«Yellow Web» порівняв п’ять спай-сервісів за допомогою AI-агента: перевіряємо цифри щодо Spytrend

Коротко: У серпні 2026 року «Yellow Web» порівняв п’ять спай-сервісів — платформ, які збирають рекламу із соцмереж і дають змогу її шукати. Завдання для всіх було однакове: знайти iGaming-рекламу — онлайн-казино, ставки й лотереї — в Іспанії за 1 серпня та за тиждень із 26 липня до 1 серпня, взяти першу сотню оголошень у кожному вікні й порівняти результати Spytrend, Tyver, AdWall, Gamler і MTWSPY. Завдання виконував AI-агент. Автор відкрито виклав свої інструменти, тому тест можна повторити. Оригінал дослідження — «П’ять спай-сервісів очима AI-агента»

Ми — команда Spytrend, одного з п’яти протестованих сервісів. Ми взяли ті самі добірки оголошень, повторили пошук і показуємо обидва прогони: результат агента в тесті та результат зі штатними фільтрами сервісу. Частину цифр тесту підтверджуємо без змін. Решту пояснює спосіб, у який агент звертався до бази, а не її обсяг. Головний висновок для тих, хто шукає рекламу через AI: результат залежить від способу підключення агента до даних, а не від моделі. Усе можна перевірити самостійно — скрипт і обидва вивантаження відкриті.

Геннадій, CEO Spytrend · опубліковано 12 вересня 2026 року · основа перевірки: картки автора, серверні журнали, повторний збір

Кого порівнювали

• Spytrend (це ми) — платформа конкурентної розвідки реклами Facebook і TikTok: близько 1,8 млрд оголошень, близько 280 млн нових на місяць, класифікація за 33 категоріями й 342 підкатегоріями, офіційне підключення AI-агентів. Тариф Pro — 79 USD на місяць.
• Tyver — спай-сервіс із класифікацією за кількома широкими вертикалями й сортуванням за переглядами; у тижневому тесті видав 11 497 оголошень.
• AdWall — spy-сервіс із безплатним доступом на 30 днів; у тижневому тесті видав 16 369 оголошень, а 73 файли з першої сотні виявилися не за темою.
• Gamler — нішевий сервіс із власним класифікатором і лічильником повторних заливів; єдиний без нерелевантних оголошень у тесті, але з помітно меншим обсягом видачі.
• MTWSPY — нішевий сервіс із власним класифікатором і сортуванням за переглядами; за тиждень 13 % видачі були не за темою. Описи сервісів звірено з їхніми сайтами станом на вересень 2026 (Tyver, AdWall, Gamler, MTWSPY); числа — з тесту Yellow Web (серпень 2026).

Хто є хто в цьому розборі

• Автор — автор «Yellow Web», який придумав і провів тест.
• Агент — AI-агент, якому автор доручив завдання замість самостійного пошуку: програма сама надсилала запити до всіх п’яти сервісів і складала результати.
• Обв’язка — саморобний прошарок між агентом і сервісами: утиліта командного рядка, яка перетворювала команди агента на запити. Чого цей прошарок не передав, того агент не побачив.
• Замір — цифри, які агент отримав у тесті.
• Повторний прогін — той самий пошук на тих самих даних, який ми запустили зі штатними налаштуваннями сервісу.
• Штатні налаштування — робота сервісу з фільтрами, що залишилися вимкненими в тесті.
• Картки автора — добірки оголошень, які агент забрав у тесті. Ми працювали саме з ними, щоб цифри можна було порівнювати.

Як влаштована перевірка

Замір чесний, якщо його можна відтворити. Ми повторили пошук на тих самих картках автора: де умови збіглися, наводимо його цифри без змін; де вони відрізнялися від штатних, показуємо обидва прогони поруч і називаємо змінене налаштування. Далі кожен пункт побудований однаково: що показав замір → чому так сталося → що дав повторний прогін.

Чого ця перевірка не показує.

• Тест порівнював перші сотні видачі — це 3,2 % денного й 0,4 % тижневого обсягу нашої бази. За ними не можна судити про перетин баз загалом.
• Частку профільної реклами автор виміряв на сотні карток; для всього обсягу це оцінка.

Коротко

Три розбіжності із шести пояснюються тим, як агент звертався до сервісу, а не вмістом бази. Витрату квоти ми підтверджуємо без змін. Порівняння можливостей пошуку за матрицею самого тесту — на користь Spytrend.

