• Названии
• Статусе
• Описании

А теперь подробнее о каждом способе поиска.

Поиск групп ВКонтакте по ключевому слову в названии

Чаще всего в название сообщества добавляют слова, по которым его можно идентифицировать. Например, кафе, школа, ресторан. Это самый распространенный способ поиска сообщества. 

Вот так выглядит название сообщества с ключевым словом.

Давайте разбираться, как искать такие сообщества.

• Для работы заходим во вкладку Поиск > Сообщества > Ключевая фраза

Логика поиска сообществ по ключевым фразам проста. Сначала вводим ключевые фразы, по которым будет проходить поиск. Затем выставляем другие характеристики сообществ при необходимости.

Кроме общих параметров, в поиске можно выбрать:

Верифицированные сообщества

• Такие сообщества проверил и верифицировал сам ВК
• Возле их названия появляется специальный значок
• При наведении можно прочитать справочную информацию
• Если в названии сообщества будет написано Официальное сообщество или поставлен значок, имитирующий галочку, парсер не соберет такое сообщество

Вот как отображаются верифицированные сообщества.

Только сообщества с товарами

• Парсер найдет сообщества, в которых есть товары
• Обычно блок Товары подключен в коммерческих сообществах

Важно: при выдаче результатов в некоторых сообществах можно не увидеть товаров. Это значит, в настройках блок Товары подключен, но сейчас не заполнен.

Теперь рассмотрим общие настройки поиска сообществ.

Общие настройки поиска

Точное вхождение поисковой фразы

• Изначально галочка возле этой опции не стоит. То есть парсер автоматически соберет все словоформы к заданным ключевым словам
• Если поставить галочку, поиск будет проходить по тем словам, которые мы напишем по одному с новой строки во входных данных

Участников От и До

• Показывает размер сообществ
• Можно выбирать как обе границы (От и До), так и одну из них
• Использование настройки полезно, чтобы собрать интересующие по размеру сообщества

Крупные сообщества не всегда подходят для анализа ЦА (особенно развлекательные). Тогда можно ограничить количество участников до 50 000 – 100 000.

В других же проектах, наоборот, бывают интересны именно крупные паблики. А для третьих — самое золото составляют небольшие сообщества. Поэтому выбирать размер лучше сразу исходя из дальнейших задач.

Тип сообщества

Если нет специальной задачи найти определенный тип сообщества, эту опцию можно не выбирать.

Сортировка

• По умолчанию результаты выдаются без какой-либо сортировки
• Если выбираем сортировку, выдача ограничивается 1000 сообществ на ключевое слово
• Значительно срезает выдачу

Геоположение

• Можно выбрать страну и город/регион
• Для России и Украины обязательно выбрать еще и город/регион

Тут важно знать одну особенность. Как только в настройках парсера мы выбираем страну и город/регион, тут же отсекаем Паблики. Даже если мы выберем Тип сообщества Паблик.

Где искать

В этом выпадающем меню можно выбрать базы, в которых будет происходить поиск.

• «Везде» — привычный сбор, который работал в этом инструменте и раньше. То есть ключевые запросы, введенные в инструмент, ищутся не только по нашей собранной базе, но и получаются данные в реальном времени по API от ВК

Важно: ТХ ищет введенный ключ исключительно в названии сообщества, тогда как поиск от ВК находит ключевики в названии, статусе, описании и адресе.

Зачем мы это уточняем? Чтобы пользователи, открывшие результат задачи, не удивлялись, что в названии некоторых сообществ нет введенных фраз.

• «Только ВКонтакте» — это запрос от сервиса по API в реальном времени. Нужно быть готовым к тому, что данных получится немного. Один ключ дает возможность получить максимум по 3к сообществ (по 1к на каждый вид — паблики, группы, мероприятия). Это техническое ограничение, которое невозможно обойти. Плюс нужно понимать, что по этому методу вы получите сообщества, где ключи не только в названии, но и статусе, описании, адресе. Не все администраторы сообществ тщательно следят за наполнением, поэтому в сбор может попасть и мусор, тщательно просматривайте список

• «Только в TargetHunter» — сбор сообществ по внутренней базе ТХ (обновляется раз в 3 – 4 дня). Помните, ключевик найдется только в названиях сообществ, и количество собранных сообществ не будет равно количеству таких же сообществ в ВК

Универсальная рекомендация — пользоваться разными способами поиска, потом сохранить всё в один облачный список (так вы уберете возможные повторы) и работать уже с этим массивом данных дальше.

Вот как может выглядеть поиск сообщества по ключевым фразам в названии.

Подумайте, какие дополнительные настройки для поиска сообществ нужно выставить в вашем проекте.

Ключевая фраза в статусе

Статус у сообществ и пользователей изначально планировался для того, чтобы в нем сообщали важные и актуальные новости. Например, о распродажах или режиме работы в праздничные дни.

Сейчас в статусе частенько можно увидеть ключевые слова, которых нет в названии сообщества. 

Посмотрите, по названию этого сообщества вообще невозможно понять, чему оно посвящено. И тут нас спасает статус: мы сразу видим, что это частная школа верховой езды.

Давайте разбираться, как искать такие сообщества.

• Открываем вкладку Поиск > Сообщества > Статус

Поиск сообществ с ключевым словом в статусе происходит аналогично поиску сообщества по названию. Мы также указываем ключевые слова или фразы для поиска (по одному на новой строке). 

Если мы уже работали в этой нише, можем знать минус-слова. В этом случае их можно сразу записать по одному с новой строки.

Если мы еще не знакомы с нишей, оставляем это поле пустым. В режиме постфильтрации, когда найдем сообщества, можно пройтись и выставить минус-слова, если они найдутся. 

Определяем размер сообщества, исходя из наших дальнейших задач. Помним, что выставляя настройки гео в парсере, мы автоматом потеряем паблики.

Вот как может выглядеть поиск сообщества по ключевым фразам в статусе.

Выбирайте только те настройки, которые максимально помогут найти возможные сообщества.

Ключевая фраза в описании

У сообществ есть раздел Информация, где можно подробно написать, чем вы занимаетесь, режим работы или еще что-то важное. Это еще одно место, где можно найти ключевые слова, идентифицирующие деятельность сообществ.

Посмотрите, в этом примере ни в названии, ни в статусе нет слова Рассказы. Его можно найти только в описании (раздел Информация). Именно отсюда мы узнаем, что это за журнал.

Давайте разберемся, как найти сообщества по этому признаку.

• Для работы идем во вкладку Поиск > Сообщества > Описание

Алгоритм поиска аналогичный:

• Вводим ключевые слова по одному на каждой строке
• Если знаем минус-слова, также вписываем по одному
• Выбираем размер сообщества
• Тип сообщества не выбираем, если нет специальной задачи
• Гео не выставляем

Вот как может выглядеть поиск сообщества по ключевым фразам в описании.

В результате мы нашли сообщества тремя разными способами.

Таким образом мы собрали максимально возможное количество сообществ. Заметим, что поиск по статусу и описанию вообще мало кто проводит, все стандартно ищут по названию. Так что у вас теперь есть преимущество.

Итоги

Что делать с найденными сообществами? Всё зависит от дальнейших задач.

Операции, которые можно сделать:

• Объединить базы с помощью Инструменты > Пересечение баз > Сообщества (выбрать объединение)
• Провести фильтрацию с помощью Инструмент > Фильтр сообществ (чем тщательнее подойти к вопросу фильтрации, тем ценнее получается база)
• Собрать участников с помощью Сбор > Участники
• Собрать админов, чтобы добавить их в исключение, с помощью Сбор > Контакты сообществ (подробнее)
• Сохранить ссылки на сообщества и добавить их в РК в раздел Подписчики сообществ или Активность в сообществах (предварительно проверяем, насколько живое сообщество)

Итак, повторим важные моменты:

• Фразы во всех инструментах вводим по одной на новой строке.
• Верифицированные сообщества отмечаются специальным знаком самим ВК, и именно по нему происходит поиск сообществ, если поставлена галочка возле этой опции.
• При поиске сообществ с товарами в результатах могут быть сообщества, в которых сейчас товаров не видно. Это значит, в настройках сообщества включен блок Товары, но сейчас не заполнен.
• Если в настройках выбрать гео, мы автоматом исключим из выдачи паблики. Даже если в типе сообщества укажем паблики.
• Если выбрать сортировку в настройках поиска, будет выдано 1 000 сообществ на каждое ключевое слово — это связано с техническим ограничением ВК. Поэтому лучше не выбирать сортировку, а собрать как можно больше сообществ и провести глубокий анализ с помощью других инструментов.
• Чтобы собрать большое количество сообществ, используем все три инструмента.

Сегодня вы узнали все нюансы поиска нужных сообществ, теперь ни один конкурент не скроется от вас.

Приступаем к делу и удачной охоты!

