Уникальность имени и email отправителя; поля reply-to

Цифровая подпись и протоколы DKIM, SPF, DMARK

· Данные протоколы можно подключить только на своем сервере, используются они исключительно при отправке писем через SMTP.

· Использование данных технологий в рассылке повышает уровень доверия рассылки, образно дает + 20% к трасту рассылки, то есть вероятность фильтрации писем из двух идентичных рассылок будет на несколько дясятков процентов ниже

· Рекомендуется использовать для легальных рассылок по собранным белыми методами рассылочным базам

 

Уникальность тем и текстов в письмах

· Первый признак массовой рассылки – уникальность текстов и других параметров письма. Для обхода семантического анализатора, необходимо тему и текст письма размножить, путем создания формулы [x | y| z]. Подставляем синоним к каждому слову в предложении и после генерации получаем множество уникальных копий текстов.

· Необходимо понимать, что количество слов в теме письма ограничено и на большом массиве писем все чаще встречаются как малоуникальные текстовые конструкции, так и полные дубли. Для более качественной уникализации в теме и в тексте письма желательно обращаться к получателю по имени. Имя + фамилия это высоко уникальные текстовые конструкции и даже в больших базах тезки встречаются крайне редко.

· Дополнительный способ уникализовать тему письма – добавлять в конец предложения случайный набор букв или цифр

· Текст письма анализируется по множеству признаков:

i. Уникальность по шинглам

ii. Уникальность по алгоритму Байеса. Насколько я понял эту теорему, для каждого письма высчитывается вероятность того, что оно является дублем другого письма. Анализируется процентное содержание основных ключевиков и их синонимов в тексте, после анализа получаем некое уникальное числовое значение, которое сравнивается с другими из потока писем. Письма с приблизительно одинаковым коэффициентом Байеса наделяются признаками массовой рассылки

iii. Уникальность по длине текста. Подсчитывается количество слов и символов в письме. Письма с приблизительно одинаковым кол-вом слов также наделяются признаками рассылки

iv. Таким образом, чтобы обойти семантические фильтры, нужно уникализовать текст максимально качественно, использовать в тексте множество рандомных значений разной длины. Например – имена, наборы цифр и букв, вставки рандомного случайного текста. Ранее актуальным способом была замена в текстовых конструкциях для размножения - латинских букв на русские и наоборот. Сейчас это уже не работает, нужно искать более изощренные решения

v. Не забываем, что письмо предназначено для живого человека и письма с нечитабельными или полубессмысленными заголовками и содержанием тутже отправляются юзером в папку спам.

 

Уникальность имени и email отправителя; поля reply-to

· Предыдущее правило относится также и к таким параметрам письма, как имя отправителя, его email, адрес емайл для ответа

· Имя отправителя – еще один из параметров письма, по которому вычисляется нежелательная рассылка. Каждое письмо желательно подписывать уникальным именем, например От Кого: Вася Пупкин; Ваш Вассилий; Васек и тд.

· Если софт позволяет, в качестве email отправителя нужно придумывать либо обезличенные, либо тематичные слова + добавлять в конец случайный набор букв или цифр. Например так – [email protected]

· В качестве домена письма отправителя нужно использовать один из популярных почтовых доменов (mail.ru, yandex.ru, gmail.com и тд). Эти домены априори не находятся под фильтрами и использование бигов в качестве емайла отправителя позволяет обойти блокировку рассылки по почтовому домену отправителя

· Спам-фильтры знают IP адреса и домены всех белых рассыльщиков. Если рассылка фишинговая и мимикрирует под рассылку известного сайта, спамфильтр сравнит ваш IP и IP почтового сервера оригинальной рассылки, определит что IP не совпадают и присвоит рассылке некий коэффициент спамности, что может привести к частичной или полной блокировке всей рассылки.