• Обсяг видачі. Агент забрав зі Spytrend 996 оголошень за 1 серпня та 9 526 за тиждень. У базі за тим самим запитом було 3 112 і 24 985. → докладніше
• Дублі. У тесті не ввімкнули перемикач «Лише унікальні» — фільтр, який згортає всі копії одного крео, тобто зображення чи відео з оголошення, в один рядок. Без нього в сотні карток залишилося 55 різних файлів. Із ним на тих самих даних виходить 100 різних креативів зі 100. → докладніше
• Підключення AI-агента. У тесті наш сервер для агентів — MCP (Model Context Protocol, офіційний спосіб підключити AI-агента безпосередньо до сервісу) — показав 0 успішних викликів із 8 і 179 секунд на відповідь. У наших журналах за ту саму сесію автора 3 серпня: 43 успішні виклики із 43, жодної помилки, середній час — 1,6 секунди. Різницю спричинила саморобна обв’язка автора: вона запускала нову сесію агента для кожного запиту. → докладніше
• Можливості пошуку. У тесті Yellow Web (серпень 2026) пошук за візуальною схожістю самого креативу та за пікселем Facebook — лічильником, який рекламодавець ставить на сайт, — позначений лише у Spytrend; пошуку за фрагментом трекінгового посилання й мережею вебмайстра — усіма доменами, сторінками й пікселями одного гравця — у порівняльній таблиці тесту немає. → докладніше
• Ціна тесту. Увесь тест списав 201 токен — внутрішню одиницю квоти Spytrend, а не токен мовної моделі. За місячної квоти Pro у 40 000 одиниць це пів відсотка. → докладніше
• Геофільтр. Майже три чверті видачі за Іспанією — мультигео: оголошення крутиться одразу в кількох країнах, зокрема в Іспанії. Агент автора вважав такі картки помилкою, хоча під фільтром Іспанії вони стоять правильно. У свіжій видачі за тим самим зрізом помилок немає.

Дякуємо автору «Yellow Web» за докладний тест і відкриті інструменти. Далі — усі вісім пунктів: результат заміру, причина й повторний прогін зі штатними налаштуваннями.

П’ять головних висновків тесту — і результати перевірки

Вісім спірних пунктів тесту й результати перевірки

Як проходив тест — і що в методиці зроблено правильно

Публічне порівняння п’яти сервісів на одному завданні — рідкісна робота. Автор провів її ретельніше, ніж більшість оглядів у ніші.

Схема тесту: той самий запит на iGaming-рекламу в Іспанії до всіх п’яти сервісів і два вікна — 1 серпня та тиждень із 26 липня до 1 серпня. З кожного сервісу агент брав першу сотню карток на вікно й завантажував медіафайли. Релевантність спірних оголошень він перевіряв, переглядаючи їх повністю, а збіги файлів між сервісами рахував за двома типами хешів. Ось сильні сторони методики:

• Два хеші замість одного. Збіги рахували за SHA-256 — контрольною сумою файлу — і додатково за PDQ та vPDQ, перцептивними хешами зображення й відео. Другий крок знаходить стиснуті та обрізані копії, які побайтове порівняння пропускає.
• Окремий підрахунок. Картки, завантажені файли й візуальні версії одного креативу рахували окремо. Саме тому стало видно, що «сто карток» і «сто креативів» — різні числа.
• Спірні ролики агент дивився повністю. Релевантність перевіряли переглядом, а не за назвою файлу чи текстом оголошення. Кожен унікальний файл AI-агент автора відніс до профільних, нерелевантних або спірних. У нашій тижневій сотні чотири файли були не за темою. Звідси й наші 4 %: це результат перегляду, а не оцінка на око.
• Відкриті інструменти й чесні межі висновку. Автор виклав обв’язку — саморобний прошарок між агентом і сервісами — і прямо написав, що універсального переможця в цьому тесті немає. Схему обрано правильно: один запит, ті самі дати й одна країна для всіх п’ятьох. Тому результат можна перерахувати — що ми й зробили. Перерахунок дає іншу картину, ніж підсумкова таблиця тесту.

Що підтвердилося

Що в тесті підтвердилося

Спершу — результати, які ми відтворили з тими самими цифрами. Це не застереження перед запереченнями, а результати, які можна відтворити.

• Мультигео у видачі. Оголошення часто крутиться одразу в кількох країнах, серед яких є Іспанія. Агент автора визначив такі картки як рекламу не для Іспанії. У сьогоднішній видачі за тим самим зрізом помилок немає.
• 55 різних файлів зі ста — правильний результат за сортуванням за переглядами, з яким агент забирав видачу. На картках автора ми отримали ті самі 55 за тиждень і 87 за день. Фільтр унікальності в тесті не вмикали.
• Тест витратив більше квоти. 201 одиницю проти 42 у Tyver. Тоді ми списували квоту за завантаження медіа, а агент завантажив 200 файлів.
• Нерелевантні оголошення у видачі є. 4 % нерелевантних карток за тиждень — число з розмітки тесту: агент автора переглянув кожен файл.
• Через саморобну обв’язку MCP справді не запрацював. Вісім викликів, вісім помилок. Що водночас було в журналах сервера — у пункті 6.

1. Фільтри й пошук

Два пропуски в матриці поставили дарма, а унікальні фільтри конкурентів у нас уже були: шлях від одного креативу до мережі вебмайстра

Із тесту «Yellow Web»

Назви фільтрів іноді створюють хибне відчуття стандарту. Категорія у Spytrend, вертикаль у Tyver і ніша в Gamler та MTWSPY побудовані на власних класифікаторах.