Автор: Лариса Крутикова

Раскрутка групп и пабликов вконтакте

Описание

Парсер целевой аудитории вконтакте

Парсер целевой аудитории вконтакте — собирает живую аудиторию людей.
Собирает людей из групп, со страниц пользователей, из групп где есть обсуждения. по ключевым словам. Собирает людей по количеству поставленных лайков или оставленных комментариев
Можно собирать именно тех кто состоит группе, и принимает активное участие, пишет комменты, ставит лайки. Есть возможность установить фильтр при сборе, чтобы не парсил закрытые профиля.
Имеется функция сбора людей именно тех у кого открыты личные сообщение, открытая стенка, или имеется телефон. Фильтр по полу (м.ж) возраст, Странна, Город, с фотографией ли профиль или без, на фильтр семейного положения, школа, университет.
И всех людей он собирает именно которые принимают участие в группах, либо которые состоят в группе можно собрать, либо проходящих в этой группе которые просто зашли поставили лайк или коммент. Уникальная возможность собирать по ключевым словам.
Модуль поддерживает многопоточный режим, привязку индивидуальных проксей.
Данный модуль может собирать активную живую аудиторию не только со стен групп или с обсуждений, но и со стен пользователей которых вы укажите списком ид. Важный момент главное чтобы у пользователей была открыта стена, а для этого есть функция сбора людей с галочкой «только с открытыми стенами» Экспорт людей во все форматы после парсинга.
В базу не парсит собачек, одинаковых пользователей которые есть в базе, то есть имеется черный список

Парсер людей по поисковым ссылкам

Парсер пользователей вконтакте обходит лимит 1000 пользователей при парсинге.
Есть возможность собрать людей из разных городов с неограниченным количеством ссылок.
Имеется функции сбора людей: только с открытой стеной пользователя, только у тех у кого открыта ЛС(то есть кому можно писать в личные сообщения), парсит людей у которых указан только мобильный телефон.
Возможность собирать людей который находятся в online либо

 Так же есть возможность собирать людей в многопоточном режиме, использовать неограниченное количество аккаунтов, с привязкой прокси на каждый аккаунт.

Так же разбивает данные после парсинга в таком виде:

Парсер сообщества вконтакте по ссылкам из поиска групп

Парсер сообщества вконтакте собирает группы, мероприятия, страницы в многопоточном режиме с обходом лимита выдачи групп лимитом 1000.
Собирает группы путем перебора городов, есть поддержка привязки прокси к аккаунтам.
Работает с большим количеством групп, довольно быстрый и шустрый парсер групп. Есть возможность при сборе групп, собирать данные администраторов пабликов их ID вк для дальнейшей рекламы в личку.
Парсер групп собирает по ключевым словам, собирает все типы сообщества. Выгрузка групп в любой формат, txt, csv, html, экзель. Предусмотрена функция сборов групп с открытыми стенами
Возможность указать неограниченное количество ключевых слов.

Удобный тип выгрузки после парсинга групп вконтакте пример:

Парсер участников групп сообщества вконтакте:

Можно парсить людей которые сидят с мобильного приложения, или с браузера. Собрать участников сообщества, можно по следующим критериям и фильтрам, в данном приложении нужно указывать критерия уже в интерфейсе программы, так как мы собираем людей из групп, тут не указать ссылки на параметры.
Критерия у нас имеются такие как выбрав страну, город (любой можно вести свой), пол, возраст, семейное положение, сейчас насайте, фотографией или без, возраст, школа, университет.
Новая функция которая позволяет собрать людей из групп у которых только указан телефон на странице
Так же есть такие фильтры как парсере людей, это такие как открытыми стенами пользователи, и открытым доступом к личным сообщениям, длятого чтобы им можно было делать рассылку либо по стенам или рассылка по лс вк. Многопотность так же имеется, описывал это выше.
База выглядит так же как и на скрине, так же можно делать эскпорт и в другие форматы csv, html, xls.
Программа собирает все указанные данные со страниц: фио, телефон, доп.телефон, facebook, instagram, skype, twiter, vkID, web сайт, город, имя, фамилия, отчество.

Пример выгрузки после парсинга участников сообщества:

Парсер друзей пользователей по списку VkID пользователей

Очень часто мои клиенты просили меня сделать такой парсер чтобы можно было собирать людей из списка ид.
Допустим у вас есть готовый список людей вконтакте и их ID, вы можете загрузить в приложение список этих id и собрать их друзей по таким критериям как и в модуле парсере участников сообщества, модуль соберет вам в быстром многопоточном режиме всех друзей по списку id, и так же сможете их выгрузить через экспорт.
В модуле парсера друзей имеется такие же фильтры, вытягивать людей можно с открытами стенами, и с открытым доступом к личным сообщениям, т.е вы собрали целевых людей и сделали им рассылку.

На самом деле ничего сложного в использовании нет. Она так же собирает все данные друзей как и остальные парсеры.
т.е фио, телефон, доп.телефон, facebook, instagram, skype, twiter, vkID, web сайт, город, имя, фамилия, отчество. и так же разбивает их по колонкам отдельно,так же можно парсить людей которые сидят с мобильного приложения, или с браузера.

Пример выгрузки после парсинга друзей VkID вконтакте:

Парсер фотографий  людей и из групп вконтакте

Функции парсера фотографий вконтакте:

Данный модуль парсит фотографии по поисковым ссылкам людей из поиска вк, парсит по списку ID групп и по ссылкам групп, по списку пользователей ID. Собирает в многопоточном режиме, с использованием неограниченным кол-м аккаунтов
с привязкой прокси на каждый аккаунт вк. Есть возможность собирать фотографии открытые для комментариев, чтобы после парсинга фотографий была возможность сделать по ним рассылку.Наш парсер фотографий имеет возможность сохранять спарсеные фотографии из сообщества, или же из поиска людей или собранные по списку ID людей в папку на вашем пк.

Пример сохранения фотографий и файла с результом сбора фотографий в папке с модулем
данные фото из групп, таким же образом сохраняет фотки и пользователей, сортируя их VkID

Парсер видео по ключевым словам из вк

Пример после сохранившего файла после парсинга видео по ключевым словам с открытыми для комментов:

Парсер Обсуждений по списку сообщества вконтакте

Имеется возможность парсить обсуждения в многопоточном режиме.
Нет ограничений по парсингу, можно указать неограниченное количество групп есть функция очень удобная — позволяет парсить обсуждения с открытыми для комментариев
Возможность загрузить аккаунты с привязкой прокси на каждый акк.

Инвайтер в сообщества с возможностью приглашения друзей в группу и репостинга.

Функции данного модуля инвайтера в программе SmmCombain:
С помощью инвайтера сообщества вконтакте, можно вступить в группы с большого количества аккаунтов.
Можно использовать 1 или неограниченное количество аккаунтов с привязанными проксями на них.
Можно приглашать своих друзей аккаунта в свою группу, либо в группу друга, либо которую вы раскручиваете, указать количество приглашаемых друзей.
Список людей которых вы пригласили попадают в черный список который можно удалить потом, и добавляет в блеклист людей у которых закрыт доступ на приглашения в группу.
Есть возможность указать задержку от — до в секундах или в минутах.
При вступлении в группу можно репостить саму группу.
Можно репостить записи со стен групп на свою страницу, при репостинге вы можете использовать рандомизацию текста, а можно вообще не использовать текст.
Возможность задать количество репостинга записей со стен группПрограмма может работать с vk в многопоточном режиме.

Инвайтер друзей по списку ID или по ссылке из поиска

Инвайтер друзей в контакте по списку vkID , по ссылкам из поиска людей по всем критериям.
Модуль приглашения друзей на свою страницу позволяют раскручивать список аккаунтов, накрутить целевых людей из поиска или по списку спарсерных людей.В программе для работы с вк вы указываете список аккуантов или же один акк вк указываете поисковую ссылку, и с аккаунта идет запрос по найденным пользователям, либо если стоит галочка накрутить друзей на iD программа с загруженных акков отправляет запросы в друзья на профиль, т.е это уже будут боты — для количества если необходимо. А если вам нужны живые люди, то вы указываете список спарсеных людей т.е целевых и отправляете им запрос в друзья, при добавления в друзья если профиль закрыт, можно вести сообщение, т.е как на скрине колонка Text и затем идут запросы по данному списку.В инвайтере в друзья есть многопотоность, то есть для быстрой скорости работы как и я описывал выше. Приглашение в друзья вк в автоматическом режиме поможет вам автоматизировать трудоемкий процесс которые многие пользователи для раскрутки своих профилей вк делают вручную, с помощью нашей программы вам не придется делать это вручную.
Так же есть возможность приглашать друзей по списку ID людей которые находятся в online.

