Жёлтый Веб сравнил пять spy-сервисов AI-агентом: перепроверяем числа по Spytrend

• Spytrend (это мы) — платформа конкурентной разведки в рекламе Facebook и TikTok: около 1,8 млрд объявлений, около 280 млн новых в месяц, разметка по 33 категориям и 342 подкатегориям, официальное подключение AI-агентов. Тариф Pro — 79 USD в месяц.
• Tyver — spy-сервис с классификацией по нескольким широким вертикалям и сортировкой выдачи по просмотрам; в тесте за неделю отдал 11 497 объявлений.
• AdWall — spy-сервис с бесплатным доступом на 30 дней; в тесте за неделю отдал 16 369 объявлений, из первой сотни файлов 73 оказались не по теме.
• Gamler — нишевый сервис со своим классификатором и счётчиком перезаливов; единственный без нерелевантных объявлений в тесте, но объём выдачи заметно меньше.
• MTWSPY — нишевый сервис со своим классификатором и сортировкой по просмотрам; за неделю 13% выдачи не по теме.

Описания сервисов сверены с их сайтами по состоянию на сентябрь 2026 (Tyver, AdWall, Gamler, MTWSPY); числа — из теста «Жёлтого Веба» (август 2026).

Замер честен, если он воспроизводим. Мы прогнали тот же поиск на тех же карточках автора: где условия совпали — приводим его числа как есть, где они отличались от штатных — показываем оба прогона рядом и называем, что именно поменяли. Ниже каждый пункт устроен одинаково: что показал замер → почему так вышло → что дал повторный прогон.

Что перепроверка не показывает.

• Тест сравнивал первые сотни выдачи — это 3,2% дневного и 0,4% недельного объёма нашей базы: о пересечении баз целиком по ним судить нельзя.
• Доля профильной рекламы замерена автором на сотне карточек и переносится на весь объём как оценка.

Публичное сравнение пяти сервисов на одной задаче — редкая работа, и сделана она аккуратнее, чем большинство обзоров в нише.

Схема теста: один и тот же запрос — iGaming-реклама по Испании — во все пять сервисов, два окна: 1 августа и неделя 26 июля — 1 августа. Из каждого сервиса агент забирал первую сотню карточек на окно, скачивал медиафайлы, релевантность спорных объявлений агент проверял просмотром целиком, а совпадения файлов между сервисами считал по двум типам хешей. Что в этой методике сделано сильно:

• Два хеша вместо одного. Совпадения считались по SHA-256 — контрольной сумме файла — и дополнительно по PDQ и vPDQ, перцептивным хешам изображения и видео. Второй шаг ловит пережатые и обрезанные копии, которые байтовое сравнение пропускает.
• Раздельный счёт. Карточки, скачанные файлы и визуальные версии одного креатива считались отдельно. Именно поэтому в тесте вообще стало видно, что «сто карточек» и «сто креативов» — разные числа.
• Спорные ролики агент смотрел целиком. Релевантность проверялась просмотром, а не по названию файла и не по тексту объявления. Каждый уникальный файл AI-агент автора отнёс к профильным, нерелевантным или спорным. Не по теме в нашей недельной сотне оказалось четыре файла — это и есть наши 4%: итог просмотра, а не оценки на глаз.
• Открытые инструменты и честная рамка. Автор выложил обвязку — самодельную прослойку между своим агентом и сервисами — и прямо написал: «Универсального победителя в этом тесте НЕТ, и это нормально». Схема теста выбрана верно: один запрос, одни даты, одна страна для всех пятерых. Именно поэтому результат и можно пересчитать — что мы и сделали. И пересчёт даёт другую картину, чем итоговая таблица теста.

Сначала то, что мы повторили и получили те же числа. Это не оговорки перед возражениями — это результаты, которые воспроизводятся.

• Мультигео в выдаче. Объявление часто крутится сразу на несколько стран, и Испания в этом списке одна из. Агент автора распознал такие карточки как не по Испании. На сегодняшней выдаче по тому же срезу промахов нет.
• 55 разных файлов из ста — правда при сортировке по просмотрам, с которой агент забирал выдачу. На карточках автора мы получили те же 55 за неделю и 87 за день. Фильтр уникальности в тесте не включался, и без него результат именно такой.
• Тест обошёлся дороже по квоте. 201 единица против 42 у Tyver. Считали мы тогда за скачивание медиа, и агент скачал 200 файлов.
• Мусор в выдаче есть. 4% нерелевантных карточек за неделю — наше число из разметки теста: агент автора отсмотрел каждый файл.
• Через самодельную обвязку MCP действительно не заработал. Восемь вызовов, восемь ошибок. Что при этом было в журналах сервера — в пункте 6.

