RENT2RENT

Як працює RENT2RENT

Сорок пʼять секунд про те, що бачить клієнт: оголошення з Rightmove раз на кілька годин, 99 % відсіяно з причиною, стеля оренди і цільовий оффер для кожного будинку, запит, який пише AI, а надсилає людина, і дошка від оголошення до підписання.

Що ми зробили

• Парсер Rightmove на Playwright зі збереженими пошуками, запусками за розкладом раз на кілька годин, пулом британських проксі з ротацією, карантином і продовженням з тієї ж сторінки.
• Розрахунок дохідності в обох сценаріях, цілий будинок і студії, зі стелею оренди, цільовим оффером, вердиктом на кожен будинок і фільтрами відсіву, які завжди називають причину.
• Запити через форму Rightmove з власних акаунтів клієнта, із шаблонами, анкетами орендодавця і людиною-запобіжником на кожній відправці; відповіді повертаються в картку, класифіковані AI.
• Дошка з вісьмома колонками, коментарі, історія, сповіщення в Telegram, експорт, користувачі з ролями і журнал аудиту. Інтерфейс англійською, українською і російською.

Стеля оренди, а не список будинків

Розрахунок повторює метод клієнта. Зайняті ночі — це завантаження, помножене на 365; валовий дохід — ставка за ніч на кількість ночей; з нього йдуть ПДВ, комісія майданчика й операційні витрати, і те, що лишається до оренди, — ключова цифра. Чистий прибуток — ця цифра мінус річна оренда, ROI — чистий прибуток до оренди, бо будинок орендують, а не купують.

• Стеля оренди — це оренда, вище якої угода йде в мінус: жорстка межа для торгу. З неї система виводить цільовий оффер — цифру, з якої починати розмову при бажаному ROI клієнта.
• Дві ринкові змінні. Ставка за ніч і завантаження. Для району, якого система ще не бачила, вона питає модель і затискає завантаження в коридор 50–85 відсотків, щоб оптимістична оцінка не роздула дохідність.
• Ваша цифра важливіша за модель. Щойно оператор вводить свою ставку для району, система запамʼятовує її і більше не питає модель про цей район. Налаштування скорингу показують, що зміниться, ще до перерахунку.

Запити під контролем людини

• З власних акаунтів клієнта, за кожним — своя проксі-адреса, закріплена назавжди й окрема від пулу парсера, тож майданчик ніколи не бачить з однієї адреси і залогіненого користувача, і обхід сотень сторінок.
• Два запобіжники — перемикач в інтерфейсі і змінна на сервері, і мають бути ввімкнені обидва. Відправки розподіляються по акаунтах із денним лімітом і паузою 8–14 хвилин між ними.
• Шаблони як A/B-тест із вагою на кожен; дашборд показує, який шаблон насправді приводить до зустрічі. Анкети орендодавця заповнюються з профілю, вільні питання AI пише як чернетку і показує перед відправкою.
• Відповіді повертаються в картку, класифіковані як інтерес, уточнення, мʼяка чи жорстка відмова; номер телефону в тексті стає кнопкою WhatsApp. Відповідь готує AI, відправляє оператор.
• AI-фото меблюють оригінал і ніколи не вигадують кімнату, бо знімок іде в пробне оголошення, і перегляд має йому відповідати. Генерація стартує лише після інтересу агента, кожне фото схвалює людина, а місячний бюджет на AI попереджає на 80 відсотках.

Результати в цифрах

Цифри з живої системи через два місяці після виходу другої ітерації в продакшн.

• 1 460+ оголошень зібрав парсер із пошуків клієнта, близько 530 з них за останній тиждень.
• 99 % відхилено автоматично фільтрами, кожне з причиною; оператор переглядає з десяток будинків, кожен зі стелею оренди і цільовим оффером.
• 68 районів із ринковою оцінкою, кожен відкритий для власної цифри оператора.
• Запуск триває 1–7 хвилин, раз на кілька годин, і жодного проксі поки не втрачено через бан.
• Нуль відправок без людини: режим dry-run і серверний перемикач обидва пишуться в журнал.

Під капотом

• Next.js + TypeScript — адмінка на Vercel, трьома мовами, зі світлою і темною темами.
• FastAPI на Python з PostgreSQL, Redis і воркерами Celery, у Docker на VPS: парсеру потрібні постійні воркери, справжній браузер і проксі з фіксованими вихідними адресами, чого serverless не дає.
• Playwright — воркер обходу за пулом проксі; модель через API для ринкових оцінок, відповідей на анкети, класифікації відповідей і стейджингу фото, з лічильником витрат на кожну задачу й місячним лімітом.
• GitHub Actions деплоїть на кожен пуш; паролі й cookies акаунтів зашифровані у сховищі.

Що далі

• Бойова відправка після калібрування на справжній формі запиту, зі збереженим людиною-запобіжником.
• WhatsApp через Cloud API, щоб розмова з агентом лишалася в картці.
• Більше майданчиків: Zoopla і SpareRoom у Великій Британії, Idealista для іспанського ринку; вхідні запити від орендарів і база орендарів.