У матриці Spytrend має п’ять пропусків. Клоакінг, повторні заливи й поділ гемблінгу та беттінгу автор виділяє серед можливостей конкурентів.

Фрагмент статті «Yellow Web» · відкрити оригінал

Що показав замір. У порівняльній таблиці можливостей — де автор зібрав способи пошуку кожного сервісу — у нас п’ять порожніх клітинок: остання активність, App ID і магазин, стать і вік, impressions / reach / views, lead form. Водночас клоака, повторні заливи та окремий пошук гемблінгу й беттінгу, зазначені як унікальні можливості інших сервісів, уже були у Spytrend під іншими назвами. Клоака — це підміна сторінки; її відбирають вкладка Cloaked і перемикач «Лише замасковані». Повторні заливи того самого крео з інших акаунтів показує кнопка «Найчастіші повторні заливи», а їхній масштаб видно в картці. Для окремого пошуку гемблінгу й беттінгу є вісім підкатегорій.

Чому так сталося. Дві з п’яти порожніх клітинок поставили дарма: фільтр за останньою активністю був у нас під час тесту, як і пошук за застосунком. Окреме поле приймає App ID, назву або посилання; поруч можна вибрати магазин. Агент не побачив їх з тієї самої причини, що й «Лише унікальні»: схему фільтрів віддає сервер, а саморобна обв’язка її не передала. Стать, вік і покази ми свідомо не віддаємо: Facebook подає перші два показники як власну оцінку, а даних про покази комерційної реклами взагалі не надає. Фільтра за lead-form оголошеннями в нас справді немає. Вісім підкатегорій гемблінгу й беттінгу називаються так: Online Casino Slots, Sportsbook, Crash and Plinko, Poker, Lottery, Esports Betting, Fantasy Sports, State Restricted Operators.

Що автор відзначив, а що не потрапило до матриці. Пошук за візуальною схожістю креативу й пікселем Facebook автор згадав у дослідженні — це видно й на графіку нижче. Двох можливостей у матриці немає взагалі: пошуку за фрагментом трекінгового посилання та переходу до мережі вебмайстра. В останньому випадку від одного креативу можна перейти до доменів, пікселів і фанпейджів — сторінок Facebook, від імені яких крутиться реклама, — одного гравця. Ця частина роботи байєра до таблиці не потрапила.

Що залишилося без змін. За статтю, віком і діапазоном показів у Spytrend фільтрувати не можна. Проблему з даними про покази комерційної реклами розбираємо в пункті 4.

Новинка вересня

Справжню сторінку під клоакою можна відкрити за $1

Раніше клоака була стіною: видно білий лендинг — посадкову сторінку, на яку веде реклама, — а що конкурент крутить за ним, невідомо. Тепер у картці креативу в розділі «Реклама» є кнопка. Spytrend сам відкриває чорну версію сторінки, проходить воронку до кінця з усіма редиректами, встановлює й запускає застосунок, якщо воронка веде до PWA або APK — вебзастосунку чи інсталяційного файлу Android, — і знаходить бренд оператора: казино, букмекера чи іншого.

До акаунта надходить звіт про весь ланцюжок: кадри кожного кроку, куди вів перехід і чим усе завершилося. Потрібний лендинг можна забрати одним архівом. Що далі робити з посадковими сторінками конкурента — у розборі сайтів і посадкових сторінок Spytrend. Ціна — $1 за запуск на будь-якому тарифі. Якщо перевірка не спрацювала, гроші повертаються.

Що показав повторний прогін: у тесті Yellow Web (серпень 2026) пошук за візуальною схожістю креативу й за пікселем Facebook позначений лише у Spytrend; пошуку за фрагментом трекінгового посилання й мережею вебмайстра в матриці тесту немає. Три з п’яти «пропусків» уже були в сервісі під час тесту, але під іншими назвами. Із вересня додалося розкриття бренду за клоакою — $1 за запуск на будь-якому тарифі.

2. Обсяг бази

996 оголошень — обсяг вибірки агента, а не бази: за ту саму дату в базі було 3 112

Із тесту «Yellow Web»

У Spytrend, Tyver і AdWall оголошень виявилося помітно більше. Але велика цифра сама по собі мало говорить про якість.

На графіку: Spytrend — 996 за 1 серпня та 9 526 за тиждень.

Фрагмент статті «Yellow Web» · відкрити оригінал

Що показав замір. За 1 серпня агент вивантажив зі Spytrend 996 оголошень, за тиждень 26.07–01.08 — 9 526.

Чому так сталося. На момент тесту в базі за тим самим запитом було 3 112 і 24 985 оголошень. Різницю спричинив спосіб збору. Агент зупинився на сотні карток у кожному вікні й далі не пішов. У журналі нашого сервера для цих запитів немає помилок, відмов чи вичерпаної квоти.

Повторний прогін. Ми постійно дозбираємо рекламу за минулі дати: знаходимо новий фанпейдж, домен чи мережу вебмайстра й додаємо пов’язані оголошення до видачі. Тому навіть минулий тиждень продовжує поповнюватися через місяць. На замірі 11 вересня 2026 року за 1 серпня в базі було 4 072 оголошення, за той самий тиждень — 29 150.

