Виртуальная реальность

Как один фильтр Adblock мог спровоцировать массовое падение просмотров на YouTube

Виртуальная реальность
A single adblock filter may have caused YouTube's global view drop

Разбор ситуации, когда изменение в фильтрах блокировщиков рекламы вызвало резкое снижение счетчиков просмотров на YouTube, и почему это важно для создателей контента и пользователей. .

YouTube заслуженно занимает свое место лидера среди видеоплатформ в мире, собирая миллиарды просмотров ежедневно. Однако не так давно появилась заметная аномалия: глобальное снижение количества просмотров на сайте, которое сразу вызвало подозрения и обсуждения как у создателей контента, так и у пользователей. Одна из версий, получившая широкую огласку, указывала на то, что причиной этого резкого падения просмотров стал всего один фильтр, добавленный в популярные списки блокировщиков рекламы, таких как uBlock Origin, и связанных с ним EasyPrivacy. Эта ситуация вскрыла сложные взаимосвязи между конфиденциальностью пользователей, работой рекламных технологий и подсчетом статистики просмотров на крупнейшем видеохостинге мира. Для понимания сути проблемы необходимо разобраться, как YouTube отслеживает просмотры и почему некоторые запросы, отправляемые с плеера, являются критичными.

Видеоплеер YouTube генерирует специальные телеметрические запросы - это обращения к внутренним API, которые собирают данные о взаимодействии пользователя с видео: сколько времени просмотрено, как именно видео воспроизводится, с какого устройства идет просмотр и так далее. Среди этих запросов значительную роль играют адреса, такие как /stats/qoe и /stats/atr, отвечающие за передачу ключевой статистики качества просмотра и подсчет самого факта воспроизведения видео. Фильтры, входящие в списки блокировщиков рекламы и конфиденциальности, работают по разным принципам - они блокируют нежелательный контент, скрипты и запросы, которые могут отслеживать пользователя или показывать рекламу. Некоторые из таких фильтров были расширены и ужесточены, в частности в EasyPrivacy - популярном списке для увеличенной защиты приватности. Именно после внедрения обновлений, которые блокировали запросы к упомянутым YouTube API, многие пользователи заметили, что просмотры на их каналах упали, несмотря на сохранение прежней аудитории и активности.

Возросла обеспокоенность среди создателей видео, так как падение просмотров напрямую влияет на доходы от рекламы и спонсорские возможности. Проблема заключалась в том, что блокировка телеметрии YouTube мешала платформе регистрировать просмотр видео: если не было передачи соответствующих запросов, счетчики YouTube просто не фиксировали фактические просмотры. Это не означало, что пользователь не смотрел видео, скорее наоборот - накладывался эффект занижения показателей. В результате многие владельцы каналов получили искаженную статистику, вызывающую недоумение и беспокойство. Разработчики фильтров вначале отнеслись к заявлению с осторожностью, так как доказать связь между конкретным изменением и массовым падением просмотров оказалось непросто.

 

Во-первых, дело касалось нескольких миллионов пользователей блокировщиков рекламы и конфиденциальности по всему миру, во-вторых, алгоритмы YouTube достаточно сложны и постоянно модифицируются. Тем не менее, итеративный анализ изменений и обратная связь от сообщества позволили выявить точный коммит - обновление, добавленное в сентябре, которое начало блокировать /stats/atr и связанные с ним запросы. Экспериментальные проверки, проведенные в изолированных условиях, подтвердили выводы: разрешение запросов к этим API приводит к нормальной подсчету просмотров, блокировка - к статистическому провалу. Для многих пользователей и специалистов в области рекламы это стало похоже на ошибки системы или нежелательный побочный эффект защиты приватности. Последовавшие обсуждения в сообществе разработчиков фильтров и самих пользователей акцентировали внимание на необходимости сбалансированного подхода: защита данных и удобство пользователя не должны приводить к нарушению работы сервисов, имеющих экономическое значение для миллионов профессионалов и любителей.

 

Опыт показывает, что простой блок фильтров для повышения конфиденциальности без понимания архитектуры сайта может иметь непредсказуемые последствия, которые возвращаются бумерангом к конечному потребителю. Некоторые авторы на YouTube высказали мнение, что они не против блокировщиков рекламы как таковых, но крайне обеспокоены тем, что даже просмотры с таких пользователей теперь не учитываются. Снижение просмотров и доходов без объективных причин ведет к снижению мотивации создавать новый качественный контент. Это особенно актуально для небольших и средних каналов, чья доходность напрямую зависит от точного подсчета аудитории. Одним из предложенных решений была публикация специальных переопределяющих фильтров, которые позволяют блокировать рекламу, но при этом пропускают критичные телеметрические запросы YouTube, тем самым обеспечивая корректный учет статистики просмотров.

