Лайки в группе в вк: Как посмотреть кто поставил лайк в группе вк? Нужно посмотреть полный список тех кто ставил лайки. — Спрашивалка

alexxlab

Что дают лайки в ВК – Pro ВКонтакте

На чтение 3 мин Просмотров 770 Опубликовано

Социальные сети прочно вошли в нашу жизнь не только как средство общения, но и как средство публикации фотографии и видеоматериалов. Очевидно, мерилом оценки внимания и качества публикаций служат лайки. Они помогают сделать первоначальную оценку качества постов и материалов. В данной статье описано основное значение и применение лайков.

Сегодня мы расскажем вам что дают лайки в социальной сети вконтакте, зачем они нужны и какую роль играют в продвижении страниц и сообществ, а так же ответим на вопрос зачем просят лайки другие пользователи

Содержание

  1. Зачем нужны лайки в ВК? Их основное применение
  2. Лайки и продвижение группы ВК
  3. Зачем просят лайки в «вконтакте»?

Когда пользователь соцсети ставит сердечко, он выражает одобрение владельцу поста.

Это хороший инструмент для анализа качества публикации. Различные компании, сообщества используют отметки для привлечения и раскрутки аккаунта. Лайки – мера анализа востребованности и популярности как аккаунта, так и его владельца. Вот для чего нужны лайки в ВК:

  • Для раскрутки паблика или социальной группы;
  • Для обеспечения лучших продаж продукции;
  • Стать популярнее, поднять самооценку;
  • Лайк- особый способ невербального общения между людьми.

Стоит отметить, что сердечко, поставленное «другом» вконтакте, будет видно всем его друзьям и далее по цепи. Это и приводит к популяризации страницы.

Лайки и продвижение группы ВК

Роль лайков в продвижении и раскрутке групп и сообществах:

  • Сердечки помогают поднять пост вверх по ранжируемости.
  • Это способствует привлечению новых фолловеров.
  • Кроме того, лайки – способ повысить доверие к определённым видам продукции: при анализе количества сердечек у клиента может увеличиться доверие к бренду компании.
  • Чем больше лайков, тем больше вероятности привлечения рекламы в пост. По статистике, публикация рекламы начинается от 20 тысяч лайков под постами.
  • Чтобы увеличить количество сердечек, можно воспользоваться накруткой, однако такой вариант не всегда является эффективным, необходимо также удержать аудиторию.
  • Максимальный эффект даст непосредственное развитие существующего аккаунта, но данный способ непрост для реализации.

Зачем просят лайки в «вконтакте»?

Существует множество причин выпрашивания сердечек у владельцев страниц. Одни делают это с целью получения одобрения у окружающих людей, кто-то соревнуется с другими владельцами страниц. Как правило это делают с целью продвижения страниц и групп.

Вопросы прошения лайков обсуждается в психологии, это сравнивается с эффектом «поглаживания», т.е с получением внимания со стороны людей.

Применение лайков ВК поистине многообразно, начиная от психологического поднятия самооценки, заканчивая повышением популярности товара, личного бренда компании или же заработком на рекламе. Всё зависит от целей пользователя, от его личных предпочтений.

Оцените автора

Анализ группы ВК: часть 1, данные

  • 1. Начало
  • 2. Настройка соединения
  • 3. Загрузка списка участников группы
  • 4. Загрузка дополнительных данных
  • 5. Загрузка постов со стены группы
  • 6. Лайки, комментарии и снова лайки
  • 7. Объединение данных
  • 8. Заключение

Отчет в трех частях о работе с данными группы ВКонтакте с помощью языка R. Первая часть описывает получение и обработку данных, вторая – их визуализацию, а третья часть посвящена моделированию. В качестве анализируемой группы выступает беговое сообщество Воронежа.

В первой части используем API ВКонтакте и загрузим данные об участниках сообщества, а также информацию об активностях пользователей на стене группы.

1. Начало

Для работы с API ВКонтакте мы будем использовать OAuth-авторизацию. Приведенный код использовался в RStudio на OS X El Capitan. Для других операционных систем, возможно, потребуется задействовать другие библиотеки.

