% комментариев)
- Отправляем в базу + формируем сообщение в Telegram-бот, который предупреждает продюсера о подходящих фильтру.
Таким образом мы исключили неэффективные методы (поиск по хэштегам и подбор похожих аккаунтов) и создали систему, которая с помощью точечного анализа аккаунтов собирает и фильтрует контент по строгим критериям вирусности.
Собрав 993 релевантных аккаунта и проанализировав 18 797 рилсов за считанные часы, мы получили только 26 рислов, которые действительно работают. Это дало продюсеру чёткие, проверенные данные для создания контента, способного вернуть охваты и стимулировать рост продаж.
Казалось бы, 26 рилсов из почти 19 тысяч — это очень небольшая выборка.
Из почти 19 тысяч всего 26 рилсов - это как найти 26 алмазов среди тонн пустой породы: результат кажется небольшим, но именно эти «бриллианты» способны открыть новый подход.
Как это сработало на практике?
Продюсер тщательно изучил эту подборку и выявил паттерны, которые решил использовать для своих новых роликов. Результат превзошёл все ожидания: контент, созданный с учётом этих инсайтов, позволил восстановить количество просмотров.
🎁 Все собранные блогеры и их рилсы вы можете получить одним файлом, что бы найти новые идеи и адаптировать под свою нишу.
👉 Забирайте: @givingoutbot
Почему автоматизация — ключевое преимущество?
Автоматизация превращает сложный и трудоёмкий процесс поиска трендов и вирусного контента в быстрый, точный и экономичный инструмент. Этот подход позволяет заказчику:
- Мгновенно получать проверенные инсайты.
- Оптимально использовать ресурсы.
Быстро адаптироваться к изменениям рынка.
Таким образом, автоматизированный поиск вирусных рилсов не только возвращает охваты, но и служит мощным инструментом для масштабирования успешной контент-стратегии.
Итого: только сухие цифры.
- 993 релевантных аккаунта нутрициологов с 1 000+ подписчиков.
- 18 797 рилсов, загруженных и проанализированных менее чем за 6 часов.
- 26 рилсов соответствуют строгим критериям вирусности
- Каждый рилс мы сохраняем в базе, а «залетевшие» помечаем отдельно.
- Telegram-бот автоматически шлёт сообщение с полной информацией только о залетевших рилсах.
Какие данные мы показываем в боте
Внутри нашего Telegram-бота всё это оформлено так, что продюсер получает только те рилсы которые соответствуют фильтру. Если хочет получить весь список, бот скидывает файлы (Exel или CSV-таблицы) со всеми рилсами и аккаунтами.
Превратили догадки в чёткий алгоритм
Никакой магии: просто алгоритм, который находит то, что реально работает у конкурентов.
Было
- Упавшие охваты. Продюсер столкнулся с резким снижением охватов, из-за чего начало «проседать» количество потенциальных клиентов и, как следствие, продажи.
- Хаотичный поиск новых идей. Все попытки найти «свежие форматы» рилсов сводились к ручному мониторингу ленты, просмотра хэштегов и неоднородным методам, которые либо занимали массу времени, либо давали мало результативную выборку.
- Отсутствие ясной системы анализа. Не было точного алгоритма, который позволил бы быстро отследить актуальные тренды у конкурентов. Всё делалось «на ощупь», а важные моменты регулярно упускались.
Стало
Создана системная автоматизация. Заказчик получил инструмент, который:
- Автоматически собирает актуальные аккаунты (в нашем кейсе 993 релевантных нутрициолога >1 000 подписчиков).
- Выгружает и анализирует рилсы (18 797 штук за ~6 часов).
Фильтрует «залетевшие» по строгим критериям (>50 000 просмотров и >1% комментариев).
Нашли 26 «бриллиантовых» рилсов. Конкретная и маленькая, но максимально результативная выборка, где продюсер видит реальные «залёты» (топовые просмотры и процент комментариев).
Понятная структура и отчёт Все данные автоматически приходят в Telegram-бот. Можно быстро просмотреть «лучшие» рилсы либо запросить полный список в CSV/Excel.
Продюсер получил не просто аналитику, а рычаги роста.
Больше не нужно гадать — всё, что работает, уже собрано и систематизировано.
- Новый пул идей для контента. Благодаря анализу тех самых 26 роликов, где использовались разнообразные сценарии (жёсткие триггеры, личные истории, офферы через CTA «напиши +» и т.д.), продюсер смог создавать собственные рилсы, используя уже проверенные приёмы.
- Рост охватов. Новые ролики, снятые с учётом паттернов «бриллиантовых» рилсов, помогли вернуть охваты на прежний (а местами и более высокий) уровень.
- Вместо недель ручных поисков и экспериментов — автоматический парсинг и готовый список «алмазных» рилсов.
Инструмент, который работает в любой нише
Соберём релевантные аккаунты, найдём вирусные рилсы, покажем, что повторять — в любой нише, за часы, а не недели.
- Системность и прозрачность. Не нужно больше слепо листать ленту или нанимать целую команду ассистентов, чтобы вручную искать «тренды». Сервис даёт чёткую методику: от сбора аккаунтов до фильтрации по «вирусным» критериям.
- Быстрый доступ к «рабочим» кейсам. В любой нише (не только нутрициология) можно найти несколько десятков мощных примеров из тысяч видео и сразу повторять успешные сценарии.
- Гарантированная экономия. Как времени (парсинг/анализ занимают считанные часы), так и денег.
- Возможность мгновенной адаптации. При изменении трендов сервис сразу показывает новые «залёты» в Telegram-боте, позволяя быстро корректировать контент-стратегию.
В этом кейсе мы показали, как система работает для нутрициологов, но структура универсальна. Точно так же можно анализировать и находить вирусные рилсы у фитнес-тренеров, коучей, психологов, маркетологов, beauty-специалистов и других экспертов. Всё, что нужно — это задать нужную нишу, и алгоритм сам соберёт, отфильтрует и покажет лучшие примеры.
*Instagram принадлежит компании Meta Platforms Inc., которая признана экстремистской организацией и запрещена на территории Российской Федерации.
Как связаться?
Telegram: @ffkhasanov