Что показал замер. В сравнительной таблице возможностей — автор сводил в неё, что каждый сервис умеет искать, — у нас пять пустых клеток: последняя активность, App ID и магазин, пол и возраст, impressions / reach / views, lead form. А клоакинг, перезаливы и раздельный гемблинг с беттингом, которые указаны как уникальные фильтры других сервисов, были в Spytrend уже в тесте, просто названы иначе: клоака — подмена страницы, её отбирает вкладка Cloaked и переключатель «Только маскированные»; перезаливы — повторные запуски того же крео с других аккаунтов, их включает кнопка «Самые перезаливаемые», а масштаб виден прямо на карточке; гемблинг и беттинг ищутся раздельно, для этого есть восемь подкатегорий.

Почему так вышло. Две пустые клетки из пяти поставлены зря: фильтр по последней активности у нас был во время теста, и поиск по приложению тоже — отдельное поле принимает App ID, название или ссылку, рядом выбор магазина. Агент их не увидел по той же причине, по которой не увидел «Только уникальные»: схему фильтров отдаёт сервер, а самодельная обвязка этот слой не передала. Пол, возраст и показы мы не отдаём сознательно: Facebook считает их своей оценкой, а показы по коммерческой рекламе не отдаёт вовсе. Отбора по lead-form объявлениям у нас действительно нет — это честный крестик. Восемь подкатегорий по гемблингу и беттингу называются так: Online Casino Slots, Sportsbook, Crash and Plinko, Poker, Lottery, Esports Betting, Fantasy Sports, State Restricted Operators.

Что автор отметил, а что в матрицу не попало. Поиск по визуальному сходству креатива и по пикселю Facebook автор в исследовании отметил — это видно и на графике ниже. А вот двух возможностей в матрице нет вовсе: поиска по фрагменту трекинговой ссылки и перехода к сети вебмастера — когда от одного креатива разворачиваются домены, пиксели и фанпейджи (страницы Facebook, от имени которых крутится реклама) одного игрока. Эта часть работы баера в сравнительную таблицу не попала.

Что осталось как есть. Пол, возраст и диапазон показов в Spytrend не фильтруются. С данными о показах для коммерческой рекламы есть отдельная проблема, разбираем её в пункте 4.

Что показал замер. За 1 августа агент вынес из Spytrend 996 объявлений, за неделю 26.07–01.08 — 9 526.

Почему так вышло. В базе по тому же запросу на момент теста лежало 3 112 и 24 985. Разницу дал не размер базы, а то, как её опрашивали. Сбор остановился на сотне карточек в каждом окне и дальше не пошёл. Ошибок, отказов и исчерпанной квоты в журнале нашего сервера за эти запросы нет.

Повторный прогон. Мы постоянно дособираем рекламу за прошлые даты: находим новый фанпейдж, домен или сеть вебмастера и добавляем их объявления в выдачу. Поэтому даже прошедшая неделя продолжает пополняться спустя месяц. Замер 11 сентября 2026: за 1 августа в базе 4 072 объявления, за ту же неделю — 29 150.

Что это даёт в работе. Допустим, месяц назад вы нашли рабочую связку — крео, страницу и домен, которые кто-то раскатывает. Вернитесь к ней сейчас: за это время в базе за те же даты появились её другие объявления и связи, и видно, как её запускали и масштабировали.

Что показал замер. Автор замерил, какая доля карточек действительно относится к iGaming: его AI-агент отнёс каждый уникальный файл к профильным, нерелевантным или спорным, спорные ролики смотрел целиком. У нас за неделю 4% нерелевантного, за день выборка чистая.

Что из этого следует. Чем меньше мусора в выдаче, тем больше времени остаётся на разбор креативов. Применим долю профильных карточек из выборки автора к объёму объявлений и посмотрим, сколько профильной рекламы остаётся у каждого сервиса.

У MTWSPY сбор в тесте остановлен агентом на 500+ карточках, чтобы не сжечь квоту, — его 435 посчитаны от этой выборки, а не от базы.

Как считали. У AdWall к объёму 16 369 карточек применяем 27% профильных, у Tyver к 11 497 применяем 56%. Оба объёма взяты с графика исследования Жёлтого Веба — их мы не пересчитывали. У Gamler мусора не нашлось вовсе, но и объём его выдачи на порядок меньше. У Spytrend на дату теста в базе за эту неделю было 24 985 объявлений, и 96% профильных дают 23 986 — это цифра, сопоставимая с остальными. На графике выше объём на дату повторного замера, 11 сентября 2026: 29 150 объявлений и 27 984 профильных. Это оценка, а не пересчёт: долю профильных мерили на сотне карточек и переносим её на весь объём. Точное число дала бы только сплошная проверка.