Sys.setlocale('LC_ALL','utf-8') # если нет проблем с кодировкой, отключите эту строчку
## [1] "C/utf-8/C/C/C/C"
library(RCurl)
library(httr)
library(RJSONIO)
library(lubridate)
library(dplyr)

2. Настройка соединения

Прежде всего надо зарегистрировать свое приложение как Standalone. После регистрации приложения заходим в раздел

Настройки узнаем свои client_id и client_secret, сохраняем их соответствующие переменные вместе с именем приложения app_name в файл secret_keys.R. В поле Адрес сайта вводим адрес, который в консоли R выдает функция oauth_callback() и прописываем localhost в поле Базовый домен. Теперь можно проходить аутентификацию. Напишем функцию, которая будет возвращать строку с токеном:

get_access_token <- function(){
    accessURL <- "https://oauth. vk.com/access_token"
    authURL <- "https://oauth.vk.com/authorize"
    vk <- oauth_endpoint(authorize = authURL,
                         access = accessURL)
    myapp <- oauth_app(app_name, client_id, client_secret)
    ig_oauth <- oauth3.0_token(vk, myapp,  
                               type = "application/x-www-form-urlencoded",
                               cache=FALSE)
    my_session <-  strsplit(toString(names(ig_oauth$credentials)), '"')
    access_token <- paste0('access_token=', my_session[[1]][4])
    
    access_token
}

Теперь для авторизации нам надо выполнить две команды. Параметр access_token, который нужно указывать в некоторых случаях будет находиться в одноименной переменной. После успешного прохождения аутентификации в браузере появится сообщение: Authentication complete. Please close this page and return to R.

source('secret_keys.R')
# файл выглядит как-то так,
# client_id <- "123456"
# client_secret <- "секретик"
# app_name <- "мое_приложение"
access_token <-get_access_token()

Теперь мы можем отправлять запросы используя методы API и получать информацию в формате JSON.

Например:

fromJSON(getURL('https://api.vk.com/method/groups.getById?group_id=rommikh'))
## $response
## $response[[1]]
## $response[[1]]$gid
## [1] 108370559
## 
## $response[[1]]$name
## [1] "Роман Михайлов. Мысли и Загоны."
## 
## $response[[1]]$screen_name
## [1] "rommikh"
## 
## $response[[1]]$is_closed
## [1] 0
## 
## $response[[1]]$type
## [1] "page"
## 
## $response[[1]]$photo
## [1] "http://cs629512.vk.me/v629512597/28987/FZw1VCwd6G0.jpg"
## 
## $response[[1]]$photo_medium
## [1] "http://cs629512.vk.me/v629512597/28986/FflZLcIxhQQ.jpg"
## 
## $response[[1]]$photo_big
## [1] "http://cs629512.vk.me/v629512597/28985/jW40wpOChPY.jpg"

3. Загрузка списка участников группы

Ниже приведен код двух функций, которые используются для получения списка участников группы. Певрвая,

get_members() имеет два аргумента: идентификатор группы и порядок сортировки (необязательный аргумент), который нужен в случае, если запрос адресуется группе, в которой у нас нет прав модератора (см. комментарий в коде). Также, заданы все возможные поля участников из которых будут выбраны нужные функцией members2df(). Эта функция возвращает датафрейм из переданного ей списка. Здесь используется перебор по всем элементам списка. Хотя этот метод не самый быстрый, он нам вполне подходит — количество пользователей невелико, и он наглядный, нет необходимости подбирать индексы и имена признаков в наших данных. Стоить заметить, что этот метод вернет только первую тысячу участников, т.к. у исследуемой группы на данный момент порядка 630, то пока он нам подходит. Ниже нам придется загружать и длинные списки (для получения всех постов на стене группы), а так же как преобразовывать данные для стран и городов.

