На каждое рекламное размещение у блогеров или в каналах в Телеграме тратится дополнительное время, которое уходит на проверку:
- реестров Минюста: иностранные агенты, нежелательные организации, экстремистские/террористические организации;
- контента — не каждая компания захочет размещаться в ленте, где рядом, например, ДТП, скандалы и прочая жесть.
Мы соблюдаем законы и заботимся о безопасности клиентских брендов. Но это огромная работа, которая требует усидчивости, внимательности и неприлично много времени.
В статье я расскажу, как автоматизировала проверку блогеров без потери качества, чтобы высвободить рабочие дни на стратегические задачи и креатив.
Диана Ходжаева
руководитель креативного кластера
Проблемы и варианты решения
Раньше мы вручную проверяли каждый канал на риски по следующей схеме:
Открыть канал → пролистать посты за полгода → сверить с тремя реестрами Минюста → проверить посты по разным ключевым словам.
Такой подход создавал боли:
- На одного блогера уходило в среднем пять минут, но если их 100, то это восемь часов – полный рабочий день. Это огромные временные затраты людей, у которых есть и более ценные задачи.
- Высокая вероятность ошибки: после часа проверок внимание падает, можно пропустить иноагентскую метку, токсичный пост и так далее.
- Юридический риск: каждая ошибка может вылиться в штраф до 500 тысяч рублей и репутационный удар.
- Невозможность быстро масштабироваться: при росте объёма проверок нужно либо нанимать ещё одного модератора, либо отказываться от части интеграций.
Ситуацию надо исправлять, прикинула в голове возможные решения:
- Аутсорс на стороннее агентство — дорого, не масштабируется, потеряем контроль над процессом. Не вариант.
- Выделенный штатный модератор — дополнительный расход на ФОТ + полное «зависание» вакансии на скучной рутине. Не вариант.
- Чек-листы и регламенты для текущей команды — не сильно ускорят, проблема внимания останется. Не вариант.
- Автоматизация в собственном боте — закрывает 80–90% рутины, на человеке только финальное ревью спорных случаев. Также мы знали, что есть уже похожие боты, которые проверяют компании по спискам РКН или на накрутку.
Если честно, бот был первым вариантом. На всякий случай рассмотрела другие, чтобы учесть все возможные решения.
Как создать бота для проверки блогеров
Я создала и дорабатывала бота во время Свободных Четвергов — это дни, когда мы заняты реализацией собственных инициатив. Создаём сервисы, улучшаем процессы и прочие решения с помощью ИИ.
Для работы использовала Claud Cowork на модели Opus. Она дороже, но и умнее, что очень полезно, если хочется лучшего результата.
Я описала ему задачу, прислала примеры чувствительных рубрик (например, ДТП и алкоголь) и указала на списки Минюста, по которым нужно сверять контент в каналах.
Claud Cowork запрашивал необходимую информацию, сам создал все необходимые файлы на моём компьютере и список триггерных слов по категориям. Всего 17 категорий и больше 400 слов-триггеров, которые разделены на два блока: «Запрещено» и «Реклама» для отдельной аналитики.
Например, триггеры на тему вождения в нетрезвом виде.
Мне нужно, чтобы бот работал круглосуточно, поэтому потребовался отдельный сервер. Claud Cowork помог выбрать провайдера и сервер, мне оставалось только оплатить его. Дальше разворачивали там бота через терминал на моём рабочем компьютере.
Фрагмент таблицы с вариантами серверов. Claud Cowork показал цены, описал плюсы и минусы каждого решения, а также локацию сервера.
Чтобы упростить работу и обойтись без авторизации в Telegram API, использовала парсинг через t.me/s/<channel> — публичную веб-версию канала. Также это снижает риски блокировки аккаунта.
Один из самых долгих этапов — тестирование. Мы проверяли и исключали некоторые ключевые слова, потому что под них мог попасть контент, который ничего не нарушает. Например, убрали из триггеров слово «скорость», потому что бот добавил его в категорию с запрещёнными веществами. На деле слово в большинстве случаев появляется в безобидном контексте.
И всё, MVP был готов за один рабочий день.