Що це дає в роботі. Припустімо, місяць тому ви знайшли робочу зв’язку — крео, сторінку й домен, які хтось розкручує. Поверніться до неї зараз: у базі за ті самі дати вже з’явилися інші її оголошення та зв’язки. Так видно, як її запускали й масштабували.

Що показав повторний прогін: агент вивантажив 996 оголошень за день, а в базі за ту саму дату було 3 112. Різницю дала зупинка збору на сотні карток у кожному вікні.

3. Чистота видачі

96 % тижневої видачі Spytrend — профільний iGaming за заміром самого автора

Із тесту «Yellow Web»

Денні вибірки Spytrend і MTWSPY теж виявилися чистими. За тиждень у MTWSPY було 13 % нерелевантного, у Spytrend — 4 %.

У Tyver якість сильно залежить від інтервалу й сортування: за один день нерелевантного лише 3 %, за тиждень — уже 44 %. AdWall видав 73 нерелевантні файли зі 100.

Фрагмент статті «Yellow Web» · відкрити оригінал

Що показав замір. Автор виміряв частку карток, які справді стосуються iGaming. Його AI-агент відніс кожен унікальний файл до профільних, нерелевантних або спірних; спірні ролики дивився повністю. У нашій тижневій вибірці 4 % нерелевантного, денна вибірка чиста.

Що з цього випливає. Що менше нерелевантного у видачі, то більше часу лишається на розбір креативів. Застосуємо частку профільних карток із вибірки автора до обсягу оголошень і подивимося, скільки профільної реклами виходить у кожного сервісу.

Збір MTWSPY у тесті агент зупинив на 500+ картках, щоб не витратити квоту. Його 435 пораховано за цією вибіркою, а не за базою.

Як рахували. До 16 369 карток AdWall застосовуємо 27 % профільних, до 11 497 Tyver — 56 %. Обидва обсяги взято з графіка дослідження «Yellow Web»; ми їх не перераховували. У Gamler нерелевантних оголошень не знайшлося, але й обсяг видачі на порядок менший. У базі Spytrend на дату тесту за цей тиждень було 24 985 оголошень. Частка 96 % дає 23 986 профільних — число, яке можна зіставити з рештою. На графіку вище показано обсяг на дату повторного заміру, 11 вересня 2026 року: 29 150 оголошень і 27 984 профільних. Це оцінка, а не суцільний перерахунок: частку профільних виміряли на сотні карток і перенесли на весь обсяг. Точне число дала б лише перевірка кожної картки.

Що показав повторний прогін: 96 % тижневої видачі Spytrend — профільний iGaming за заміром самого автора. За таким розрахунком профільної реклами за цей тиждень у нас більше, ніж у решти чотирьох сервісів разом.

4. Дублі й унікальність

Дублі з’явилися через налаштування збору: з фільтром унікальності виходить 100 різних крео зі 100

Із тесту «Yellow Web»

Найбільше дублів знайшлося у Spytrend за тиждень: один файл повторився у 28 картках, зі сотні залишилося 55 різних файлів.

Замір зроблено із сортуванням за переглядами: Tyver, Spytrend і MTWSPY дають змогу так сортувати результати.

Фрагмент статті «Yellow Web» · відкрити оригінал

Що показав замір. На картках автора ми отримали ті самі 55 унікальних файлів за тиждень і 87 за день. Результат відтворюється.

Чому так сталося. Агент збирав видачу за переглядами й не ввімкнув фільтр унікальності. Таке сортування зібрало оголошення з найдавніших днів тижня. На той час їх уже встигли перезапустити з різних фанпейджів, тож одне крео зайняло 28 карток зі ста.

Розбір від команди Spytrend

Сортування «за переглядами» не дає топу гемблінгу — потрібних даних немає

У документації Ad Library API — відкритого програмного інтерфейсу бібліотеки реклами Facebook — поле impressions (покази) має позначку «Available only for POLITICAL_AND_ISSUE_ADS»: доступне лише для політичної та суспільно значущої реклами. І навіть там дані подають діапазонами — від «менше ніж 1000» до «понад 1 млн». Це можна перевірити в офіційному описі вузла оголошення: developers.facebook.com/docs/graph-api/reference/archived-ad.

Для європейської реклами є поле eu_total_reach — оцінка охоплення в Європі: скільки людей побачили оголошення за весь час його показу. Але й охоплення за весь час не визначить найкращий креатив: оголошення, яке крутиться давно, просто мало більше часу зібрати аудиторію.

Головне: Facebook рахує кожен залив окремо. Те саме крео з п’яти різних акаунтів для нього — п’ять різних креативів, кожен зі своїми показами. Платформа не знає, що зображення в них однакове.