get_members <- function(group_domain, sort = 'sort=time_asc') {
    # формируем строку запроса
    # sort <- 'sort=id_asc' # если нет модераторских прав
    # у нас есть права, поэтому можем загружать в порядке вступления
    fields <- 'fields=sex,bdate,city,country,photo_50,photo_100,photo_200_orig,photo_200,photo_400_orig,photo_max,photo_max_orig,online,online_mobile,lists,domain,has_mobile,contacts,connections,site,education,universities,schools,can_post,can_see_all_posts,can_see_audio,can_write_private_message,status,last_seen,relation,relatives,counters'
    api <- paste0('https://api. vk.com/method/groups.getMembers?group_id=', group_domain)
    request <- paste(api, fields, sort, access_token, sep='&')
    # получаем данные в формате JSON
    members_list <- fromJSON(getURL(request))
    # преобразуем список в data.frame
    members <- members2df(members_list$response$users)
    members
}
members2df <- function(members){
    # создаем датафрейм, в который будем записывать данные
    df <- data.frame(uid = rep(0,length(members)))
    i <- 0
    for (member in members) {
        i <- i + 1
        df$uid[i] <- member$uid # id пользователя
        df$first_name[i] <- member$first_name # имя
        df$last_name[i] <- member$last_name # фамилия
        df$sex[i] <- member$sex # пол
        df$bdate[i] <- ifelse(is.null(member$bdate), NA, 
                              ifelse(nchar(member$bdate)<6,
                                    as.character(dmy(paste0(member$bdate,'.1904'))),
                                    as.character(dmy(member$bdate))))  # дата рождения
        df$city_id[i] <- ifelse(is.
 
 
 null(member$city), NA, member$city) # город
        df$country_id[i] <- ifelse(is.null(member$country), NA, member$country) # страна
        df$university[i] <- ifelse(is.null(member$university_name), NA,
                                   ifelse(member$university_name=='', NA, 
                                          member$university_name)) # ВУЗ
        df$deactivated[i] <- ifelse(is.null(member$deactivated), 'active', 
                                    member$deactivated) # живой ли аккаунт пользователя?
    }
    
        df
}

Итак, теперь мы можем получить данные о пользователях, которые сохраним в таблицу members. Также получим список уникальных стран и городов наших участников.

group_domain <- 'running_vrn'
members <- get_members(group_domain)
members_countries <- unique(members$country_id)
members_cities <- unique(members$city_id)

4. Загрузка дополнительных данных

В ответ на запрос о городах и странах данные приходят в таком формате:

fromJSON(getURL('https://api. vk.com/method/database.getCountriesById?country_ids=211,61'))
## $response
## $response[[1]]
## $response[[1]]$cid
## [1] 211
## 
## $response[[1]]$name
## [1] "Французская Полинезия"
## 
## 
## $response[[2]]
## $response[[2]]$cid
## [1] 61
## 
## $response[[2]]$name
## [1] "Гваделупа"

В этом случае мы можем пребразовывать список списков в датафрейм используя векторные выражения и следующую хитрую функцию. В результирующей переменной придется переименовать колонки.

lists2df = function(ll){
    as.data.frame(do.call(rbind, lapply(lapply(ll, unlist), "[",
                                        unique(unlist(c(sapply(ll,names)))))),
                  stringsAsFactors=FALSE)
}

Теперь мы можем записать страны и города участников в переменные countries и cities соответственно, передав функции lists2df() результат запроса в формате JSON. Перед тем, как собрать все данные окончательно, мы переименуем столбцы этих двух переменных таким образом, чтобы названия были как в переменной members.