Инвайтер участников сообщетства в мероприятия

С помощью него вы можете пригласить участников сообщества на свое созданное мероприятие
Возможность приглашать своих друзей в мероприятие
Работает в многопоточном режиме, поддерживает привязку прокси к аккаунтам.
Есть функция задержки от — до в секундах и в минутах.
Возможность указать количество приглашений

Массовые рассылки сообщений в многопоточном режиме с привязкой прокси и UA

Рассылка по личным сообщения пользователей с вложениями фото/видео. — есть черный список
При рассылке в лс можно автоматически удалять сообщение отправленые
Рассылка сообщений по стенам пользователей фото/видео. — есть черный список
Рассылка сообщений по стенам групп фото/видео. — есть черный список
Рассылка сообщений по друзьям акуанта фото/видео. — есть черный список, так же галочка удалять сообшение после отправки
Рассылка сообщений по фотографиям пользователей фото/видео. — есть черный список
Рассылка сообщений по собранным темам обсуждения сообщества вконтакте фото/видео. — есть черный список
Рассылка сообщений по собранным видеозаписям вконтакте фото/видео. — есть черный список
Во всех рассыльщиках поддерживается рандомизация текста, и макросы. — есть черный список
Во всех рассыльщиках модулях поддерживаются вложения фото, видео.

Чистильщик аккаунтов вконтакте

Удаление лс, удаление из бесед
Перевод друзей в подписчики и наоборот, удалить подписчиков, удалить исходящие заявки в друзья,
Удаление собачек из друзей, заблокированных, очистка черного списка
Удаление из аккаунта аудио, видео, приложений, фото, альбомы, удаление пустых альбомов
Удаление новостей, документов, заметок, лайки, записей на стене, удаление статусов.
Удаление подарков, удаление приложения, фото со мной, видео со мной.
Выйти из групп, из заблокированных групп
Удаление собачек из групп
Работает в многопоточном режиме, и с поддержкой привязки прокси и UA на аккаунты.

Авторегистратор аккаунтов вконтакте

В автоматическом режиме регистрирует акакунты, поддерживает привязку индивидуальных прокси в настройках.
При регистрации аккаунтов можно в автоматическом режиме заполнять все данные.
При регистрации можно, указать все интересены. статус, заполнить стену, контакты, образование, карьеру,
жизненную позицию, автоматически указать место работы, можно группу, можно сделать типа страница подтверждена, так же настройку приватности, выбрать бабушек, дедушек, сестер, указать языки, семейное положение. Так же есть автоматическая разморозка замороженных аккаунтов вк

Сервисы которые работают с регером вконтакте: http://SimSMS.org , https://cheapsms.ru, https://sms-reg.com , http://give-sms.com, https://smska.net/ , https://sms-acktiwator.ru ,https://vak-sms.com, https://5sim.net, https://smshub.org

Лайкер вконтакте по ссылкам из поиска и по списку ид людей

Возможность ставить Лайки по Фото и видео
Возможность ставить лайки людям по ссылке из поиска
Ставить лайки и делать репосты со стены сообщества, и по списку пользователей
Возможность ставить лайки на посты в группах, и на стенах пользователя.
Возможность ставить лайки на стенах людей и делать репосты лайкнувших записей
Возможность делать репосты записей при лайкинге вк
Возможность лайкинга комментариев
Есть функция лайкинга постов в группе, записей в группе и делать репосты на свою страницу

Автоответчик для вконтакте

На каждый аккаунт можно настроить свой файл с вопросами и ответами индивидуальными.
Поддержка разгадаывания капчи.
Есть функция которая позволяет задать один раз заданный текст и потом не отвечать.
При АвтоОтветчике аккаунты можно синхронизировать с мультибраузером и видеть сообщения с браузера .
Функция проверка инбокса можно указать в секундах.

Чеккер аккаунтов вконтакте

Чекает аккаунты на количество друзей, поддерживается многопоточный режим в программе.
Работает по так же через прокси сервера, поддержка индивидуальных проксей.
Проверка чека на количество голосов, подписчиков, друзей у аккаунта.

Чекер с поиском целевой аудитории вконтакте

Чекер целевой аудитории вконтакте умеет проверять и фильтровать список пользователей на такие данные:
Проверять ID пользователя, Имя, Фамилия, Телефон, Пол, Город, Возраст, Количество групп у пользователя, Количество фотографий на странице пользователя, Количество друзей, Количество подписчиков.
И очень удобный фильтр это Последний визит пользователя.
Если у вас имеется свой список людей который вы хотите проверить и отфильтровать, то это будет очень полезная для вас штука отсеять мертвых.
То есть, она позволяет отсеивать людей которые не заходили больше месяца, или меньше месяца, или больше 1-2 лет и более, параметры визита вы уже сами выставить можете. можете отфильтровать людей именно по своему городу, указали город. он сам уже покажет всех юзеров из данного города.
Работает в многопоточном режиме
Поддерживает привязку прокси индивидуальных к аккаунта и UA.

Мультибраузер социальных сетей без банов вк fb Мультиак

Версия SmmCombain 4.6.4  и Версия Мультибраузер для вк 2.1.7
Дата 12.08.2021
+ Обновил все запросы.
+ Обновил все модули регер, заполнение и т д.
+ Обновил Полностью движок Мультибраузера.
+ Обновил запросы на веб модулях.
+ Перепрограммировал запросы api вк, обновил в коде на новую версию апи.

(Visited 11 246 times, 2 visits today)

Сбор аккаунтов ВКонтакте. Разбор id друзей ВКонтакте без стороннего софта. Парсер ВКонтакте для CMS

Программа, представляющая собой достаточно быстрый парсер пользователей и сообществ ВКонтакте, который, аналогично недавно вышедшему, собирает базу сообществ по списку заданных ключевых слов. Он позволяет настроить несколько очень полезных параметров, благодаря которым можно парсить узконаправленные базы сообщества, и даже пользователей в придачу.

Парсер поисковых групп

Парсер позволяет собирать базы данных сообщества определенного типа (группы, паблики, встречи) по списку заданных ключевых слов. Ключевые слова можно загрузить из файла. Количество сообществ, которое нужно получить от одного ключевого слова, можно указать вручную (но не более 1000, это лимит ВКонтакте). Для отсеивания ненужных групп есть такая опция как стоп-слова, которая исключает из результатов поиска сообщества, названия которых содержат хотя бы одно из заданных стоп-слов.

Для создания баз ориентированных на различные списки рассылки на стенах групп/пабликов/встреч можно парсить только сообщества с открытыми стенами. Указав метод сортировки перед началом парсинга, вы сможете получить базы сообщества с определенными параметрами и характеристиками. Если вы ориентируетесь на большие сообщества, вам поможет настройка, ограничивающая минимальное количество участников в них.

Как и в случае с программой, в этом парсере можно ограничить область поиска, указав конкретный регион в виде страны или города. Однако их необходимо указывать вручную с помощью идентификаторов. О том, как узнать ID города, вы можете прочитать в специальной статье « ». Идентификатор страны определяется таким же образом.

В итоге вы получите список прямых ссылок на нужные вам сообщества. К сожалению, чтобы получить список идентификаторов групп вместо ссылок на них, вам придется использовать другую программу, а не любой текстовый редактор, например блокнот.

Парсер поиска людей

Парсер позволяет получить список ссылок на страницы пользователей, найденных в поиске людей ВКонтакте по списку заданных ключевых слов. Ключевые слова можно загрузить из файла. Из-за ограничений ВКонтакте максимальное количество результатов, получаемых по одному ключевому запросу, составляет 1000 человек. Если вас волнует порядок сортировки пользователей в поиске, вы можете настроить его, выбрав наиболее подходящий пункт в выпадающем меню.

Опять же, если вы строите базу для массовых рассылок пользователей, специально для вас разработчик сделал поиск более избирательным, способным собирать только страницы с открытыми стенами и/или личными сообщениями. Для сбора целевой аудитории можно указать регион для поиска в виде идентификаторов города и страны, а также пол и возраст пользователей.

Если вы не любите накапливать собираемые базы, но действуете очень быстро, используя их сразу после разбора, вам наверняка будет интересна настройка на сбор людей онлайн, чтобы сразу после сбора можно было проводить максимально эффективные рассылки в кратчайшие сроки.

Нужная вам целевая аудитория будет собрана в виде прямых ссылок на страницы пользователей. Также в этой программе нельзя конвертировать ссылки в ID, но без этой программы очень легко обойтись.

Парсер людей из групп

Парсер, позволяющий получить список пользователей из любых открытых сообществ ВКонтакте. Вам достаточно указать прямые ссылки на нужные сообщества и настроить остальные параметры по своему усмотрению. Ссылки на сообщества можно загрузить из файла и указать в произвольном виде. Например, вот как можно указать ссылку на живое сообщество:

По результатам сбора собранная база данных может быть предварительно отсортирована в порядке возрастания или убывания по идентификаторам пользователей. Если у вас есть права модератора в сообществах, из которых вы отбираете пользователей, то вам будут доступны еще 2 метода сортировки результатов: в хронологическом или антихронологическом порядке путем вступления в сообщество.