Spytrend об’єднує такі заливи за схожістю самого зображення чи відео. Так видно те, чого не бачить Facebook: скільки разів крео насправді заливали повторно. Кількість повторних заливів не зводиться до діапазону й не губиться після чергового перезапуску. Масово повторно заливають зазвичай те, що окупається, тому це число працює як сигнал. Як за ним відстежувати розгін, ми показували в розборі трендів і повторних заливів креативів.

Повторний прогін, 11 вересня 2026 року. Перемикач «Лише унікальні» в першому ряду фільтрів згортає всі копії креативу в один рядок. На тих самих картках отримуємо сто різних крео зі ста: чистити видачу й перераховувати хеші самостійно не потрібно.

88 на графіку — наш прогін із сортуванням за датою: стільки різних файлів виходить і в денному, і в тижневому вікні, бо за датою це та сама сотня оголошень. 87 вище в тексті — інший замір: денна сотня автора, зібрана сортуванням за переглядами.

Як це працює. Порівнюються самі зображення й відео, а не назви файлів чи посилання. Тому повторний залив, стиснення, обрізання або заміна субтитрів не заважають упізнати той самий креатив. Біля кожного крео видно, у скількох оголошеннях воно трапилося, — одразу зрозуміло, що перезаливають найчастіше.

І ще одне. Самі повтори — не сміття. Одне крео у 28 картках означає, що зв’язку масштабують. Це привід придивитися до неї та перевірити, як її розкручують.

Що показав повторний прогін: дублі виникли через налаштування збору — фільтр «Лише унікальні» не ввімкнули. З ним зі ста карток виходить сто різних креативів. Сортування комерційної реклами за показами не працює в принципі: Facebook віддає покази лише для політичної реклами.

5. Перетин баз

У порівнянні брали участь перші сотні видачі, а не бази загалом

Із тесту «Yellow Web»

Збіги у видачі між сервісами я рахував за SHA-256, а потім додатково за PDQ.

За тиждень у кожного джерела 92–100 % файлів не трапилися в першій сотні інших сервісів. Навіть схожі за профілем Gamler і MTWSPY перетнулися лише на семи файлах.

Фрагмент статті «Yellow Web» · відкрити оригінал

Що показав замір. У кожного сервісу 92–100 % файлів не трапилися в перших сотнях решти. У нас після врахування повторних заливів таких файлів — 98,1 %.

Показник однаковий для всіх п’ятьох, отже, він не описує бази. Його рахують за сотнею карток, незалежно від того, що є за цією сотнею. За тиждень тесту в Gamler було 849 профільних оголошень, у нас — 23 986, а частка унікальних файлів в обох потрапляє в діапазон 92–100 %. Показник, який не розрізняє базу з 849 оголошеннями й базу з 23 986, описує сортування видачі, а не дані.

Сотня карток — частка відсотка обсягу. Це 3,2 % денної видачі за 1 серпня й 0,4 % тижневої. Дві бази можуть збігатися наполовину й водночас давати різні перші сотні — достатньо різного сортування за замовчуванням.

Перцептивну перевірку автор зробив правильно. Одного SHA-256 було замало, тому він додав PDQ і vPDQ — порівняння самих зображень і відео, а не байтів. Інструмент доречний, але він уточнює порівняння сотень, а не перетворює його на порівняння повних баз.

Є й технічна деталь щодо файлів. SHA-256 — контрольна сума, яка збігається лише для тієї самої версії файлу. API може віддати оригінал, стиснуту копію або кадр-прев’ю одного відео. Перцептивна перевірка знаходить частину таких випадків, але окремий кадр і повне відео все одно не зіставляються безпосередньо.

Як виміряти перетин баз. Порівнювати за Library ID — номером, який Facebook присвоює оголошенню, — і за повною видачею за період, а не за першою сотнею. Тоді ту саму рекламу в двох сервісах можна впізнати й порахувати частку збігів від усього обсягу.

Висновок за пунктом: показник 92–100 % виявився однаковим для сервісу з 849 оголошеннями за тиждень і сервісу з 23 986. Він вимірює відмінність перших сотень після сортування, а не перетин баз. Перетин треба рахувати за Library ID у повній видачі за період.

6. MCP у роботі

У таблиці тесту Spytrend зазначено двічі, але це той самий сервер: у журналі 43 успішні виклики із 43

Із тесту «Yellow Web»

Spytrend MCP через окремого агента — 0 із 8, помилок 8, середній час відповіді 178,96 с.

Spytrend SDK із прямим доступом до API — 15 із 15, 0 помилок, 1,69 с.

Проблеми виникли під час роботи зі Spytrend через MCP. Спочатку заважала авторизація, потім кожен виклик запускав окрему сесію агента й тривав близько трьох хвилин.

До речі, хлопці нещодавно оновили MCP, тож, імовірно, проблему вже розв’язано.

Фрагмент статті «Yellow Web» · відкрити оригінал

Почнімо з останньої цитати. Автор сам припустив, що проблему вже розв’язано. Нижче — серверні журнали з датами, які це підтверджують.

Що показав замір. У таблиці два рядки про Spytrend: «0 із 8» через MCP і «15 із 15» через «SDK із прямим доступом до API».