# страны
request_countries <- paste0('https://api.vk.com/method/database.getCountriesById?country_ids=', 
                            paste(members_countries, collapse=","))
countries <- lists2df(fromJSON(getURL(request_countries))$response)
# города
request_cities <- paste0('https://api.vk.com/method/database.getCitiesById?city_ids=', 
                         paste(members_cities, collapse=","))
cities <- lists2df(fromJSON(getURL(request_cities))$response)

5. Загрузка постов со стены группы

Воспользуемся методом wall.getById для чтения всех постов в группе (заметим, этот способ не оптимальный, см. дальше). Методу надо сообщать идентификаторы постов, которые имеют вид -<group_id>_<post_id>. Т.к. нам неизвестны списки постов, то придется перебирать все подряд. Сразу получить все посты за один запрос не удастся, поэтому будем перебирать их пачками по 100. В случае, если поста с данным идентификатором не существует, ничего возвращено не будет. Все посты в группе начинаются с 1. Вычислить последний можно прочитав 2 последних поста и сравнив их идентификаторы (последний пост может оказаться старым и закрепленным, поэтому для уверенности надо прочитать и последний) — для этого можно воспользоваться методом wall.get (здесь у них индексы 2 и 3):

two_last_posts <- fromJSON(getURL('https://api.vk.com/method/wall.get?domain=runningvrn&count=2'))$response
id_max <- max(two_last_posts[[2]]$id, two_last_posts[[3]]$id)

В функции get_wall_posts() мы формируем список идентификаторов постов, которые потом пытаемся получить. Посты читаются пачками, размер которой определен как необязательный параметр id_step. После получения списка постов они приводятся в требуемый вид функцией wall2df().

# пауза при между последовательными запросами
sleep_time <- .34
# сохраняем записи c id_min по id_max в датафрейм
get_wall_posts <- function(id_min, id_max, id_step=100){
    # устанавливаем основные параметры вызова
    extended <- paste0('extended=', 0)
    copy_depth <- paste0('copy_history_depth=', 1)
    # загружаем посты пачками
    id_lo=id_min;id_hi=id_min+id_step-1
    cat(id_min,'-',id_max,': ') # вывод текущей позиции, чтобы не грустить
    while (id_lo < id_max) {
        cat(min(id_hi, id_max), '.  ')# вывод текущей позиции, чтобы не грустить
        posts_range <- id_lo:id_hi # диапазон в текущей пачке
        posts <- paste0('posts=', paste0('-', group_id, '_', posts_range, 
                                        collapse=','))
        # используем версию 4.9
        # можно без access_token (изменится поле whodidthis)
        # request <- paste('https://api.vk.com/method/wall.getById?v=4.9',
        #                  posts, extended, copy_depth, sep='&')
        request <- paste('https://api.vk.com/method/wall.getById?v=4.9',
                         posts, extended, copy_depth, access_token, sep='&')
        posts_list <- fromJSON(getURL(request))
        # если пачка первая, то создаем датафрейм
        if (id_lo == id_min) 
            df <- wall2df(posts_list$response)
        # а если нет, то дополняем следующей пачкой
        else 
            df <- rbind(df, wall2df(posts_list$response))
        # пауза, чтобы запросы не были слишком частыми
        if (id_hi < id_max) Sys. sleep(sleep_time)
        # индексы для новой пачки
        id_lo <- id_lo+id_step
        id_hi <- id_hi+id_step
    }
    
    df
}
# сохраняем посты из wall в датафрейм
wall2df <- function(wall){
    # создаем data.frame в который будем записывать данные
    df <- data.frame(uid=rep(0, length(wall)))
    i <- 0
    # перебираем все посты
    for (wall_post in wall){
        i <- i + 1
        df$uid[i] <- wall_post$id # id поста
        df$author[i] <- wall_post$from_id # автор поста
        df$whodidthis[i] <- ifelse(is.null(wall_post$created_by),
                                   ifelse(is.null(wall_post$signer_id),
                                          NA, wall_post$signer_id),
                                   wall_post$created_by) # автор репоста, если указан
        df$type[i] <- wall_post$post_type # пост/репост
        df$comments[i] <- wall_post$comments[["count"]] # кол-во комментариев
        df$likes[i] <- wall_post$likes[["count"]] # кол-во лайков
        df$reposts[i] <- wall_post$reposts[["count"]] # кол-во репостов
        df$date[i] <- wall_post$date # дата поста
        df$text[i] <- wall_post$text # текст поста
    }
    # преобразуем дату в нужный формат
    df$date <- as. POSIXct(df$date, origin="1970-01-01", 
                          tz='Europe/Moscow')
    
    df
}

Итак, сохраним все посты группы:

group_id <- 89497660 # id нашей группы
id_min <- 1
posts <- get_wall_posts(id_min, id_max)

