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IL BUSINESS DEI (falsi) FOLLOWERS – Origini e tecniche

Oggi si sente spesso parlare di falsi follower, falsi influencer e falsi Mi piace. Come ci siamo arrivati? Chi è stato il primo a scagliare la pietra? Ma soprattutto come ci riescono? In questo articolo cercherò di spiegare tecnicamente cos'è, come funziona e quali danni può causare un fake sui social network.

Manuel Timperi by Manuel Timperi
Febbraio 28, 2021
in Influencers, News
IL BUSINESS DEI (falsi) FOLLOWERS – Origini e tecniche
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All’inizio del 2018 (poco prima dello scandalo Cambridge Analytica), fui invitato a un incontro a cui presero parte alcuni esperti di marketing digitale (quelli che oggi sono gli altri soci di Influencer Today e Influencer.srl), insieme alla presenza di Fabrizio Iosa, un mio amico a cui feci un’intervista sui fake follower. In quel periodo Fabrizio era software engineer per Facebook e Instagram. Questo articolo è il risultato della sua esperienza.

 

Motivo dell’incontro: discutere un grosso problema di social network e una possibile soluzione. Un problema sconosciuto ai più ma reale e tangibile, invisibile come un virus che attacca la popolazione di tutto il mondo (e di pandemie oggi ne sappiamo qualcosa), ma questa volta a subirne i danni sono i dati sensibili e le tasche di milioni di utenti del web.

Il Contesto

Dal 2017 al 2018 Instagram è stato il social network con la più alta crescita di utenti. La piattaforma adotta una comunicazione diretta ed efficace e viene infatti utilizzata dai maggiori brand mondiali, da personaggi famosi, artisti e testimonials.

 

Perché investire in questo social network?

 

All’inizio Instagram era una piattaforma molto aperta dove si poteva crescere anche solo grazie ad abilità e strategia, senza dover investire grossi budget in advertising (proprio come gli esordi di Facebook), quindi aumentare la visibilità di un brand / progetto in quel periodo avrebbe potuto rivelarsi un enorme vantaggio economico.

 

Proprio a causa dei bassi costi, si assistette all’esplosione di un mercato di presunti “esperti in algoritmo Instagram”.

 

In verità, l’algoritmo di Instagram è sconosciuto anche a chi ci lavora perché costituito dalla somma delle attività di diversi team (ognuno dei quali è consapevole del proprio “Pezzo” ma solo a grandi linee degli altri).

 

Infatti, le persone nel mondo che conoscono l’algoritmo nella sua interezza (i project manager di ciascuno di questi team) si contano sulle dita d’una mano.

 

Questi presunti “esperti” si organizzarono per creare un servizio di crescita dell’account utilizzando strumenti di generazione automatica di follow / like (Instagress, Massplanner, Followliker, ecc …), spacciandoli per: 

 

“utilizziamo le nostre macchine di servizi di terze parti, sviluppati da aziende nate come creatrici di strumenti per effettuare operazioni di massa su Instagram, solo per risparmiare tempo”.

 

Una supercazzola. 

(sei troppo giovane per sapere cos’è una supercazzola? chiedi a Google)

 

In breve tempo questo “servizio” esplose, non solo grazie al massiccio utilizzo di questi software, ma potevi anche “arrotondare” con Telegram. Communities di migliaia di persone per creare commenti e mettere mi piace “falsi” senza un reale interesse commerciale (Like-Bombing). I clienti (soprattutto i piccoli) i quali non conoscevano il trucco, erano estasiati.

 

Riesci a immaginare di essere il proprietario di una pizzeria nella periferia di Palermo con 30 mila followers, come un grande marchio internazionale? Con migliaia di like e commenti alle foto, anche da abitanti di altri paesi?

 

Sembra fantastico eh? Non lo è. È falso e sbagliato.

 

Il mercato del “software” si adattò e cominciò a cavalcare questa ondata di positività variando i suoi servizi, i quali originariamente erano nati solo per trasformare singole azioni (follow, unfollow, like e commenti) in azioni di massa e quindi risparmiare sugli stipendi del personale di un’azienda, a vere e proprie macchine automatizzate finalizzate quantità piuttosto che qualità.

 

Nacquero così “Instazood e Stim” che servivano proprio a massimizzare le operazioni di like, commenti, messaggi, follow su hashtag, con risultati molto generici, l’unico obiettivo era fare tanti numeri in poco tempo, perché (come dicono i guru degli algoritmi) “il cliente è felice e a noi sta bene così”.