Для получения максимально эффективных баз пользователей, которым вы планируете рассылать рассылки в будущем, есть варианты сбора пользователей онлайн и с открытыми стенами и личными сообщениями.

Парсер информации о людях

Раздел для сбора расширенной информации по списку пользователей ВКонтакте. Анализирует и отображает в виде таблицы следующие данные: имя, фамилию, пол, дату рождения, страну, город, мобильный телефон, привязанные аккаунты Instagram, Twitter, Facebook, текущий статус (онлайн/офлайн), стену и открытость личных сообщений.

Для получения этих данных о пользователях необходимо и достаточно загрузить список прямых ссылок на интересующих вас пользователей в поле «Страницы людей».

Собранная информация при необходимости может быть сохранена в 2-х типах файлов: в электронной таблице Excel в формате .xls или в обычном текстовом файле. В последнем случае все пользовательские данные будут разделены точкой с запятой.

Работа со строками

Разобрав базу сообщества, вы можете использовать встроенный инструмент для работы с базой для выполнения действий над полученной базой. Пока доступны только 3 полезные опции: добавление текста в начало или конец строк, ограничение количества строк в базе данных и удаление в ней дубликатов.

Таким образом, можно превратить базы ID, скажем, в ссылки на сообщества, чтобы использовать полученную базу в различных системах продвижения, требующих собственной базы в виде ссылок. Удаление дубликатов позволит вам избавиться от повторяющихся записей, причем абсолютно в любой базе, и не обязательно в базе, собранной этой программой.

Для любителей этой программы сразу отметим, что раньше ее можно было найти на различных форумах и сайтах вроде нашего под названием «VKGroupsWorker».

Парсинг ВКонтакте это сбор определенных данных, будь то id друзей определенного пользователя, номера телефонов, id людей из определенной группы и так далее. Набор этих действий направлен на сбор целевой аудитории, которая впоследствии будет использоваться для настройки

Мы парсим конкретных людей или группы, затем создаем файл с базой собранных данных и задаем его в настройках рекламы. Теперь наша реклама будет транслироваться только на указанный id пользователя. Таким образом, мы максимально точно ориентируемся на заинтересованную аудиторию. Примерный план работ можно увидеть на картинке ниже.

Этот способ разбора, о котором будет рассказано ниже, еще не встречался нигде, где он описан. Возьмите на вооружение и используйте этот подход. Преимущество в том, что никакого стороннего софта, кроме разве что бесплатного блокнота Notepad++ (если его нет в наличии, вбиваем название в поиск и скачиваем).

Хочу подчеркнуть, что для парсинга через Апи Вконтакте мы можем использовать только id пользователей любого человека из соцсети в контакте. Для сбора информации с групп этот способ не подойдет, необходимо использовать сторонний софт, но это тема для отдельной статьи!

Парсинг id друзей

Для начала нам понадобится id номер пользователя социальной сети vk, чьих друзей мы собираемся разбирать. Либо через поиск ищем, либо другим удобным для вас способом человека. Если пользователь переименовал адрес своей страницы, например, в http://vk.com/machommen, возьмите и кликните по аватарке этого пользователя, затем скопируйте значение после слова photo в строке браузера — это будет id пользователя.

Рассмотрим пример : Пользователь, адрес его страницы — https://vk.com/me

Хорошо, мы получили номер. Теперь для того, чтобы поспарринговать друзей этой милой девушки по адресу http://vk.com/id2050
Вставляем следующую команду, которая будет отображать всех ее друзей с помощью функции Апи вк.

Стоит упомянуть об одном нюансе функции friends.get , которая может отображать 5000 друзей конкретного пользователя за раз. Это актуально, если у пользователя например около 8000 — 9000 тысяч друзей, то используем следующую запись:

https://api.vk.com/method/friends.get?user_id=2050&offset=5000 Параметр offset — означает с какого значения начинать делать подбор друзей, если например offset=5000, то поиск друзей будет после 5000 пользователей

На данный момент у этой барышни 393 друзей , то эта цифра нам понадобится для сравнения результата работы

Копируем полученные данные из окна браузера (id list), это проще это сделать комбинацией клавиш CTRL+A — выделить все. Скопируйте и вставьте в блокнот++

(«ответ»: [ …………….. содержание …………………. ])

Отлично, у нас есть список идентификаторов пользователей. Помните, я сначала говорил о базе таргетинга для контакта, поэтому для того, чтобы база корректно обрабатывалась и принималась в рекламный аккаунт, правильно: id пользователя с начала каждой строки. Теперь давайте упорядочим наш список по мере необходимости.

Находясь в нашем списке id пользователей в программе Notepad++, вызываем окно поиска комбинацией клавиш CTRL+F, вкладка «Заменить», выставляем значения как на скриншоте ниже и нажимаем «Заменить Все».

Получаем готовый список для работы в вк таргет, сохраняем себе на HDD и радуемся на здоровье. Убеждаемся, что все сделали правильно — итоговое значение 393 , сравните с количеством друзей! — Все сделано правильно. Если в чем-то сомневаетесь, пройдитесь по номерам id в браузере и убедитесь, что все номера принадлежат некой Кате Лебедевой.

Парсинг ВКонтакте помогает собрать готовые базы пользователей, на которых вам будет удобно ориентироваться. Удобство и преимущество в том, что вы подбираете целевую аудиторию к вашему товару или услуге. Таким образом, рекламные и промо-материалы будут сниматься лучше, соответственно лиды, больший процент посетителей конвертируется в лидов. Вау, классная конверсия!

Успехов в работе, с вами было

Сегодня, в эпоху робототехники, выполнение однотипных задач все чаще доверяют специальным программам. Для упрощения выполнения некоторых задач во ВКонтакте были придуманы сервисы-парсеры, способные в автоматическом режиме искать нужную вам информацию или контент.

Сегодня я решил более подробно рассказать вам о таких программах, как ими пользоваться, какие у них есть функции и многое другое.

Чем парсеры отличаются от других программ?

Основной задачей любого парсера является автоматический поиск необходимого контента по заданным критериям. В этом их главное отличие. Любая программа, имеющая эту функцию, считается парсером, какое бы имя ей ни дали разработчики.

Другие программы либо выполняют другие задачи, либо решают те же задачи другими способами. Например, и парсеры, и базы данных предоставляют готовые списки конкретных пользователей. Но способ получить эти списки отличается. В первом случае мы работаем с сервисом, который самостоятельно ищет информацию, выполняя те же действия. Во втором случае мы покупаем готовый список пользователей.

Возьмем живой пример сравнения парсеров и баз данных. Моя цель состояла в том, чтобы получить список идентификаторов пользователей, которые являются моими потенциальными клиентами, или, по крайней мере, людьми, которые могут быть заинтересованы в моем контенте.

Перерыл весь интернет в поисках программ, с помощью которых можно было бы решить мою проблему. В итоге я понял, что можно пойти двумя разными путями:

• Найти целевую аудиторию с помощью программ-парсеров. Для этого мне пришлось купить софт и работать с ним самому. В то же время я должен был знать портрет своей целевой аудитории.
• Воспользуйтесь базами данных и просто купите у них готовый список ID.

В итоге пришел к выводу, что лучше использовать парсер. Свой выбор объясню следующими преимуществами этого софта:

1. Критерии отбора устанавливаю сам. Я не могу точно знать, по каким критериям собирались базы. Кроме того, в большинстве баз данных списки были слишком общими. Например, женщины 18-30 лет, г. Москва. Этих критериев мне было недостаточно. Мне нужна была более узкая сегментация.
2. Парсеры ищут живых людей из поиска. Я также могу установить флажок «Пользователь онлайн». То есть все найденные аккаунты будут настоящими (не ботами) и не заброшенными. Несмотря на гарантии разработчиков базы данных, я не мог быть на 100% уверен в качестве предоставленного ими списка пользователей.
3. Парсер, купленный один раз, могу пользоваться вечно, хотя есть программы, где оплата производится ежемесячно. Но я все же остановился на первом способе оплаты.
4. Я более или менее знал свою целевую аудиторию. Поэтому проблем с выставлением критериев поиска у меня не возникло.

Базу имеет смысл использовать только тогда, когда нужно получить только один-два списка, так как они выйдут намного дешевле, чем весь софт. Или если по каким-то причинам вы не хотите или не можете самостоятельно работать с настольной программой или онлайн-сервисом.

С каким контентом вы можете работать?

Итак, с отличиями мы разобрались. Теперь поговорим о функциональности.