Чому так сталося. Обидва рядки стосуються того самого нашого сервера. Окремого SDK у Spytrend немає й не було. Інструмент із тесту звертається до mcp.spytrend.com/mcp через OAuth2 client credentials — стандартну схему входу за парою ключів, виданих агенту. Рядок «SDK із прямим доступом до API», де 15 із 15 і 1,69 с, — це той самий MCP, викликаний іншим способом.

Отже, різниця між «0 із 8» і «15 із 15» — в обв’язці, а не в сервері. Автор звертався до наших точок доступу через власну утиліту командного рядка, яка запускала нову сесію агента для кожного запиту. Тому 178,96 с охоплюють увесь цикл: запуск агента, авторизацію, підключення і лише потім пошук, — а не тільки нашу відповідь.

43 із 43 успішні виклики в сесії автора 3 серпня

1,608 с середній час відповіді; медіана — 0,163 с

0 помилок

Повторний прогін. Наш журнал за 3 серпня показує 43 виклики, 43 успішні відповіді, середній час 1,608 с, медіану 0,163 с і жодної помилки. Відповідей тривалістю близько трьох хвилин у ньому немає. У повторних прогонах 11 вересня 2026 року ми робили по десять викликів поспіль в одній сесії: медіани становили 0,77–0,93 с, помилок не було.

Та найбільше коштувала інша втрата. MCP — це не лише набір точок доступу, або «ручок». Сервер сам повідомляє агенту, з чим той працює: віддає схему фільтрів, актуальний список сортувань та інструкції до кожного інструмента — що шукати, як звузити вибірку, які перемикачі доступні. Саморобна обв’язка втрачає цей шар: дані доходять, підказки — ні.

Тому агент користувався фільтрами, які не підходили для цього завдання, і не знайшов «Лише унікальні». Цей фільтр із червня є в описі нашого інструмента пошуку й згортає повтори одним значенням. Звідси і 55 файлів зі ста в пункті 4, і частина пропусків у матриці фільтрів із пункту 1. Сервер міг віддати більше — обв’язка не запитала.

Що змінилося після тесту. Сортування за показами більше не проходить без пояснення: сервер відхиляє запит, називає робочі варіанти й показує приклад виклику — date (за датою), most_popular (рейтинг популярності), folder_added (за додаванням до папок) і most_reused_creative (за кількістю повторних заливів крео). Агент із прямим підключенням уже не помилиться в цьому місці.

Що показав повторний прогін: 43 успішні виклики із 43 у сесії автора 3 серпня, середній час 1,608 с, жодної помилки. Обидва рядки таблиці стосуються одного сервера; окремого SDK у Spytrend немає. Через обв’язку агент не отримав інструкцій сервера, зокрема відомостей про фільтр «Лише унікальні».

7. Витрата квоти

Увесь тест коштував 201 токен — пів відсотка місячної квоти

Із тесту «Yellow Web»

Spytrend списав квоту переважно за завантаження 200 файлів. Витрата в тесті — 201 одиниця за тарифу Pro 79 USD/міс.

Сервіси по-різному рахують перегляди, завантаження файлів і запити до API, тому зіставної ціни за тисячу карток тут не вийде.

Фрагмент статті «Yellow Web» · відкрити оригінал

Що показав замір. Увесь тест списав у нас 201 токен, у Tyver — 42. Тут токен — внутрішня одиниця квоти Spytrend, не пов’язана з токенами мовних моделей.

Чому ці числа не можна порівнювати напряму. У кожного сервісу своя ціна й місячний ліміт. Тому однакова кількість одиниць на різних тарифах означає різну частку підписки. Порівнювати тут можна відсоток місячної квоти.

Скільки це у відсотках. Місячна квота Pro — 40 000 токенів. Тест витратив 201, тобто пів відсотка. Такий прогін тариф витримав би близько двохсот разів за місяць.

Чому так сталося. Тоді перегляд метаданих був безплатним, а квоту списували лише за завантаження медіа. Агент завантажив 200 файлів.

Що змінилося. Зараз ціни інші й побудовані простіше: ви платите за те, що фактично отримали.

Якщо сторінка результатів коротша, токени повертаються автоматично: запросили двадцять рядків, а знайшлося дванадцять — спишеться дванадцять. Той самий тест сьогодні коштував би близько 865 токенів, тобто трохи більше ніж два відсотки місячної квоти. Залишок агент перевіряє безплатно.

Висновок за пунктом: саму кількість токенів між сервісами порівнювати не можна — у кожного свій ліміт. У частках підписки весь тест коштував пів відсотка місячної квоти Pro: 201 токен із 40 000. За нинішніми цінами він обійшовся б приблизно у 865 токенів, близько двох відсотків.

8. Підсумок за обсягом

За тиждень тесту Spytrend мав 23 986 профільних оголошень — майже вчетверо більше за наступний сервіс

Із тесту «Yellow Web»

Spytrend цікавий вбудованим пошуком дублів (…) і наявністю TikTok для тих, хто ллє з кількох сорсів. За день видача була чистою, за тиждень нерелевантного було мало.