 

I più riluttanti, però, facevano leva sul fatto che utilizzare un servizio come STIM in maniera moderata e “mirata” non era affatto simile ad usare altri tipi di strumenti, più generici e meno “professionali”.
Questo è vero ma solo in parte, e ora vi spiego perché.

 

Quando un software costruito su un server locale, il quale ha un database all’interno del PC che utilizziamo per testarlo, deve essere reso “scalabile” (cioè pronto per un pubblico di massa), deve necessariamente fare affidamento a servizi esterni.

 

Diciamo che ho sviluppato un software come STIM e l’ho usato per me e per 3 amici.

 

Avrò necessariamente bisogno dei loro dati di accesso a Instagram perché se voglio automatizzare anche semplici azioni dovrò necessariamente accedere al loro account. Quindi, nel mio piccolo, ho i dati di 3 amici che, magari a loro insaputa, potrei usare per mettere mi piace o commentare o seguire altri account di mio interesse.

 

Domanda: è legale?

 

Risposta: “L’ho scritto nella Policy del mio software e se lo accettano (cioè quando senza leggere facciamo clic su avanti, avanti, avanti, accetta, installa), sono loro che mi danno l’OK”.

 

E se i miei amici diventassero 300, 1000 o addirittura 1.000.000?

 

Bene, i numeri diventerebbero interessanti e con la possibilità di vendere 1.000.000 di Mi piace, potrei iniziare a parlare di denaro vero.

Ora pensa se questi numeri avessero continuato ad aumentare e io iniziato a vendere questo metodo, magari 10-100-1000 volte al giorno o più, i soldi inizierebbero a diventare molti.

 

Il sondaggio

“Ero completamente indifferente a questa attività” dice Francesco, “e non ne avevo alcun interesse fino al momento in cui, nella primavera del 2017, diverse aziende e amici titolari di marchi o attività commerciali, iniziarono a chiedermi aiuto per risolvere problemi identici o simili a questo:

 

Sulla mia pagina Instagram ho 30k follower, fintanto che sono stato servito da un marketer la mia pagina è cresciuta di 200 follower al giorno, poi ho interrotto il rapporto con lui. Da quel giorno carico le foto da solo e guadagno solo 50/60 mi piace, le persone non commentano e non sono interessate ai miei contenuti. Come è possibile?”.

 

Ricordi la storia della pizzeria di Palermo? Dopo un anno di crescita, aggiunge il pannello “Insight” al suo profilo e scopre che il 90% dei suoi followers vive a Rio De Janeiro, in Brasile…

 

…Dopo notizie del genere io correrei a Rio De Janeiro a vendere pizza, ma questa è un’altra storia.

 

Tuttavia, il problema non erano né il software né i poveri clienti illusi, ma questi meravigliosi esperti di algoritmi e crescite di accounts, che all’epoca crearono una vera e propria inflazione, una bolla che stava esplodendo e che non potevano più controllare.

 

Su Instagram si formarono vere e proprie “catene dal “follow-back facile” (se segui 100 persone, secondo la statistica 80 ricambieranno automaticamente il follow in pochi minuti).

 

Una persona con semplici capacità di programmazione avrebbe potuto creare un bot che esegue il loop 10 volte al giorno e crescere di 30 K followers al mese.

 

Poi, grazie ai gruppi di Telegram, uno “aggiustava” i like e…diventava un influencer!

 

Come realizzare una campagna non completamente automatizzata, senza contaminare l’algoritmo di Instagram?

 

La chiave era avere, non un software del tipo usato dai guru degli algoritmi, ma una combinazione di piccoli software che rendessero semplici le piccole routine per evitare contaminazioni.

 

Fare uno studio del mercato di interesse e poi uno “Scraping” dei suoi followers (audience potenzialmente interessata). Questo piccolo database sarebbe stato esportato, studiato e filtrato in modo da eliminare i non target e le persone poco interessate (skimming) Ciò che restava sarebbe stato un pubblico di interesse (più in target) su cui fare operazioni di massa, NON automatizzate, con il massimo controllo e manutenzione. Il “follow-back” sarebbe stato meno elevato ma di altissima qualità.

 

Quindi sarebbe bastato un piccolo software che avesse funzionato in locale (cioè sul PC dell’interessato) in modo che i suoi dati di accesso fossero gestiti solo da lui. Poi, qualcos’altro per fare “scraping”. 

 

Il resto del lavoro sarebbe stato molto “manuale”, solo per supervisionare un software che, utilizzando le API di Instagram iniziava ad agire in maniera massiccia.