Парсеры могут собирать следующую информацию и контент:

• Идентификаторы пользователей. Собирается, если нужно получить список потенциальных клиентов для рассылки, приглашения, масслайкинга и т.д.
• ID групп и пабликов. Собирается для рекламы, рассылки (при наличии открытой стены и комментариев), для дальнейшего сбора айди пользователей найденных сообществ и т.д.
• Админ. Полученный список админов можно использовать для рассылки коммерческих предложений, рекламных или сервисных предложений и т.д.
• записей (постов). После разбора самых популярных и интересных постов вы можете размещать их в своем сообществе, использовать для рекламы в комментариях и т.д.
• Комментарии. Допустим, вы определили свою целевую аудиторию по комментариям. Это могут быть комментарии в пабликах конкурентов или в тематических сообществах. Найдя правильные комментарии, вы найдете потенциальных клиентов.
• Обсуждения. Они собираются для размещения в них рекламы (если они открыты), для выявления потенциальных клиентов и т. д.
• Видеозаписи. Парсеры собирают самые популярные видео, которые просматривает множество пользователей. Размещение ваших постов в комментариях под ними может привлечь дополнительных клиентов.
• Фотоальбомы. Как только вы найдете открытые фотоальбомы, вы сможете разместить в них свою рекламу в графическом формате.
• Контактные данные пользователей (телефоны, электронная почта, скайп и т.д.)

Парсеры могут собирать все данные, которые люди сами указывают в своих профилях. Полученные телефоны и электронные письма можно использовать для прямого общения с потенциальными клиентами.

В зависимости от того, какую услугу вы выберете, в ее арсенале будут определенные функции. Наличие как самих элементов разбора, так и их параметров (критериев отбора) может различаться.

Как пользоваться?

Логично, что каждый отдельный парсер для ВК будет иметь свой уникальный интерфейс и возможности. Поэтому порядок применения в каждом конкретном случае может быть разным.

Но конструктивно везде один и тот же алгоритм действий:

1. Скачайте и установите программу на свой ПК или зайдите на сайт, если это онлайн-сервис.
2. Войти (привязать учетную запись).
3. Выберите нужную задачу (например, парсинг пользователей, групп или видео).
4. Настройте его. В зависимости от выбранной задачи вам потребуется задать соответствующие параметры поиска.
5. Беги.

Готов. Остается только дождаться результата. На выходе вы получите готовый список информации, соответствующий заданным критериям.

ТОП-5 парсеров для ВК

Как ни странно, хороших парсеров в сети хватает. Есть те, кто специализируются на парсинге только одного элемента (например, парсинг групп или номеров телефонов), а есть те, кто может парсить много разной информации и контента.

Ниже приведен список многофункциональных парсеров. Я выбрал 5 самых эффективных и популярных.

Quick Sender

Это многофункциональный бот, который имеет в своем арсенале парсер, способный искать следующее:

Как видите, функционал очень большой. Для использования сервиса необходимо:

1. Зарегистрироваться на сайте и авторизоваться.
2. Выберите одну из служб в левом меню.
3. Установить параметры поиска.
4. Беги.

Основное преимущество парсера в том, что он бесплатный. Также есть платная версия с большим функционалом — 399 руб/мес.

собот

Еще один достаточно популярный бот для автоматического продвижения ВКонтакте. У SoBot есть парсер, который умеет находить:

• группы и паблики;
• пользователя;
• самых активных участника сообщества;
• ID пользователей из лайков.

Как пользоваться программой:

1. Перейти в раздел «Функции».
2. Выберите нужный тип разбора и нажмите «Продолжить».
3. Настройте его и снова нажмите «Продолжить».

Этот софт считается одним из самых недорогих среди платных — от 30 рублей в месяц. за 1 аккаунт.

VKFastParser

Настольное программное обеспечение, специализирующееся на анализе. Функционал следующий:

• группы поиска;
• поисковых человека;
• члена сообщества;
• пользовательских данных (демография, география, номера телефонов, аккаунты других соцсетей, открытость стены и ЛС).

Для использования парсера необходимо:

1. Запустить программу.
2. Выберите нужную услугу.
3. Введите логин и пароль от своего аккаунта ВКонтакте.
4. Установить параметры синтаксического анализа.
5. Нажмите кнопку «Старт».

VKFastParser — бесплатное программное обеспечение.

Ботбот

Еще один бесплатный онлайн-парсер. Его возможности включают поиск следующих данных:

• Идентификаторы сообщества;
• идентификатора пользователя;
• популярных поста;
• активных пользователя сообщества;
• населенных пункта с наивысшей динамикой развития;
• сообщества с наибольшей активностью;
• друзей и подписчиков.

Как пользоваться услугой:

1. Авторизоваться на сайте.
2. Выберите одну из служб.
3. Подпишитесь на сервисное сообщество, чтобы кнопка запуска стала активной.
4. Установить параметры синтаксического анализа.
5. Беги.

У службы есть ограничения. Он может искать до 60 тысяч участников сообщества, до 1000 сообщений и до 1000 групп.

Плюсы и минусы парсеров ВК

• Многофункциональность. Вы можете найти практически любую информацию.
• Автоматика. Вам просто нужно настроить и запустить.
• Большой выбор услуг.
• Наличие бесплатного программного обеспечения.

• Для работы с программами необходимо иметь некоторые знания о своей целевой аудитории и хотя бы некоторые навыки.
• Администрация сайта ВК не приветствует использование подобного ПО. Если вас заподозрят в использовании таких, то можно получить бан. Поэтому не злоупотребляйте.

Я постарался дать вам много полезной информации о парсерах для ВКонтакте, как они работают и на что способны. Надеюсь, вы нашли что-то полезное для себя в этой статье.

Здравствуйте, дорогие друзья и гости блога! Сегодня я хочу представить вам уникальную вещь для SEO продвижения вашего сайта. это вк парсер ! Надеюсь, вы знаете о таком деле?! А если нет, то обязательно узнайте!

Рассказываю и показываю видео с демонстрацией работы парсера вк!

Также вы можете бесплатно скачать парсер VC , который я предлагаю вам только сегодня и только здесь!!!

Поторопимся, пока бесплатно…

Что такое парсер вк?

Может кто не знает что такое парсер ВК. Тогда я немного расскажу вам об этом уникальном продукте.

Парсер вк — Это программа, которая просто необходима пользователю, решившему заняться SEO-продвижением и раскруткой своего сайта. С помощью этой программы становится возможным скачивание всех групп ВК и страниц вк , которые вам нужны по вашим ключевым запросам для дальнейшего использования в SEO продвижении и продвижении вашего сайта или блога в самой популярной социальной сети — ВК .

Так выглядит эта уникальная и на первый взгляд невзрачная программа, которую вы можете скачать бесплатно парсер vk :

Как работает парсер ВК?

Все довольно просто. Вы видите на картинке выше, что сначала нужно авторизоваться в ВК. Введите свои данные для входа в свой аккаунт ВК и нажмите «Войти», полдела сделано.

Теперь вам нужно ввести свое ключевое слово, по которому вы будете искать группы ВК или страницы ВК. Затем установите флажок «Разбирать группы с открытыми стенами». Это для того, чтобы потом можно было добавлять туда свои посты.

И последнее действие, которое нужно сделать, чтобы мы могли с вами начать парсинг групп ВК. Просто нажмите кнопку «Старт».

И вы увидите в поле «Список найденных групп ВК», что справа, начнут появляться адреса нужных вам групп ВК.

Методология больших данных в изучении православных общин

Введение. Интернет-исследования в современной социальной реальности развиваются все более быстрыми темпами. Речь идет не только об онлайн-проекциях традиционных социологических методов, таких как онлайн-опросы и онлайн-фокус-группы, но и о появлении принципиально нового метода исследования, основанного на парадигме «больших данных» (Couldry, Fotopoulou, 2014).

Впервые термин «цифровая социология» появляется в работах исследовательницы Сиднейского университета Деборы Луптон в 2012 году, а спустя три года выходит ее учебник по этому новому научному направлению (Lupton, 2015).

Марк Кэрриган, исследователь из Великобритании, подчеркивает, что «цифровую социологию можно рассматривать в самом широком смысле как раскрывающую возможности, которые предоставляют цифровые инструменты (включая сообщества социальных сетей) для переосмысления структуры социологического знания» (Carrigan, 2013). .

Рассмотрим основные методологические принципы цифровой социологии. Первый принцип формулируется следующим образом: процесс передачи информации отождествляется с процессом воздействия. В максимальной степени этот принцип проявляется в социальных сетях, где мы можем наблюдать «вирусный» тип распространения контента через лайки, републикации и комментарии.

Второй методологический принцип вытекает из первого: если процесс передачи информации в современных условиях идентичен процессу воздействия, то это влияние не может распространяться исключительно в онлайн-среде, оно неизбежно проявляется в оффлайне, т. , обычная социальная реальность.