Універсального переможця в цьому тесті немає, і це нормально.

Фрагмент статті «Yellow Web» · відкрити оригінал

Методика тесту описує налаштування збору, а не бази: видачу брали за метрикою, якої немає для комерційної реклами; фільтр унікальності не вмикали; бази порівнювали за хешами різних версій одного файлу. Якщо прибрати ці три чинники й перерахувати дані, картина змінюється на протилежну: за кількістю профільних оголошень Spytrend у кілька разів випереджає кожен із чотирьох сервісів. Також у Spytrend — близько 280 млн нових оголошень на місяць, 342 підкатегорії, згортання дублів однією кнопкою, мережі вебмайстрів, TikTok та офіційне підключення AI-агентів. У цьому порівнянні п’яти сервісів Spytrend — перший за оцінкою профільної видачі за тиждень тесту.

Спершу про зіставність. Обсяги чотирьох сервісів узято на дату тесту — серпень 2026 року. Тому й свій обсяг беремо на ту саму дату: 24 985 оголошень за тиждень 26.07–01.08 і 96 % профільних дають 23 986. Другу цифру наводимо поруч: на дату повторного заміру, 11 вересня 2026 року, той самий тиждень дозібрано до 29 150 оголошень, тобто 27 984 профільних. Із серпневими обсягами конкурентів це число вже не зіставне — їхні дані за вересень ми не перераховували.

Для порівняння використано цифри автора (тест, серпень 2026) і публічні матеріали сервісів станом на вересень 2026 — Tyver, AdWall, Gamler, MTWSPY. Оцінка профільної реклами: частка профільних оголошень у вибірці автора × обсяг бази за той самий період.

Що показав повторний прогін: на зіставну дату тесту в Spytrend було 23 986 профільних оголошень за тиждень проти 6 438 у наступного сервісу; на 11 вересня 2026 року — 27 984. Також — близько 280 млн нових оголошень на місяць, 342 підкатегорії, згортання дублів однією кнопкою, мережі вебмайстрів, TikTok та офіційне підключення AI-агентів.

Чого немає навмисно

Чого у фільтрах немає навмисно

Не все, що повертає рекламна видача Facebook, варто показувати як встановлений факт.

• Стать і вік аудиторії. Facebook віддає їх як власну оцінку, а не результат заміру: це атрибуція на основі припущення про те, хто побачив оголошення. Meta сама відносить такі метрики до оцінних і вибіркових. Фільтр за таким полем створював би впевненість, якої дані не дають, тому статі й віку у фільтрах Spytrend немає. Річ не в тому, що ці поля ніде взяти, — ми не подаємо оцінку як виміряні дані.

Що ми змінили

Що стало зручніше після тесту

Тест показав, де AI-агенту бракувало підказок. Ось що змінилося із серпня:

• Агент отримує підказку щодо сортування. Раніше запит за показами проходив, хоча даних для такого сортування немає. Тепер пошук пояснює причину й пропонує варіанти: date, most_popular, folder_added (за додаванням до папок), most_reused_creative. Можна вибрати свіжі оголошення, наш рейтинг популярності або крео з найбільшою кількістю повторних заливів.
• Рекламу можна розібрати цілою вибіркою. Додали аналітику за рекламодавцями, країнами, категоріями й доменами. Тут також видно діапазон охоплення з поясненням його значення.
• Перевірили роботу фільтрів. Пройшли всі 45 параметрів пошуку й зафіксували, де видача не дотримується умов.
• З’явилося розкриття бренду за клоакою — $1 за запуск на будь-якому тарифі; докладніше — у пункті 1.

Фільтр «Лише унікальні», сортування «Найчастіші повторні заливи», пошук за візуальною схожістю креативу, пікселем і фрагментом трекінгового посилання, мережі вебмайстрів, TikTok та підключення AI-агентів уже були у Spytrend під час тесту.

Рекомендація для тих, хто шукає через агента

Підключайтеся через офіційний MCP — більшості цих труднощів не буде

Цей тест показав, що результат AI-пошуку залежить від способу підключення агента до даних, а не від моделі. Власна обв’язка поверх чужого API додає шар, у якому губляться підказки сервера, актуальний список сортувань і зрозумілі повідомлення про помилки.

Spytrend має офіційне підключення через MCP: Claude, ChatGPT, Cursor, Codex і VS Code працюють із базою безпосередньо, через OAuth. Агент бачить актуальну схему фільтрів, отримує підказку замість мовчазної відмови й працює в одній сесії без нового підключення для кожного запиту. Документація — на сторінці MCP, а роботу MCP-асистента Spytrend розібрано окремо.

FAQ

Чим Spytrend відрізняється від Tyver у пошуку iGaming-креативів?
За заміром автора, 96 % тижневої видачі Spytrend — профільний iGaming; у Tyver за той самий тиждень 44 % були нерелевантними. Класифікація теж різна: у Tyver кілька широких вертикалей (станом на вересень 2026), у Spytrend — 33 категорії й 342 підкатегорії, із них вісім окремо присвячені гемблінгу й беттінгу. Також є пошук за самим креативом, пікселем і мережею вебмайстра.