Опять же заметим, что этот способ не подходит для сообществ с большой историей. Чтение таким методом займет какое-то время из-за перерывов между чтением пачек. Это не критично в нашем случае, потому как постов довольно мало (меньше 500 на момент написания). В целом, наиболее логичным же представляется способ комбинацией типов запросов. Например, в нашем случае на 100 идентификаторов возвращается порядка 20 реально существующих постов. Используя же метод wall.get можно читать по 100 штук, однако здесь возможны трудности – например, во время чтения может быть создан новый пост или откреплен верхний, а чтение этим методом происходит сверху вниз, таким образом, пачки “поедут”. Но благодаря комбинации методов API можно составить список идентификаторов всех реально существующих постов, в этом случае можно прилично уменьшить время чтения.

6. Лайки, комментарии и снова лайки

Мы хотим узнать, кто ставит отметки “мне нравится”, комментирует посты. Также, соберем идентификаторы тех пользователей, кто ставит лайки комментариям. Функция get_likers_commenters() возвращает список, где для каждого поста на стене указаны поставившие лайк к посту, прокомментировавшие его и поставившие лайк к комментариям (в полях likers, commenters, comments_likers соответственно). Функция возвращает первые сто лайков и комментариев, что не ограничивает, у нас и столько нет.

get_likers_commenters <- function(posts){
    posts_likers_commenters <- list()
    cat('1-', dim(posts)[1], ': ', sep='')
    for (i in 1:dim(posts)[1]){
        # получаем пользователей, лайкнувших пост
        request_likers <- paste0('https://api.vk.com/method/likes.getList?owner_id=-',
                                 group_id, '&type=post&item_id=', posts$uid[i])
        likers <- fromJSON(getURL(request_likers))$response$users
        # получаем пользователей, прокомментировавших пост
        request_comments <- paste0('https://api. vk.com/method/wall.getComments?v=5.50&owner_id=-',
                                   group_id, '&post_id=', posts$uid[i])
        comments <- fromJSON(getURL(request_comments))
        # список для комментаторов
        commenters <- c()
        # список идентификаторов постов
        comments_ids <- c()
        # список для поставивших лайки комментарию 
        comments_likers <- c()
        # прокомментировал ли кто-то пост?
        if (comments$response$count){
            commenters <- sapply(comments$response$items, 
                                 function(comment) comment$from_id)
            comments_ids <- sapply(comments$response$items, 
                                   function(comment) comment$id)
            # теперь пройдемся по всем комментариям, чтобы собрать лайкеров
            for (comment_id in comments_ids) {
                request_comments_likers <- paste0(
                    'https://api.vk.com/method/likes.getList?owner_id=-',
                    group_id, '&type=comment&item_id=', 
                    comment_id)
                comments_likers = c(comments_likers, 
                                    unlist(fromJSON(getURL(request_comments_likers))$response$users))
            }
        }
        # заполняем поля идентификаторами пользователей
        posts_likers_commenters[[i]] <- list(likers = likers,
                                             commenters = commenters,
                                             comments_likers = comments_likers)
        # скрашиваем томительное ожидание
        if( i %% 25 == 0) cat(i, ' .  ')
        # на моем маке проблема с SSLRead при частых запросах ;(
        if( i %% 200 == 0) Sys.sleep(10)
    }
    posts_likers_commenters
}
posts_likers_commenters <- get_likers_commenters(posts)

Получив последий список с данными об активности пользователей на стене можно собирать все данные вместе

7. Объединение данных

На последнем шаге объединим наши данные в таблицы members и posts, которые будем использовать для построения визуализации и моделирования.