Понятно, что еще до формирования цифровой социологии как отдельного научного направления проводились различные интернет-исследования, направленные на изучение формирующегося в сети социального пространства. Однако только в рамках цифровой социологии, развитие которой совпало с развитием социальных сетей, стало возможным сосредоточить внимание на изучении цифровых медиа (прежде всего, сообществ в социальных сетях) с целью определения того, какое влияние эти цифровые СМИ воздействуют на реальные общественные отношения и процессы.

Реализация второго методологического принципа цифровой социологии описана в работах известного американского социолога Мануэля Кастельса. Он описывает связь социальной реальности в Интернете (онлайн) с обычной социальной реальностью (офлайн) как феномен «реальной виртуальности» (Castells, 2004). Кроме того, Кастельс ссылается и на первый методологический принцип цифровой социологии, определяющий способность к изменению, реконфигурации как «решающий признак в обществе». В то же время генерация, обработка и передача информации становятся фундаментальными источниками власти и влияния.

Методы и методология. Наконец, третий методологический принцип цифровой социологии состоит в том, что новизна изучаемого объекта определяется прежде всего новыми цифровыми технологиями.

Методы цифровой социологии основаны на парадигме больших данных, которая анализирует массивы миллионов и десятков миллионов пользователей Интернета, исследует их взгляды, привычки и поведенческие факторы. Для сообществ в социальных сетях это включает автоматизированный анализ анкет пользователей, заполненных при регистрации, использование исходного кода социальной сети для анализа ценностных ориентаций пользователей, контент-анализ сообщества на основе пользовательских предпочтений, анализ социальных отношений пользователей внутри сообщества (Ruppert, Law, Savage, 2013a).

Источниками больших данных являются интернет-документы, социальные сети, блоги, измерительные устройства, радиочастотная идентификация, устройства аудио- и видеозаписи, в том числе мобильные устройства и различные носимые гаджеты (например, фитнес-браслеты) (Baym, 2013a).

Ключевые свойства больших данных обычно обозначают аббревиатурой «3V», что означает объем данных, разнообразие данных и высокую скорость обновления данных (velocity) (Ахмедов, 2018).

Исследования на основе больших данных, по мнению британского «цифрового социолога» Роджерса, связаны с будущим социологических исследований, потому что, с одной стороны, пока эмпирические исследования больших данных вырабатывают новые исследовательские подходы, с другой стороны, эти исследования позволяют социологам увидеть взаимосвязь разрозненных фактов, таких как культурные предпочтения участников исследования и их политический выбор при голосовании, а затем связать их в рамках единого социального пространства информационного общества (Rogers, 2013).

На основе методологических принципов цифровой социологии, которые были описаны выше, рассмотрим православные сообщества в социальной сети ВКонтакте, посвященные семье.

В настоящее время крупнейшей социальной сетью России является «ВКонтакте» с ежемесячной аудиторией 97 млн ​​человек, при этом генерируется более полутора миллиардов сообщений в сутки (ВКонтакте, 2020а). Исследования в социальных сетях на основе парадигмы больших данных давно развиваются в западном научном сообществе (Mayer-Schonberger V., Cukier K., 2013). в то же время подобные исследования в российских социальных сетях, в первую очередь во ВКонтакте, пока не получили широкого распространения.

В целях определения социально-демографического профиля пользователей конкретных сообществ ВКонтакте используется функционал «рекламного кабинета» данной социальной сети. С его помощью можно определить: пол, возраст, страну и город пользователя, наличие высшего образования, семейное положение, профессию. Кроме того, с помощью Кабинета рекламы ВКонтакте можно оценить общее количество аудитории интересующих исследователя сообществ (в этом случае, если пользователь состоит одновременно в нескольких сообществах, он все равно будет засчитан как одно человек), поэтому всего можно проанализировать до 25 сообществ.

Однако для более детальных исследований необходимо использовать специализированное программное обеспечение – так называемые парсеры, с помощью которых можно решать более широкий спектр исследовательских задач, в том числе проверять гипотезы на интересующей нас целевой аудитории (Marres, 2012). : 140).

Парсер осуществляет автоматизированный анализ сообществ ВКонтакте, их аудитории, а также социальных действий этой аудитории в сети (лайки, репосты, комментарии).

На сегодняшний день одним из самых мощных парсеров социальной сети ВКонтакте является сервис TargetHunter. В данной статье описаны принципы формирования выборки аудитории сообществ в сети ВКонтакте с помощью инструментов, предоставляемых TargetHunter (для анализа доступно более 150 критериев) (ВКонтакте, 2020b).

Основные принципы выборки и работы с ней мы рассмотрим на примере православных семейных сообществ в социальной сети ВКонтакте. Сразу отметим, что лучше сузить темы, по которым ищется информация – например, мы анализируем не все православные сообщества в сети ВКонтакте (хотя технически эта задача вполне выполнима), а только те, которые посвящены православная семья. Но это не предел для «сужения» темы – внутри семьи можно сосредоточиться на следующих темах – знакомства, молодая семья, рождение и воспитание детей, общение со взрослыми детьми и внуками и т. д. Если задача заключается в том, чтобы получить общее представление о поведенческих особенностях аудитории по определенному вопросу, то нет смысла «сужать» тему (Байм, 2013б).

В выборку должны быть включены сообщества с разным размером аудитории – с десятками и сотнями участников, а также с несколькими тысячами участников. При этом оптимальной нижней границей размера сообщества является лимит в 1000 человек — для администрации сообщества это первая значимая веха в формировании аудитории.

Как мы отбираем конкретные сообщества для выборки? В парсере TargetHunter есть вкладка «Поиск», где выбираем подраздел «Сообщества» и далее «по ключевым словам». Далее вводим ключевые слова «Православие» и «Православный», устанавливаем нижний предел количества участников сообщества — от 1000 человек и изучаем результат поиска. Мы нашли 1027 различных сообществ с указанными ключевыми словами в названии. Конечно, православных семейных сообществ намного больше, поэтому мы не только выбираем сообщества, которые называются, например, «Православная семья», но и ищем в этих сообществах рекомендуемые группы схожей тематики в разделе «ссылки». Считается, что для соответствующего анализа необходимо выбрать не менее 10 групп.

Результаты исследования и обсуждение. Если мы создаем выборку, содержащую сотни или тысячи сообществ, то нам необходимо учитывать еще один критерий окончательной выборки: однородность выборки. Для этого переходим в раздел «сборники-участники» и указываем условие, что участники сообщества должны состоять как минимум из двух групп (в некоторых случаях можно указать большее количество групп, которые должны содержать представителей целевой аудитории в то же время).

Наша задача собрать как можно больше разных сообществ, поэтому здесь есть группа, посвященная мужу как главе семьи, и сообщество «Православная семья – основание России», в котором темы мы интересующие анализируются с православных позиций не только на микро-, но и на макроуровне.

После создания списка сообществ, из которых состоит наша целевая аудитория, необходимо получить список всех участников этих групп. В социальной сети ВКонтакте у каждого участника есть уникальный номер, по которому программа сети и парсера идентифицирует конкретного человека. Здесь важно, что в отличие от традиционных социологических исследований, где респонденты обезличены и соответствуют лишь определенным социально-демографическим критериям выборки, цифровая социология учитывает каждого респондента со всем набором присущих ему уникальных характеристик.

Следует отметить, что размер нашей выборки не равен сумме участников всех выбранных сообществ, так как один и тот же человек может быть одновременно участником нескольких сообществ, и это следует учитывать как один ответчик. Для получения результата во вкладке «коллекция» парсера выберите значение «участники» и введите ссылки на выбранные группы. Исходная выборка состояла из 354 969 человек.

Далее нам нужно очистить наш выбор от так называемых «ботов». Боты — это страницы ВКонтакте, созданные с помощью специального программного обеспечения, пытающегося имитировать действия живых людей, но управляемые роботом, либо это взломанные страницы живых людей, которые в дальнейшем также контролируются роботом. Если не очищать выборку от ботов, ошибка выборки может быть достаточно большой и доходить до 10%.

Уничтожение ботов — самая ресурсоемкая операция. в парсере Target Hunter выполняется по методу Александра Волкова (Волков, 2016). По этому методу парсер проверяет все сообщества, к которым принадлежат участники нашей выборки, с количеством участников от 50 до 10 000, и в каждом найденном сообществе должно быть не менее 5 представителей выборки. Далее выявляются сообщества без исходного изображения (аватара), и этот список сравнивается с полученным ранее. Полученный список участников вычитается из исходной выборки и в итоге имеем очищенную от ботов выборку. Применив описанный метод, мы получили выборку в 307 767 человек.

Следующим шагом в создании выборки является очистка нашей целевой аудитории от людей, которые были удалены самой социальной сетью ВКонтакте, и тех, у кого не установлена ​​никакая аватарка. В результате этой очистки мы получили число в 307 754 человека. Это означает, что предыдущий этап работы с образцом был выполнен очень аккуратно.