 

Questo fu proposto alle aziende che chiedevano aiuto.

 

Come risposero le aziende?

  • “Non ho il tempo per farlo e non credo che un mio dipendente sia in grado di gestire nemmeno il software che tu puoi fornire, perché ha bisogno di una competenza tecnica, anche se minima”.


  • “Non potresti farlo per me?”.

 

E così in un mese ricevetti più offerte di lavoro che in tutta la mia vita.

 

Quindi, felice di aver trovato una soluzione al problema, contattai gli “esperti di algoritmi” di alcune delle principali community digitali, offrendo ai loro leader contratti in aziende molto grandi, piuttosto che come Influencer, come Social Media Manager (meno soldi ma più qualità).

 

Come risposero i membri delle comunità digitali?

  • “Se riesco a guadagnare 100 euro al mese con 50 clienti a cui non vendo nulla, ma rendendoli felici e senza nemmeno muovermi da casa, perché dovrei guadagnare uno stipendio fisso e stare in ufficio?”.

 

  • “Sei pazzo? Non capisco niente di software, e inoltre, ti rendi conto quanto tempo ci vorrebbe? Quanto lavoro? Mica come caricare semplicemente una strategia su Massplanner o Followliker!”.

 

Alcune considerazioni tecniche

Alla base di tutto c’è la matematica, ti faccio un esempio.

 

Questi “marketers” erano abituati a impostare (ad esempio) 500 interazioni giornaliere su software come MassPlanner o Followliker. Per questo motivo, scegliendo come target una pagina con 500 follower, il giorno successivo avrebbero dovuto aggiornare la strategia perché la routine avrebbe terminato il suo “giro”.

 

Non hai capito un tubo? Niente paura, ecco come funzionavano questi software in breve.
TU: “Ciao software, hai presente questa pagina con 500 followers? Ecco, fai in modo che io diventi follower di tutti i suoi followers” 

  • Questo (indicare quante e quali persone bersagliare) è considerato “caricare una strategia”, la durata dell’attività del software si chiama invece “routine”. Nel frattempo una gran parte di quei 500 ricambia il follow…

SOFTWARE: “Ciao utente, ho messo follow a 500 persone della pagina X. Sono passate 24 ore, cosa vuoi che faccia ora?”

TU: “Togli il follow a quei 500 di prima e ripeti tutto con i followers di quest’altra pagina”

  • Quelli a cui avevi messo il follow ieri non sanno che tu hai smesso di seguirli subito dopo che loro hanno ricambiato.

Poi i guru dell’algoritmo più intelligenti presero di mira la pagina ufficiale di Instagram che a quel tempo aveva 226 milioni di follower…

 

Facciamo 2 semplici calcoli: 226 milioni (follower della pagina) divisi per 500 (interazioni giornaliere) = (circa) 450.000 giorni prima della fine della routine.

 

Quindi, inserendo la query “Instagram” al software collegato all’account di una pizzeria avremmo potuto non fare nulla per 1200 anni mentre il software invitava tutti e 226 milioni di followers a diventare nostri follower. 

 

Ma quanti di questi followers erano in target con l’attività del cliente di turno? (tipo la pizzeria di Palermo?)

 

Ovviamente puoi immaginare la “qualità” dei risultati.

 

Torniamo ai giorni nostri.

Dal 2018 ad oggi Instagram ha subito molteplici modifiche, introdotto nuove regole e, nonostante oggi quasi tutti i bot di automazione siano ormai estinti, quelli smart no, e ogni giorno qualcuno inventa un nuovo metodo per raggiungere la “felicità del cliente”.

 

Ma questa è un’altra storia che forse racconterò in un altro articolo.

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Manuel Timperi

Manuel Timperi

Esperto di Comunicazione Creativa e Marketing. Amante della Tecnologia e del Game Design, attualmente è impegnato nello sviluppo di BattleGram, la prima App in grado di trasformare gli account social media e la pubblicità aziendale in un gioco mobile. Ha lavorato molti anni come consulente di marketing e vendite in diversi settori, tra cui Tech, Manufatturiero, Import / Export, Medicale e ha svolto attività di formazione per manager di grandi aziende come: Capgemini, Atos Spa, Thales Alenia Spazio, Bombardier Spa ed Ericsson. Nel 2018 è entrato a far parte del team Influencer Today e influencer.srl e da marzo 2020 svolge attività di consulente in progetti commerciali di grandi aziende internazionali, fatturato totale trattato: circa 12,5 miliardi di dollari.

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