Подготовим таблицы с городами и странами — для этого надо переименовать столбцы по образу таблицы members. Затем преобразуем идентификаторы из строк в числа и заполним пропуски для пользователей, не указавших свои географические данные. Наконец, введем переменную возраст. При создании, пользователям, не указавшим год рождения он устанавливался как 1904. Поэтому после вычисления возраста отсеем пользоватей с возрастом больше 100 лет.

# переименуем столбцы
countries <- rename(countries, country_id=cid, country = name)
cities <- rename(cities, city_id=cid, city = name)
# преобразуем значения идентификаторов в численный тип
countries$country_id <- as. integer(countries$country_id)
cities$city_id <- as.integer(cities$city_id)
# подставим названия городов и стран
members <- left_join(members, cities, by = 'city_id')
members <- left_join(members, countries, by = 'country_id')
# заполним пропуски
members$country[is.na(members$country)] <- 'не указана'
members$city[is.na(members$city)] <- 'не указан'
# введем колонку с возрастом пользователей и уберем значения > 100 лет
members$age <- floor(as.numeric(difftime(now(), members$bdate, units = 'days'))/365.25)
members$age[members$age > 100] <- NA

Перенесем всю данные из переменной posts_likers_commenters в таблицу posts. При этом каждая ячейка в новых столбцах будет списком.

# добавим информацию об активности к каждому посту
posts$likers <- sapply(posts_likers_commenters, function(plc) plc$likers)
posts$commenters <- sapply(posts_likers_commenters, function(plc) plc$commenters)
posts$comments_likers <- sapply(posts_likers_commenters, function(plc) plc$comments_likers)

Таким образом, вся нужная информация перенесена в таблицы members и posts и готова для использования. Сохраним ее в один файл для последующей работы.

save(list = c('posts', 'members'), file = "runningvrn.RData", envir = .GlobalEnv)

8. Заключение

Итак, мы получили все необходимые исходные данные для анализа. Для справедливости стоит заметить, что для групп с большими количеством участников и активностью методы надо доработать. Хороший способ представляют собственные методы на VKScript.

Посмотрим заголовки полученных таблиц:

load("runningvrn.RData")
# география участников сообщества
head(members[,-3], 3)
##         uid first_name sex      bdate city_id country_id university
## 1  14557170     Сергей   2 1991-02-11       0          1        ВГУ
## 2 101040354     Сергей   2 1904-02-24      42          1        ВГУ
## 3  93517209    Алексей   2 1994-06-03      42          1      ВГИФК
##   deactivated      city country age
## 1      active не указан  Россия  25
## 2      active   Воронеж  Россия  NA
## 3      active   Воронеж  Россия  21
head(posts, 3)
##   uid    author whodidthis type comments likes reposts                date
## 1   2 -89497660         NA post        0    24       2 2015-03-12 23:50:09
## 2   3 -89497660         NA post       12    17       8 2015-03-13 11:04:37
## 3  17 -89497660   14557170 post       13    19       4 2015-03-14 10:52:10
##                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       text
## 1                                                                                                                                                                                                                               Друзья!<br>Мы создаем "Клуб любителей бега в городе Воронеж". <br>Каковы его цели:<br>1. Объединить людей, любящих бегать или желающих научиться.<br>2. Создать площадку для общения и обмена опытом и ,конечно, совместных тренировок.<br>3. Предоставить возможность заниматься с тренером и получить необходимые знания.
## 2                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  Друзья!<br>Завтра первый сбор и тренировка!<br>Встреча в 8.00 утра в СК "Олимпик" 14.03 суббота! <br>Сбор за шлагбаумом у красного здания с надписью "Subway".<br>Для связи 89805562423
## 3 Ребят, спасибо всем, кто сегодня пришел!Сбор был в 8, в 8.05 был старт,так что те, кто опоздали - в следующий раз не опаздывайте!)Вышло три группы: ребята пробежавшие 13 км, 6 км, и девочки,которые тоже что то, но пробежали!В связи с этим:<br>1.  В следующий раз мы сделаем разделение на несколько групп!\U0001f3c3\U0001f3c3\U0001f3c3<br>2.Время и количество сборов тоже обсудим в группе,я думаю, 2-3 пробежки в неделю будет.<br>Девочки, которые спрашивали, как правильно бежать, дышать,одеваться и т.д. - все это будем постить в группе!
##                                                                                                                                                                                                                                                 likers
## 1 312499475, 2383410, 27426538, 116583986, 43224637, 16038695, 2375685, 31297393, 53200996, 132013462, 4906974, 13325384, 14557170, 23071780, 13148927, 41000815, 327715051, 215613672, 169312826, 21164907, 193199838, 22733010, 295507857, 101040354
## 2                                                                      31297393, 16452689, 37612440, 32838148, 14557170, 170847804, 28653573, 14867663, 193199838, 54937370, 59069686, 89453366, 198508425, 112710793, 195566974, 191661180, 101040354
## 3                                                     61756904, 49111265, 77397282, 35009292, 31297393, 13235227, 19073490, 116583986, 293992804, 7019172, 36217267, 18039690, 12921515, 16215566, 198508425, 101040354, 124076145, 28653573, 14557170
##                                                                                                commenters
## 1                                                                                                    NULL
## 2 231369078, 16215566, 231369078, 16215566, 101040354, 16215566, 101040354, 193199838, 43021214, 14557170
## 3         12795268, 14557170, 59069686, 14557170, 7846755, 14557170, 7846755, 14557170, 7846755, 14557170
##                          comments_likers
## 1                                   NULL
## 2                                   NULL
## 3 4041680, 14557170, 16215566, 198508425