Чому у Spytrend виявилося більше дублів, ніж у MTWSPY?
Видачу брали із сортуванням за переглядами й без фільтра унікальності. У такій сотні одне крео зайняло 28 карток, а різних файлів залишилося 55. На картках автора ми отримали той самий результат. Якщо ввімкнути перемикач «Лише унікальні», зі ста карток виходить сто різних креативів.

Чому MCP-сервер Spytrend показав у тесті 0 із 8 викликів?
Автор підключався через власну обв’язку, яка запускала нову сесію агента для кожного запиту. Звідси середній час 178,96 секунди. Наш журнал за сесією автора 3 серпня показує 43 виклики, 43 успішні відповіді, середній час 1,608 секунди, медіану 0,163 секунди й жодної помилки.

Скільки оголошень Spytrend віддає за один день для iGaming в Іспанії?
Агент вивантажив 996 оголошень за 1 серпня; збір зупинився на сотні карток у кожному вікні. У базі за ту саму дату й тим самим запитом було 3 112 оголошень. Згодом історію цієї дати дозібрали: на замірі 11 вересня 2026 року там було 4 072 оголошення, а за тиждень 26.07–01.08 — 29 150.

Чи можна виміряти перетин баз двох спай-сервісів за першими сотнями видачі?
Ні. У тесті порівнювали перші сотні за одним запитом — це 0,4 % тижневого обсягу нашої бази. Різне сортування за замовчуванням дає різні перші сотні, навіть якщо бази збігаються наполовину. Перетин потрібно вимірювати за Library ID оголошень і повною видачею за період.

Скільки квоти Spytrend витрачає такий тест?
Тест автора коштував 201 токен за місячної квоти Pro у 40 000 — пів відсотка. Тоді перегляд метаданих був безплатним, а квоту списували лише за завантаження медіа. За нинішніми цінами той самий тест коштував би близько 865 токенів — трохи більше ніж два відсотки місячної квоти.

Чого Spytrend не вміє з того, що перевіряв автор?
Статі й віку у фільтрах немає навмисно: Facebook віддає їх як оцінку, а не результат заміру, — Meta сама відносить такі метрики до оцінних і вибіркових. Геофільтр працює правильно: більша частина видачі — мультигео, де Іспанія є однією з цільових країн. Сортування за фактичними показами комерційної реклами немає: Facebook віддає покази лише для політичної реклами.

Перевірити самостійно

Як перевірити самостійно

Скрипт повторить замір у вашому акаунті й покаже таблицю «твердження → виміряно → висновок». Потрібні Python і ключі доступу з акаунта Spytrend. Додаткові бібліотеки встановлювати не потрібно:

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

Репозиторій із даними: https://github.com/Spytrend/yellowweb-test-verify

Усередині — скрипт, сирі вивантаження обох прогонів, тестового й штатного, точні команди, дати запусків і версії інструментів. Нашим цифрам можна не вірити й перерахувати їх за вивантаженнями.

Прогін витрачає близько двох відсотків місячної квоти. Якщо результати у вашому акаунті відрізнятимуться від наших, напишіть нам. Перевіримо й публічно розберемо розбіжність, як це зробив автор тесту.

Підсумки

П’ять висновків тесту й результати перевірки

Що в сухому залишку. На результат тесту вплинули три умови збору: видачу брали за метрикою, якої немає для комерційної реклами; фільтр унікальності не вмикали; бази порівнювали за хешами різних версій одного файлу. Агент не дістався більшої частини того, що вже було у Spytrend. Якщо прибрати ці три чинники й перерахувати дані на тих самих картках, цифри інші: 23 986 профільних оголошень за тиждень проти 6 438 у найближчого з чотирьох сервісів — обидва числа на дату тесту, — 100 різних крео зі 100 і 43 успішні виклики MCP із 43.

Перевіряти це на слово не потрібно. Візьміть скрипт, свої ключі та свою зв’язку — прогін займає п’ять хвилин. Якщо цифри відрізнятимуться, так само публічно розберемо розбіжність.

Базу можна переглянути без оплати: на безплатному тарифі Starter без картки доступний архів оголошень старше 90 днів в обмеженому режимі — Spytrend.

Spytrend — платформа конкурентної розвідки реклами Facebook і TikTok. Вона збирає базу оголошень із 2018 року (основна маса — 2025–2026), класифікує їх за допомогою штучного інтелекту за 33 бізнес-категоріями й показує кожного рекламодавця в одній картці: усі оголошення, сторінки, домени та країни разом.

Близько 1,8 млрд оголошень, близько 280 млн нових на місяць, 342 підкатегорії, офіційний MCP-сервер для Claude, ChatGPT, Cursor і Codex.

Графіки з дослідження наведено як цитати для порівняння; права на них належать автору. Основа перевірки — картки автора, серверні журнали й повторний збір.