Далее нужно выбрать тех, у кого дата рождения открыта. Дело в том, что при регистрации в сети ВКонтакте нужно указать дату рождения, но в дальнейшем ее можно скрыть — полностью или оставив только число и месяц, скрыв год. Для корректной работы с подборкой нам нужно отбирать только тех, кто указал свою полную дату рождения. Для этого в разделе «инструменты-фильтровать профили» выберите опцию «оставить те, чей возраст скрыт или не указан». Таким образом, мы получаем тех, кто не указал свой возраст, а затем с помощью раздела «tools-crossing bases» из нашей выборки, полученной после отсеивания ботов, вычитаем тех, кто не указал свой возраст. В итоге имеем выборку 105 665 человек. Это наша конечная аудитория, которую мы будем анализировать в дальнейшем.

Из таблицы видно, что в выборке преобладают старшие возрастные группы 30-34, 35-44 и 45 лет. Это связано не только с тематикой рассматриваемых нами групп, но и с тем, что аудитория всей социальной сети ВКонтакте значительно выросла за последние 5 лет (Особенно аудитория ВКонтакте).

Давайте посмотрим на страны, в которых находится наша целевая аудитория.

Традиционно на первом месте Россия, так как она является лидером социальной сети ВКонтакте, а Украина, Беларусь и Казахстан также на 2-4 местах. В США и Германии самые большие русскоязычные общины в мире, поэтому их присутствие в списке также неудивительно. Что касается других стран, таких как Израиль и Италия, то можно предположить, что для наших соотечественников в этих странах более актуальны другие социальные сети, такие как Instagram.

Давайте посмотрим на города, в которых присутствует наша целевая аудитория.

Среди представленных городов лидирует Москва и «Северная столица» – Санкт-Петербург. Далее мы видим города-миллионники, и не только российские — в список входят Киев и Минск. В список входит множество крупных городов: Новосибирск, Тольятти, Ижевск, Чебоксары, Ярославль, Белгород, Архангельск. Такое распределение аудитории можно объяснить тем, что, как отмечает ряд экспертов, православие становится религией крупных городов и мегаполисов (Русь, 2015).

В разделе «tools-profile filter» мы можем посмотреть, сколько детей у нашей целевой аудитории. Этот критерий интересен тем, что если, например, нас интересует сегмент православных многодетных родителей в теме семьи, мы можем сформировать этот сегмент и работать с ним в дальнейшем, в том числе традиционными социологическими методами, такими как опрос и экспертное интервью. Стоит отметить, что большинство пользователей ВКонтакте вообще не указывают информацию о своих детях.

Рассмотрим семейное положение участников выборки.

Большинство участников выборки, указавших свое семейное положение, состоят в браке (более 17%), и только 4% заявили, что не состоят в браке. Все остальные статусы семейного положения, которые предлагает «ВКонтакте», анализировать сложно, потому что непонятно, что понимать под критерием «все сложно» или «гражданский брак» (как его понимают участники выборки). При этом, как уже отмечалось, большинство участников выборки состоят в браке, что неудивительно для пользователей православных семейных сообществ.

Большинство представителей нашей целевой аудитории, предоставивших информацию о детях, имеют 1-2 детей. С каждым новым ребенком количество представителей целевой аудитории, имеющих соответствующее количество детей, уменьшается кратно. С другой стороны, можно предположить, что многодетных родителей следует искать в других православных общинах. И не только группы имеют в своем названии слово «несколько детей». Для корректного решения данной исследовательской задачи необходимо отобрать большинство православных общин (тысячи групп с общей аудиторией в несколько миллионов человек), сформировать выборку их участников по описанным выше принципам, а затем посмотреть по количеству детей в каждом отдельном сегменте аудитории.

Мы рассмотрели социально-демографические характеристики аудитории. Теперь разберем главный поведенческий критерий сообществ в сети ВКонтакте — уровень вовлеченности (ER).

Если мы хотим оценить влияние интернет-сообщества, мы не можем ориентироваться исключительно на размер его аудитории (т. е. количество участников). В крупных сообществах пользователи часто являются номинально подписчиками, но приоритетность сообщества для них крайне низка, в связи с чем они практически не участвуют в его деятельности. С другой стороны, небольшие сообщества, как правило, имеют более высокий уровень активности, что приводит к более высокому уровню вовлеченности. В то же время, как видно из данных, представленных в таблице ниже, уровень вовлеченности в некоторых небольших сообществах крайне низок, что можно объяснить низкой коммуникативной активностью членов сообщества.

Как видно из таблицы, в православных общинах уровень вовлеченности колеблется от 4,72 до 89,14% (эти значения выделены в таблице желтым цветом), среднее значение составляет 34,47%. Самый высокий уровень вовлеченности для православной семейной общины!», насчитывающей почти 27 тысяч человек.

Для того, чтобы оценить, насколько высока вовлеченность в православных общинах, необходимо провести сравнительный анализ этого показателя со светскими общинами

Как видно из таблицы, в светских семейных сообществах уровень вовлеченности колеблется от 2,01 до 69,29% (в таблице эти значения выделены желтым цветом), среднее значение составляет 12,08%. При этом максимальное значение рассматриваемого критерия (69,29 %) для небольшого (относительно многомиллионных сообществ) сообщества «Любовь. Семья. Дети».

В целом полученные значения значительно ниже, чем в аналогичной семье православные сообщества ВКонтакте, что говорит о том, что религиозная православная тема сама по себе вовлекает пользователей в дискуссии и пересказы гораздо больше, чем светская тема9.0003

Выводы. Приведем основные выводы.

Во-первых, цифровая социология — относительно молодая отрасль социологической науки, но при этом одна из самых динамично развивающихся. Цифровая социология базируется на парадигме «больших данных», предполагающей работу с огромными массивами неструктурированной информации с дальнейшим ее «структурированием» в соответствии с целями и задачами эмпирического исследования.

Если говорить о направлении изучения социальных сетей в цифровой социологии, то направлений исследований много – социальные связи между ключевыми членами целевой аудитории (выявление «лидеров мнений», автоматизированный контент-анализ тона и характер высказываний на огромных выборках из миллионов и десятков миллионов человек, наконец, анализ различных характеристик аудитории, как описано в этой статье.

В то же время различаются и подходы к анализу данных. Если традиционные социологические исследования сначала выдвигают определенные гипотезы, которые в дальнейшем придется подтверждать или опровергать, то цифровые исследования ищут корреляции по всем данным до получения нужной информации, что позволяет выявить ряд значимых взаимосвязей.

Во-вторых, для массовых эмпирических исследований в рамках методологии «цифровой социологии» необходимо использовать автоматизированные средства сбора и анализа «больших данных» – парсеры. Наибольшие возможности предоставляет парсер TargetHunter, где можно отобрать и проанализировать аудиторию по 150 различным критериям. До недавнего времени этот метод широко использовался в коммерческих исследованиях аудиторий различных брендов, да и научных исследований на его основе было не так много. Это связано как со стоимостью использования парсера (заметим, что стоимость исследований на основе парсинга минимальна по сравнению с полноценными исследованиями больших данных), так и со сложностью разработки методологических подходов к решению тех или иных эмпирических задач.

Таким образом, качество выборки критически важно – чтобы получить максимально релевантную аудиторию, необходимо использовать ряд описанных в статье принципов выборки. Следует отметить, что данную методику можно использовать при изучении любых тем в социальной сети ВКонтакте. Палитра использования метода парсинга в социологических исследованиях чрезвычайно широка – это предикативные исследования (например, с помощью этого автоматизированного анализа можно наметить временные рамки возникновения эпидемий гриппа в том или ином регионе страны), исследование политических предпочтений населения, отношения к различным общественно-политическим и социально-экономическим инициативам и многое другое.

Сочетание традиционных методов исследования с цифровыми методами также перспективно, как писал британский «цифровой социолог» Роджерс (Ruppert, Law, Savage, 2013b). Например, с помощью метода парсинга можно выявить лидеров мнений внутри целевой аудитории, чтобы в дальнейшем проводить с ними экспертные интервью или фокус-группы.

В-третьих, в статье проанализированы пользователи православных семейных сообществ ВКонтакте по социально-демографическим и поведенческим критериям. Что касается социально-демографических критериев, то обращает на себя внимание смещение возраста участников в сторону старших возрастных групп, а именно 27-29 лет., 30-24, 35-44. Между тем, в исследовании православных сообществ ВКонтакте, проведенном нами в 2016 году, наибольшее количество показали возрастные группы от 22 до 30 лет. С другой стороны, этот сдвиг можно объяснить тем, что наибольший интерес к семейным сообществам в социальных сетях традиционно проявляют люди среднего возраста, и для полной картины было бы правильно изучить всю совокупность православных сообществ в ВКонтакте (более 10 тысяч сообществ).