 

Такой компромиссный вариант сохраняет баланс между конфиденциальностью и функциональностью. Кроме того, эксперты рекомендуют пользователям внимательно подходить к настройкам своих блокировщиков и при необходимости временно отключать фильтры из списков EasyPrivacy, если они создают проблему с подсчетом просмотров. Для разработчиков блокировщиков рекламы и списков фильтров ситуация является важным уроком. В дальнейшем стоит более тщательно анализировать влияние каждого изменения, особенно если оно затрагивает критичные сервисы крупных платформ. А для YouTube и аналогичных сервисов это стимул совершенствовать механизмы защиты от блокировщиков и оптимизировать работу со статистикой, чтобы минимизировать ошибки и недоразумения.

В заключение, инцидент с падением просмотров на YouTube из-за одного adblock фильтра показывает сложность взаимодействия между технологиями защиты приватности и необходимостью корректного анализа пользовательской активности. С одной стороны, пользователи заслуживают защиты от слежки и навязчивой рекламы. С другой, создатели контента и платформы должны получать адекватные данные для оценки своего труда и развития. Найти середину в этих интересах - ключевая задача современного интернет-экосистемы, и случай с YouTube и EasyPrivacy служит ярким примером важности такой сбалансированной политики. .

Автоматическая торговля на криптовалютных биржах

Далее
UUIDv47: Store UUIDv7 in DB, emit UUIDv4 outside (SipHash-masked timestamp)
Вторник, 13 Январь 2026 UUIDv47: Оптимальное хранение UUIDv7 с безопасным внешним представлением UUIDv4

Рассмотрение инновационного подхода UUIDv47, обеспечивающего эффективное хранение времениупорядоченных UUIDv7 в базе данных и безопасное внешнее отображение в виде UUIDv4 с применением SipHash-маскировки для защиты временных меток. .

Knitted Anatomy
Вторник, 13 Январь 2026 Вязаная анатомия: искусство сочетания науки и творчества

Исследование вязаной анатомии как уникального способа визуализации человеческого тела с помощью вязания и крючкотворьства для лучшего понимания физиологии и продвижения медицинского образования. .

How to Motivate Yourself to Do a Thing You Don't Want to Do
Вторник, 13 Январь 2026 Как найти мотивацию для выполнения неприятных дел: эффективные методы и практические советы

Психология мотивации и способы побороть сопротивление перед задачами, которые не вызывают желания выполнять их. Советы по улучшению эмоционального состояния и физического здоровья для повышения продуктивности и силы воли.

AI Chip Startup Groq Raises $750M at $6.9B Valuation
Вторник, 13 Январь 2026 Искусственный интеллект и революция в чипах: как стартап Groq привлек $750 млн при оценке в $6,9 млрд

Groq, перспективный стартап в области ИИ-чипов, привлек $750 миллионов в очередном раунде финансирования, что отражает растущий интерес инвесторов к инновационным решениям в сфере вычислительной мощности для искусственного интеллекта. Узнайте, как архитектура Groq меняет рынок и какие перспективы открываются перед компанией и индустрией в целом.

Reproducing GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20
Вторник, 13 Январь 2026 Как воспроизвести GPT-2 (124M) с помощью llm.c всего за 90 минут и $20

Подробное руководство по воспроизведению модели GPT-2 с 124 миллионами параметров используя llm. c - доступный и эффективный способ обучения трансформеров с минимальными затратами .

Bpftrace is a high-level tracing language for Linux
Вторник, 13 Январь 2026 Bpftrace: Высокоуровневый язык трассировки для Linux с мощным потенциалом

Обзор возможностей и применения bpftrace - современного языка трассировки для Linux, который открывает новые горизонты в диагностике и мониторинге системных процессов благодаря технологии eBPF. .

Show HN: I built an AI tool to find the right investors and automate fundraising
Вторник, 13 Январь 2026 CapitalReach.ai: Как ИИ Преобразует Поиск Инвесторов и Автоматизирует Фандрайзинг для Стартапов

Обзор инновационного AI-инструмента CapitalReach. ai, который помогает стартапам находить подходящих инвесторов, автоматизировать процесс привлечения инвестиций и значительно экономить время на фандрайзинг.