Что показал замер. На карточках автора мы получили те же 55 уникальных файлов за неделю и 87 за день. Результат воспроизводится, спорить тут не с чем.

Почему так вышло. Агент собирал выдачу по просмотрам и не включил фильтрацию по уникальности. Сортировка по просмотрам собрала объявления из самых старых дней недели — к тому моменту их успели перезапустить с разных фанпейджей, и одно крео заняло 28 карточек из ста.

Повторный прогон, 11 сентября 2026. Переключатель «Только уникальные» в первом ряду фильтров сворачивает все копии креатива в одну строку. На тех же карточках получаем сто разных крео из ста — чистить выдачу и пересчитывать хеши на своей стороне не нужно.

88 на графике — наш прогон с сортировкой по дате: столько разных файлов выходит и в дневном окне, и в недельном, потому что по дате это одна и та же сотня объявлений. 87 из текста выше — другое измерение: дневная сотня автора, собранная сортировкой по просмотрам.

Как это устроено. Сравниваются сами изображения и видео, а не имена файлов и не ссылки. Поэтому перезалив, пережатие, обрезка и смена субтитров не мешают узнать один и тот же креатив. Рядом с каждым крео видно, в скольких объявлениях он встретился — сразу понятно, что перезаливают чаще всего.

И ещё одно. Сами повторы — не мусор. Одно крео в 28 карточках значит, что связку масштабируют: это повод присмотреться к ней и проверить, как её раскатывают.

Что показал замер. У каждого сервиса 92-100% файлов не встретились в первых сотнях остальных. У нас после учёта перезаливов таких файлов — 98,1%.

Показатель одинаков у всех пятерых — значит, он не про базы. Считается он по сотне карточек, независимо от того, что за этой сотней стоит. За неделю теста у Gamler набралось 849 профильных объявлений, у нас — 23 986, а доля уникальных файлов у обоих в одном коридоре 92-100%. Величина, которая не отличает базу в 849 объявлений от базы в 23 986, описывает сортировку выдачи, а не данные.

Сотня карточек — доли процента объёма. Это 3,2% дневной выдачи за 1 августа и 0,4% недельной. Две базы могут совпадать наполовину и всё равно дать разные первые сотни: достаточно разной сортировки по умолчанию.

Перцептивную проверку автор сделал правильно. Одного SHA-256 не хватило, и он добавил PDQ и vPDQ — сравнение самих изображений и видео, а не байтов. Инструмент верный, но он уточняет сравнение сотен, а не превращает их в сравнение баз.

Плюс техническая деталь про файлы. SHA-256 — контрольная сумма, она совпадёт только при скачивании одной и той же версии. А API может отдать оригинал, сжатую копию или кадр-превью одного видео. Перцептивная проверка часть таких случаев ловит, но отдельный кадр и целое видео всё равно не сопоставляются напрямую.

Как измерить пересечение баз. Сравнивать по Library ID — номеру, который Facebook присваивает объявлению, и по полной выдаче за период, а не по первой сотне. Тогда одна и та же реклама в двух сервисах опознаётся как одна, и доля совпадения считается от всего объёма.

Начнём с последней цитаты. Автор сам предположил, что проблема уже решена — и он прав. Ниже серверные журналы с датами, которые это подтверждают.

Что показал замер. В таблице две строки про Spytrend: «0 из 8» через MCP и «15 из 15» через «SDK с прямым доступом к API».

Почему так вышло. Обе строки — это один и тот же наш сервер. Отдельного SDK у Spytrend нет и не было. Инструмент из теста ходит на mcp.spytrend.com/mcp через OAuth2 client credentials — стандартную схему входа по паре ключей, выданных агенту. Строка «SDK с прямым доступом к API», где 15 из 15 и 1,69 с, — это тот же MCP, просто вызванный иначе.

Значит, разница между «0 из 8» и «15 из 15» — не в сервере, а в обвязке. Автор подключался к нашим точкам доступа через свой инструмент командной строки, и тот поднимал новую сессию агента на каждый запрос. Отсюда и 178,96 с: в эту цифру попал не наш ответ, а весь цикл — запуск агента, авторизация, подключение и только потом сам поиск.

Повторный прогон. Что показывает наш журнал за 3 августа: 43 вызова, 43 успешных, среднее 1,608 с, медиана 0,163 с, ноль ошибок. Ответов длиной под три минуты в нём нет вовсе. В повторных прогонах 11 сентября 2026 мы делали по десять вызовов подряд в одной сессии: медианы держались на 0,77–0,93 с, ошибок не было.