Наиболее интересные результаты были получены по основному поведенческому критерию — коэффициенту вовлеченности. В православных семейных общинах она значительно выше, чем в светских общинах той же тематики (в первых средний показатель вовлеченности составил почти 35%, а во вторых — 12,08%). Этот разрыв нельзя объяснить размером сообществ, коммуникативными стратегиями разных сообществ или другими подобными факторами. На наш взгляд, основной причиной большей вовлеченности в православные семейные общины является именно религиозная направленность содержания. Это помогает максимально вовлечь существующих участников сообщества в деятельность сообщества (посредством лайков, перепечаток и комментариев), а также привлечь новых активных участников.

Исчерпывающий список корпусов с открытым исходным кодом для русского языка

30 августа 2018 г. по НЛП, Машинное обучение, Данные, С открытым исходным кодом, Русский

Все проекты для русского языка с открытым исходным текстом инженер, я всегда сталкивался с большим количеством корпусных проектов, которые не так широко известны и упоминаются, но являются хорошим источником текстовых данных для разного рода исследований. Вот делюсь с вами этим списком, не забывая включать в него и более популярные проекты, конечно, чтобы список был полным.

Присылайте свои пулл-реквесты в этот пост или комментарий ниже, если вы знаете какой-либо датасет или корпус русского языка, который здесь не упоминается!

1. Big and Open
2. Special Corpora
   1. Morphology and Syntax
   2. NER Parsing
   3. Spellcheckers
   4. Sentiment Analysis
3. Open Corpus Derivatives
   1. Vector Models
   2. N-grams

• Русский Твиттер Корпус

Корпус коротких текстов на русском языке на основе постов в Твиттере. Подходит для обучения языковой модели для социальных сетей или коротких текстов, обучения классификаторов для анализа настроений и токсичности текста.

Доступно 17,6 миллионов твитов!

ссылка

• English Common Crawl Data

541 ТБ необработанных текстовых данных из Интернета. Содержит дубликаты, источники и даты веб-страниц неочевидны.

ссылка

• Taiga Corpus

минут беспардонной саморекламы

Taiga corpus — это корпусной проект, призванный стать крупнейшим полностью доступным веб-корпусом, созданным из открытых текстовых источников. Данные доступны по запросу, содержат наборы данных для классификации текстов, языкового моделирования, обнаружения фейковых новостей, тематического моделирования, определения авторства, исследований в социальных сетях и т. д.

6,5 млрд доступных токенов

ссылка

Morphology and Syntax

• OpenCorpora

The first open-source corpus for Russian — about 2 million words in manual annotation available + dictionary

link

• Russian National Corpus

A subcorpus of Национальный корпус русского языка распространяется открыто по запросу. Морфологическая аннотация с ручной проверкой.

Доступен 1 ​​миллион слов

ссылка

• Общий интернет-корпус российского

LiveJournal и Vkontakte Corpus с автоматически разрешенной неоднозначностью

• 2 миллионов WordForms Доступны

Annotation: Abbyy Comprenos + Bound Rule Daving Arege Arvication. MorphoRuEval Data

Данные для трека MorphoRuEval — конкурса автоматических POS-тегов для русского языка

Состоит из:

• простые тексты: 1) LiveJournal (из GICR) 30 млн слов 2) Facebook, Twitter, ВКонтакте — 30 млн слов 3) Librusec — 300 млн слов
• аннотированные данные: 1) RNC Open: подкорпус русского национального Корпус — 1,2 млн слов (художественная литература, новости, научно-популярная литература, устная речь, блог) 2) Корпус GICR с разрешенной омонимией — 1 млн слов 3) Данные OpenCorpora.org — 400 тыс. токенов 4) УД СинТагРус — 900 тыс. токенов (художественная, новостная )

ссылка

• SynTagRus

Подкорпус Национального корпуса русского языка, с художественной и новостной литературой, с ручной синтаксической аннотацией. Сейчас переведен на UD.

• 1 миллион предложений Доступны

Ссылка

• Русские универсальные зависимости Данные

Russian Texts с морфологическими и синтуктическими аннотациями в UD, проверенных

Synt -Syntagres

Syntagres

Taiga

NER PARSING

• Данные FACTRUEVAL

Данные Factrueval Track для Russian -Org, loc, per, Locorg Annotion с Manual Verification — от Lentia Project и WIKINE, LOC, PER, Locorg Annotion с Manual Verification — от Lentia Project и WIKINE, LOC, PER, Locorg Annotion с Manual Verification — от Lentia Project и WIKINE, loc, per, locorg.

Корпус составлен по разным источникам, обучающий набор для системы Deepmipt Ner Распознавание именованных объектов. Вычислительная лингвистика и интеллектуальная обработка текста, 329– 342 (2013).

• Persons-1000

The collection of NER-tagged sentences annotated by experts of the Russian Academy of Sciences

link

• Wikipedia Dumps

Russian Wikipedia — full articles in different formats

• Доступно 300 миллионов токенов

ссылка

• DBpedia

Структурированная информация из Википедии на многих языках, включая русский

link

RDF format downloads:

link

Spellcheckers

• SpellRuEval trainset

Dataset for SpellRuEval task for Russian — a track for spell-checkers for social media

10 000 sentences with errors from General Интернет-Корпус русского языка

ссылка

Анализ настроений

• Русский корпус Twitter (повторно)

Корпус коротких текстов на русском языке на основе постов Twitter. Подходит для обучения языковой модели для социальных сетей или коротких текстов, обучения классификаторов для анализа настроений и токсичности текста.

17,6 миллионов твитов доступны для скачивания!

link

• SentiRuEval trainset

Dataset from SentiRuEval task, 2016

about 20 000 tagged Tweets with manual verification

link

Vector Models

• RusVectores Vector Models

On RusVectores проекта вы можете скачать предварительно обученные модели fasttext, word2vec и doc2vec на основных российских веб-корпусах: (все доступны по лицензии CC)

• Russian National Corpus
• Taiga
• General Internet-Corpus
• Aranea
• News Corpus
• Wikipedia

link

• Word2vec

Russian skip-gram model available for download resulting from the RUSSE оценка трек

ссылка

Нграмм

• Google Нграмм

Нграмм, рассчитано по данным Google Книги — доступно на нескольких языках, в том числе на русском

ссылка

• Нграммы Национального корпуса русского языка

Nграммы Национального корпуса русского языка, легко скачиваются, также доступен топ-100.

ссылка

• Alexa Ngrams

Данные из 10 миллионов самых популярных доменов в Интернете. Более 5 миллиардов энграмм доступны по запросу для нескольких языков:

ссылка

• Nграммы Common Crawl

Nграммы в Common Crawl Corpus, полученные из очень зашумленных, но больших данных из Интернета:

ссылка

P.S. Существует отличный ресурс под названием NLPub, где также перечислены некоторые ресурсы.
Также хорошо добавлять туда другие ресурсы, не перечисленные в вики-статьях.

Архитектура сервиса по сбору и классификации объявлений о жилье из Вконтакте / Хабр был выбран, а также какие технологии и решения использовались при его разработке.

Служба работает более девяти месяцев.

За это время:

• Успел охватить 21 из крупнейших городов России. Среди них такие, как Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург и Казань.
• Получилось увеличить общее количество станций метро с 65 до 346 .
• Среднее количество объявлений увеличилось с 131,2 до 519,41 в день.
• Добавлена ​​панель управления настройками.
• Добавлены боты для Telegram и Вконтакте . Они автоматически оповещают подписчиков о новых объявлениях.

Далее по тексту я буду использовать слово сервис — как SOA модуль, а не весь веб-сервис.

Я выбрал архитектуру SOA , поскольку она позволяет:

• Использовать разные технологии для решения разных задач.
• Разработка службы независимо от других.
• Развертывание служб независимо от других.
• Горизонтальное масштабирование сервисов.

Можно было бы назвать это микросервисной архитектурой, но были небольшие отличия. Между сервисами обмен данными на базе «Общей базы данных» по протоколу MDBWP используется вместо обычного HTTP API для микросервисов и хранение данных по каждому сервису в своей базе данных. Такой подход был обусловлен скоростью разработки с возможностью сохранения всех преимуществ описанного SOA подход.

Для автоматизации развертывания был выбран Ansible .
Это одна из систем управления конфигурацией с низким порогом входа. MongoDB

был выбран в качестве базы данных . Эта документно-ориентированная база идеально подходила для хранения объявлений со списком станций метро, ​​контактными данными арендодателей, а также описанием объявления.

На данный момент общая схема взаимодействия служб следующая:

Сервисы:

 curl -X POST -d 'сдаю двушку за 30 тыс в месяц.  телефон + 7 999 999 9999' 'http://api.socrent.ru/parse' 

 {"тип":2,"телефон":["9999999999"],"цена":30000} 

 композитор требует mrsuh/rent-schema