Мониторинг Stories до 5000 аккаунтов с распознаванием стикеров

Необходимо разработать систему автоматического мониторинга аккаунтов для выявления рекламных Stories по наличию определённых визуальных стикеров.

Цель проекта – 1 раз в сутки проверять до 5 000 аккаунтов, анализировать новые Stories и находить те, в которых присутствуют заданные типы визуальных стикеров.

ОСНОВНАЯ ЛОГИКА

1. Система ежедневно проверяет новые Stories отслеживаемых Instagram-аккаунтов.

2. Для каждой новой Story необходимо анализировать визуальный контент.

3. Необходимо определять наличие 2-3 конкретных типов стикеров.

4. Критерием распознавания является именно ВИЗУАЛЬНЫЙ ВИД стикера:
   – форма;
   – иконка;
   – расположение элементов;
   – цветовое/графическое оформление;
   – общая визуальная структура.

   При этом содержимое стикера может отличаться.

   Текст внутри стикера, CTA, ссылка, эмодзи и конкретное содержание НЕ должны быть обязательными условиями распознавания.

5. Для Stories с фотографией необходимо анализировать само изображение.

6. Для Stories с видео необходимо сделать только ОДИН скриншот на 3-й секунде видео и анализировать исключительно этот кадр.

7. Если видео длится менее 3 секунд – необходимо брать доступный кадр в конце видео.

8. Если на изображении/кадре обнаружен один из целевых типов стикеров – Story считается подходящей и должна быть отправлена в результат.

ЦЕЛЕВЫЕ СТИКЕРЫ

В приложенном файле находятся примеры трёх типов целевых стикеров.

Важно: необходимо распознавать именно визуальный формат стикера, а не конкретный текст.

Например, текст внутри стикера может меняться, могут использоваться разные CTA, эмодзи и другие элементы, но сам визуальный тип стикера должен определяться как один и тот же.

Примеры целевых типов стикеров находятся на страницах 1-2 приложенного файла.

ЧТО НЕ ЯВЛЯЕТСЯ КРИТЕРИЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ

Необходимо ориентироваться прежде всего на визуальный внешний вид целевого стикера.

Не должны использоваться как самостоятельные критерии:

- CTA;
- текст внутри стикера;
- наличие ссылки само по себе;
- рекламный текст;
- упоминание бренда;
- промокод;
- конкретные эмодзи или текстовое содержание.

Основной критерий – визуальное соответствие одному из заданных типов стикеров.

РЕЗУЛЬТАТ

Отдельная web-панель НЕ требуется.

Все найденные Stories необходимо отправлять непосредственно в Telegram-бот.

Для каждой найденной Story желательно получать:

@username
Тип стикера
Ссылка на конкретную Instagram Story

Пример:

@username – Sticker Type 2 – ссылка на конкретную Story

МАСШТАБ

Основной объём:

- до 5 000 аккаунтов;
- проверка 1 раз в сутки;
- анализ только новых Stories;
- для фото – анализ изображения;
- для видео – один кадр на 3-й секунде.

Необходимо предусмотреть возможность стабильной работы системы при таком объёме.

ЧТО НУЖНО ОТ ИСПОЛНИТЕЛЯ

На этапе отклика прошу описать:

1. Какой способ получения Stories предлагается использовать.
2. Как будет решаться задача с лимитами и стабильностью при мониторинге до 5 000 аккаунтов в сутки.
3. Как предлагается реализовать визуальное распознавание 2-3 типов стикеров.
4. Какой стек технологий будет использоваться.
5. Ориентировочную стоимость разработки.
6. Ориентировочный срок разработки.
7. Что входит в стоимость.
8. Какие дополнительные расходы могут потребоваться (прокси, серверы, API/сервисы распознавания и т.п.).
9. Как будет организовано добавление/удаление аккаунтов для мониторинга.
10. Как будет обеспечена возможность в дальнейшем добавить новые типы стикеров.

Ожидается готовая рабочая система, которую можно запустить на сервере и использовать для ежедневного мониторинга.

Отдельная web-панель на данном этапе не требуется – взаимодействие с результатами должно происходить через Telegram-бот.

Приложенный PDF содержит полное описание задачи и визуальные примеры целевых стикеров.