Купить лайки группы ВК [1ч — 500/д — 1.

5м] [r30] |

Войти через Facebook

Войти через Google

Войти через Linkedin

Войти через Twitter


Запомнить меня

Забыли пароль?

Еще не зарегистрированы? Зарегистрируйтесь сейчас — это весело и просто!

  1. Дом
  2. Услуги
  4. Лайки группы ВК [1ч — 500/д — 1.5м] [r30]

Последний заказ

Всего просмотров
727

Ожидаемая поставка
Дней

Уведомление: Эта служба временно недоступна. Пожалуйста, зайдите позже через некоторое время или обратитесь в службу поддержки!

Описание об этой услуге

Категория: ВКонтакте
Уровень завершения: Недостаточно данных!
Рейтинги: Еще нет оценки!
Мин. Количество: 50
Макс. Количество: 1 500 000
Цена (за 1000): 3,84 $
Статус:

# Название услуги
Категория 		Тип Цена (за 1000) Минимальный заказ Максимальный заказ Скорость выполнения Рейтинги Статус Действия
1-538 Купить ВКонтакте Друзья [12ч — 300/дн — 9к]
ВКонтакте 		по умолчанию 72 $ 100 9000 100%
Еще нет оценки! Активный Вход и заказ
1-2731 Купить акции группы ВКонтакте Сообщение [1ч — 300/д — 1. 5м] [r30]
ВКонтакте 		по умолчанию 4,8 $ 50 1500000 Недостаточно данных! Еще нет оценки! Активный Вход и заказ
1-3252 Купить Просмотры постов ВКонтакте [1ч — 20к/д — 1.5м] [r30]
ВКонтакте 		по умолчанию 2,4 $ 50 1500000 Недостаточно данных! Еще нет оценки! Активный Вход и заказ
1-3247 Купить Просмотры постов ВКонтакте [1ч — 5к/д — 500к]
ВКонтакте 		по умолчанию 0,24 $ 50 500000 Недостаточно данных! Еще нет оценки! Активный Войти и заказать
1-3250 Купить просмотры постов ВКонтакте [6ч — 5к/д — 150к]
ВКонтакте 		по умолчанию 0,684 $ 20 150000 Недостаточно данных! Еще нет оценки! Активный Вход и заказ
1-3248 Купить ВКонтакте Просмотры видео [12ч — 1к/д — 100к]
ВКонтакте 		по умолчанию 0,346 $ 100 100001 Недостаточно данных! Еще нет оценки! Активный Вход и заказ