Но дороже всего обошлось другое. MCP — это не просто набор точек доступа (на жаргоне — ручек). Сервер сам рассказывает агенту, с чем тот работает: отдаёт схему фильтров, живой список доступных сортировок и инструкции к каждому инструменту — что искать, чем сузить выборку, какие есть переключатели. Самодельная обвязка этот слой теряет: данные доходят, подсказки — нет.

Поэтому агент искал по фильтрам, которые для этой задачи не подходили, и не нашёл «Только уникальные» — тот самый фильтр, который лежит в описании нашего инструмента поиска с июня и сворачивает повторы одним значением. Отсюда растут и 55 файлов из ста в пункте 4, и часть пропусков в матрице фильтров из пункта 1. Сервер отдал не мало — обвязка не спросила.

Что изменилось после теста. Сортировка по показам больше не проходит молча: сервер отклоняет запрос, называет рабочие варианты и показывает пример вызова — date (по дате), most_popular (рейтинг популярности), folder_added (по добавлению в папки) и most_reused_creative (по числу перезаливов крео). Агент, который подключается напрямую, этой дорогой уже не промахнётся.

Что показал замер. Весь тест списал у нас 201 токен, у Tyver — 42. Токен здесь — внутренняя единица квоты Spytrend, к токенам языковых моделей отношения не имеет.

Почему эти числа несопоставимы напрямую. У каждого сервиса свой прайс и свой месячный лимит, поэтому одно и то же число на разных тарифах означает разную долю подписки. Сопоставимая величина здесь одна — процент от месячной квоты.

Сколько это в процентах. Месячная квота Pro — 40 000 токенов. Тест забрал 201, то есть полпроцента. Такой прогон тариф выдержит около двухсот раз за месяц.

Почему так вышло. На тот момент листание метаданных было бесплатным, платили только за скачивание медиа, а агент скачал 200 файлов.

Что поменялось. Сейчас прайс другой и устроен проще: вы платите за то, что реально получили.

Короткая страница возвращает токены автоматически: запросили двадцать строк, а нашлось двенадцать — спишется двенадцать. Тот же тест сегодня стоил бы около 865 токенов, это чуть больше двух процентов месячной квоты. Остаток агент проверяет бесплатно.

Методика теста описывает не базы, а настройки сбора: выдача бралась по метрике, которой у коммерческой рекламы нет, фильтр уникальности не включался, а базы сравнивались по хешам разных версий одного файла. Если убрать эти три вещи и посчитать заново, картина меняется на противоположную: по числу профильных объявлений Spytrend опережает каждый из четырёх сервисов кратно. Плюс около 280 млн новых объявлений в месяц, 342 подкатегории, дедупликация одной кнопкой, сети вебмастеров, TikTok и официальное подключение AI-агентов. В этом сравнении пяти сервисов Spytrend — первый по оценке профильной выдачи за неделю теста.

Сначала о сопоставимости. Объёмы четырёх сервисов взяты на дату теста, август 2026. Чтобы сравнение было честным, свой объём берём на ту же дату: 24 985 объявлений за неделю 26.07–01.08 и 96% профильных дают 23 986. Вторую цифру приводим рядом: на дату повторного замера, 11 сентября 2026, та же неделя дособрана до 29 150 объявлений, то есть 27 984 профильных. С августовскими объёмами конкурентов она уже не сопоставима — их на сентябрь мы не пересчитывали.

Для сравнения использованы числа автора (тест, август 2026) и публичные материалы сервисов по состоянию на сентябрь 2026 — Tyver, AdWall, Gamler, MTWSPY. Оценка профильной рекламы: доля профильных из выборки автора × объём базы за тот же период.

Не всё, что отдаёт рекламная выдача Facebook, стоит показывать как факт.

• Пол и возраст аудитории. Facebook отдаёт их своей оценкой, а не замером: это атрибуция, построенная на предположении о том, кто увидел объявление. Meta сама относит такие метрики к оценочным и выборочным. Фильтр по такому полю выдавал бы уверенность, которой за ним нет, поэтому пола и возраста в фильтрах Spytrend нет. Не потому, что их негде взять, а потому что мы не выдаём оценку за данные.

