Контакты

INSTAVISION

Услуги
Компьютерное зрение, SMM-аудит, аналитика контента
Направление
Маркетинг и соцсети
Год
2026

Разбор чужих Reels

разбор ролика0:00
результат прогона
хук: 2 склейки в первые 3 секунды — ролик держит с первого кадралицо в кадре 9 секунд из 20 — в этой нише это +41% к просмотрампровал на 10–11 секунде: резкость падает вдвое, движение минимально
40 роликов · 8 CV-метрик на каждый. Сильнее всего с просмотрами связаны склейки в хуке (+0.62) и доля лица (+0.48).
схема · куда внедрено
[ вход ]аккаунт конкурента
[ решает человек ]SMM-специалист
листать лентуотсматривать роликизаписывать впечатленияспорить о вкусахснимать по ощущению
Руками: отсмотреть ленту конкурента глазами
[ исход ]просмотры
1–2 дня*
на разбор 40 роликов
на глаз*
метрик на ролик
≈ $250*
стоимость аудита
* Цифры ориентировочные: детали проектов под NDA.
разбор появится, когда прогон закончится
О проекте

Разбирает Reels конкурента покадрово: склейки, движение, лица, резкость, палитра, звук. На выходе — не «контент нравится», а какие приёмы приносят просмотры именно в этой нише.

Разбор ролика по секундам

Каретка идёт по таймлайну; засечки — найденные склейки. Метрики справа — те же поля, что пишутся в CSV: face_pct, cuts_per_min, avg_blur, avg_motion.

@account · reel 14/40
hook 0–3
cuts
0 сек▸ 0 сек19 сек
01
Хук: 2 склейки и высокое движение в первые 3 секунды — ролик держит с первого кадра.
02
Провал на 10–11 секунде: резкость падает вдвое, движение минимально — здесь зритель уходит.
03
Крупный план держится 9 секунд из 20; тип плана определяется по доле лица в кадре.

Отчёт по аккаунту

Так выглядит вывод аналитического прохода по 40 роликам: сравнение групп и лифт в процентах, а не «лайки выросли». Цифры на примере одного прогона.

--- 🧠 DEEP CONTENT AUDIT ---
Роликов проанализировано: 40
1. HUMAN FACTOR (люди в кадре)
✅ Видео с лицом набирают на 41.2% больше просмотров
ср. просмотры с лицом: 18 430 vs без: 13 050
2. ДИНАМИКА (motion & cuts)
✅ Высокая динамика: +27.8% к просмотрам
⚠️ Больше 22 склеек/мин — просмотры падают (перемонтаж)
3. ХУК (0–3 сек)
✅ Топ-10 роликов: 2+ склейки в первые 3 сек у 8 из 10
4. РЕЗКОСТЬ
⚠️ 6 роликов с avg_blur < 150 — мягкая картинка, все ниже медианы

Сводный дашборд прогона

Панели собраны по тому же дашборду, что рисует прогон: матрица виральности, влияние человека в кадре, корреляции факторов и ритм монтажа лучших роликов. Цифры — с одного прогона по 40 роликам.

Матрица виральности
динамика против просмотров, 40 роликов
Человек в кадре
средние просмотры по группам
с лицом в кадре18 430
без лица13 050
разница +41.2% в пользу роликов с лицом
Факторы успеха
корреляция с просмотрами
склейки в хуке+0.62
доля лица+0.48
среднее движение+0.41
резкость+0.22
склеек больше 22/мин−0.35
длина больше 45 сек−0.29
Ритм монтажа топ-3
засечка — склейка; где пусто, там зритель скучает
top-1
top-2
top-3

Как собирали конвейер

Аудит не начинался с дашборда: сначала система научилась забирать ролики, потом видеть кадр, потом считать монтаж — и только в конце цифры стали выводами.

01Сбор роликовПоследние сорок видео аккаунта с метаданными — через браузерную сессию, без официального API.
02Кадры и звукКадр в секунду и отдельная дорожка: дальше картинку и звук считают независимо.
03ЗрениеЛица, резкость по Лапласиану, движение по разнице кадров, доминирующая палитра.
04Детекция склеекСмена сцены по порогу контента с отметками времени — так появился ритм монтажа.
05Таблица метрикСтрока на ролик: метрики рядом с просмотрами, лайками и комментариями.
06КорреляцииТолько на этом шаге таблица стала выводами: что связано с просмотрами в этой нише.

Где остаётся человек

Зрение считает кадр, но не смотрит ролик: там, где решает смысл, а не цифра, конвейер останавливается и отдаёт выводы человеку.

Кого считать нишейАккаунты для аудита выбирает человек: похожий продукт и похожая аудитория — не то же самое, что похожие цифры.
Смысл и офферМетрика видит ритм и лицо, но не видит идею, шутку и предложение — за это по-прежнему отвечает автор.
Корреляция ≠ причинаСвязь приёма с просмотрами — гипотеза на съёмку, а не правило: подтверждается следующим прогоном по своим роликам.
Съёмка и монтажЦифры задают рамку — сколько склеек в хуке, где держать крупный план. Кадр всё равно ставит человек.

Как это устроено

Стек и детали реализации
Зрение
OpenCVHaar cascadeLaplacian blurPySceneDetectk-means палитра
Данные
Selenium-сессияpandasCSV на прогонтранскрипт и звук
Отчётность
matplotlibseabornдашборд 7 панелейтекстовый разбор
Метрики считает код, а не модельРезкость, движение и склейки — обычная арифметика по кадрам: прогон повторяется с тем же результатом, и любую цифру можно пересчитать руками.
Хук замеряется отдельноПервые три секунды считаются своими полями: среднее по всему ролику прятало ровно то место, где решается досмотр.
Тип плана — порог, а не классификаторКрупность считается по доле лица в кадре: порог дешевле обученной модели и объясним — спорную разметку видно глазами на том же кадре.
Один прогон — один CSVТаблица остаётся на диске, поэтому тот же аккаунт можно перепроверить через месяц и сравнить с прошлым прогоном, а не с памятью.

Разобрать свою нишу

Площадка и ниша меняются под задачу — конвейер остаётся тем же. Назовите двух конкурентов, и мы покажем, что из их роликов вытащат метрики.

Обсудить задачуReels · TikTok · Shorts · YouTube
Следующий проектTG COMPANION →