Трудности и решения
Хочется сказать, что всё прошло без проблем, но это не так. Вот несколько ситуаций и то, как я с ними справилась:
- Инфраструктурный инцидент с SSH у хостинга — сервер по DHCP получал некорректный сетевой адрес. Полдня крутили конфиги впустую, прежде чем додумались написать в поддержку Timeweb. Они перезагрузили — починилось за минуту. Урок: при странном сетевом поведении сразу проверьте сторону хостинга, не зацикливайтесь на своих конфигах.
- Ложные срабатывания — на старте бот ловил иногда «иноагентом» канал «Новости Волгограда». Мы поменяли логику, чтобы бот проверял название и описание каналов. Это нужно, чтобы вычислить именно каналы иноагентов, а не их упоминание везде.
- Минюст переделал страницу реестра иноагентов — теперь данные грузятся только через JavaScript из XLS-файла, а HTML-парсер видит пустую страницу. Мы нашли более стабильный источник — русская Википедия через MediaWiki API. Категории и таблицы в Вики не меняются годами, в отличие от госсайтов.
Мы в принципе доверяем авторам и модераторам Википедии, но для надёжности лучше сверяться с источниками Минюста. В планах на развитие бота улучшить и эту часть работы.
Что умеет бот
Бот сканирует пять каналов одновременно. За указанный период он ищет триггеры в контенте с учётом морфологии — ловит слова в любых склонениях. Человек после часа листания канала начинает «пробегать» контент глазами; бот с одинаковой внимательностью проверит хоть первый, хоть тысячный пост.
Параллельно он сверяет название и описание канала с тремя реестрами Минюста: иностранные агенты, нежелательные организации, экстремистские/террористические организации.
Реестры обновляются по команде /refresh_registries — каждую пятницу, когда Минюст пополняет списки. Почему круто: списки физически невозможно держать в голове, а критична каждая ошибка. Бот снимает риск пропустить иноагента или экстремистскую структуру.
По итогам каждой проверки бот формирует Excel-документ с тремя вкладками: сводная таблица по каналам, детальные находки со ссылками на каждый проблемный пост, отдельная вкладка по реестрам Минюста с цветовой индикацией.
Отчёт – очень полезная штука для архива. В любой момент можно поднять документ с результатами проверки и показать, какие посты были основанием для решения. Это критично для аудита и переписки с юристами.
У каждого члена команды своя история проверок, статусы каналов и отчёты — данные изолированы. С ботом одновременно может работать до 20 человек.
Результаты
Уже сейчас с появлением бота мы получили следующие результаты:
- Экономим до 95% времени на каждой проверке, команда сфокусирована на более ценных задачах;
- Команда больше не боится случайно пропустить иноагента, бот автоматизировал рутину и документирует результат;
- Если юристы или проверяющие зададут вопрос — есть прямая ссылка на конкретный пост, по которому был принят вердикт;
- Оптимизировали бюджет — в среднем экономим 20-40 тысяч рублей на проект.
Другая ценность — бот закрывает риски по основным статьям российского законодательства, регулирующим работу с информационным полем. Одна автоматическая проверка полностью защищает нас от рисков по этим направлениям.
Заключение
Продолжаю улучшать бота. Например, сейчас довожу до ума технологию парсинга списков Минюста, потому что полные юридические лица и ФИО физических лиц не всегда соответствуют названиям каналов.
Естественно, есть идеи по масштабированию бота, например:
- Расширение источников. Если дописать соответствующие парсеры, бот сможет оценивать креаторов в YouTube, ВК, Дзен.
- Автоматический мониторинг уже работающих блогеров. Можно поставить расписание: раз в неделю прогонять список «текущих партнёров» и тревожить менеджера, если кто-то попал в новый реестр Минюста или начал публиковать запрещённый контент.
- Интеграция с внутренней CRM. Если в компании есть CRM с базой блогеров, бот может работать как сервис проверки: получил список — отдал вердикт прямо в карточку.
- Расширение базы ключевых слов и сегментация. Можно добавить новые триггеры и категории под конкретные бизнесы: медицина, финансы и так далее.
- Доступ для сторонних команд.