Тест помог увидеть, где AI-агенту не хватало подсказок. Что поменялось с августа:

• Агент получает подсказку, как сортировать. Раньше запрос по показам проходил, хотя данных для такой сортировки нет. Теперь поиск объясняет причину и предлагает варианты: date, most_popular, folder_added (по добавлению в папки), most_reused_creative. Можно выбрать свежие объявления, наш рейтинг популярности или самые перезаливаемые крео.
• Рекламу можно разобрать целой выборкой. Добавили аналитику по рекламодателям, странам, категориям и доменам. Здесь же виден диапазон охвата с пояснением, что он означает.
• Проверили, как фильтры отбирают объявления. Прошли все 45 параметров поиска и зафиксировали, где выдача не соблюдает условия.
• Появилось раскрытие бренда за клоакой — $1 за запуск, на любом тарифе (подробнее — в пункте 1).

А фильтр «Только уникальные», «Самые перезаливаемые», поиск по визуальному сходству креатива, пикселю и фрагменту трекинговой ссылки, сети вебмастеров, TikTok и подключение AI-агентов уже были в Spytrend во время теста.

Чем Spytrend отличается от Tyver в поиске iGaming-креативов?

По замеру автора у Spytrend 96% недельной выдачи — профильный iGaming, у Tyver за ту же неделю 44% мусора. Классификация тоже разная: у Tyver — несколько широких вертикалей (по состоянию на сентябрь 2026), в Spytrend 33 категории и 342 подкатегории, из них восемь — отдельно по гемблингу и беттингу. Плюс поиск по самому креативу, пикселю и сети вебмастера.

Почему у Spytrend оказалось больше дублей, чем у MTWSPY?

Выдача бралась с сортировкой по просмотрам и без фильтра уникальности. В такой сотне одно крео заняло 28 карточек, разных файлов осталось 55. На карточках автора мы получили тот же результат. С включённым переключателем «Только уникальные» из ста карточек выходит сто разных креативов.

Почему MCP-сервер Spytrend показал в тесте 0 из 8 вызовов?

Автор подключался через свою обвязку, и она поднимала новую сессию агента на каждый запрос — отсюда 178,96 секунды среднего времени. Наш журнал за 3 августа по сессии автора: 43 вызова, 43 успешных, среднее 1,608 секунды, медиана 0,163 секунды, ноль ошибок.

Сколько объявлений Spytrend отдаёт за один день по iGaming в Испании?

Агент вынес 996 объявлений за 1 августа, сбор остановился на сотне карточек в каждом окне. В базе за ту же дату по тому же запросу лежало 3 112 объявлений. За прошедший месяц историю той же даты дособрали: на замере 11 сентября 2026 там 4 072 объявления, за неделю 26.07–01.08 — 29 150.

Можно ли измерить пересечение баз двух spy-сервисов по первым сотням выдачи?

Нет. В тесте сравнивались первые сотни выдачи по одному запросу — это 0,4% недельного объёма нашей базы. Разная сортировка по умолчанию даёт разные первые сотни даже у баз, совпадающих наполовину. Мерить пересечение нужно по Library ID объявлений и по полной выдаче за период.

Сколько квоты Spytrend расходует такой тест?

Тест автора обошёлся в 201 токен при месячной квоте Pro 40 000 — полпроцента. Тогда листание метаданных было бесплатным, платили только за скачивание медиа. По нынешнему прайсу тот же тест стоил бы около 865 токенов, это чуть больше двух процентов месячной квоты.

Чего Spytrend не умеет из того, что проверял автор?

Пола и возраста в фильтрах нет намеренно: Facebook отдаёт их своей оценкой, а не замером, — Meta сама относит такие метрики к оценочным и выборочным. Гео-фильтр отбирает корректно: большая часть выдачи — мультигео, где Испания один из таргетов. Сортировки по реальным показам для коммерческой рекламы нет и быть не может: Facebook отдаёт показы только по политической рекламе.

Скрипт повторит замер на вашем аккаунте и покажет таблицу «утверждение → измерено → вердикт». Понадобятся Python и ключи доступа из аккаунта Spytrend. Устанавливать дополнительные библиотеки не нужно:

export SPYTREND_CLIENT_ID=... # Settings → AI → Create agent access
export SPYTREND_CLIENT_SECRET=...
python3 verify.py

Прогон расходует около двух процентов месячной квоты. Если результаты на вашем аккаунте разойдутся с нашими — напишите нам. Проверим и разберём расхождение публично, как это сделал автор теста.

Проверять это на нашем слове не нужно. Возьмите скрипт, свои ключи и свою связку — прогон занимает пять минут. Если цифры разойдутся, разберём расхождение так же публично.

Посмотреть базу можно без оплаты: на бесплатном тарифе Starter без карты доступен архив объявлений старше 90 дней в ограниченном режиме — spytrend.com.