Lorsqu’un vendeur a essayé de développer l’approvisionnement de ses produits sur Facebook Marketplace avec Puppeteer et des outils anti-détection basés sur le navigateur, ses comptes ont continué à être signalés. Passer à l’automatisation sur dispositif réel de GeeLark a résolu ce problème : cela imite du matériel, des IP et des comportements tactiles authentiques, de sorte que Facebook considère les comptes comme ceux d’utilisateurs ordinaires. Maintenant, il envoie environ 200 messages par jour (contre huit auparavant), contacte 200 vendeurs et source suffisamment de stock pour revendre plus de 300 articles par mois, ce qui lui rapporte environ 2 000 $ de bénéfices.
Voici l’histoire de l’un des utilisateurs de GeeLark. Dans cet article, il explique comment il développe ses contacts sur Facebook Marketplace grâce à l’automatisation de GeeLark.
Au cours des derniers mois, j’ai utilisé à grande échelle GeeLark pour automatiser ma chaîne d’approvisionnement de produits depuis Facebook Marketplace.
Avant d’utiliser GeeLark
Avant d’utiliser GeeLark, j’ai essayé de faire évoluer avec Puppeteer et des outils anti-détection basés sur le navigateur. Mais même avec des empreintes rotatives, des proxies et des mouvements de souris ressemblant à ceux d’un humain, Facebook signalait toujours les comptes — car l’automatisation par navigateur laisse des signes subtils que des plateformes comme Facebook peuvent détecter.
En revanche, GeeLark fonctionne sur de véritables appareils Android, qui se comportent comme de véritables utilisateurs mobiles. Les environnements mobiles varient naturellement en matériel, comportement IP, habitudes d’utilisation des applications et interactions tactiles — tout cela est difficile à simuler dans un navigateur. En conséquence, combiné à un timing parallèle à celui des humains et à des flux de messages naturels, l’automatisation mobile de GeeLark paraît native et s’intègre, la rendant bien plus discrète et fiable pour une utilisation à long terme.
Après avoir utilisé GeeLark
Aujourd’hui, j’utilise mon compte Facebook personnel uniquement pour naviguer et trouver des annonces, et je sous-traite tous les messages à GeeLark via leur API Custom Tasks.
Côté technique, j’ai construit un système léger utilisant Next.js et Node.js, avec une extension Chrome personnalisée qui injecte un bouton “ Programmer avec GeeLark” directement dans Facebook Marketplace. Chaque fois que je trouve une annonce prometteuse, je clique une fois sur ce bouton et mon backend :
Génère un message semblable à celui d’un humain demandant si l’article est toujours disponible et laissant un numéro WhatsApp si oui (pour transférer la conversation en toute sécurité en dehors de la plateforme).
Randomise le contenu du message, l’heure d’envoi et le dispositif d’envoi pour imiter un comportement naturel.
Crée une Tâche GeeLark et l’attribue à l’un de mes 20 appareils GeeLark, en fonction du nombre de messages déjà envoyés par cet appareil (pour maintenir des niveaux d’activité réalistes).
Pousse la tâche soit depuis mon tableau de bord, soit directement via le bouton Marketplace — rendant le processus simple en un clic.
Résultats
Ce flux semi-automatisé, ressemblant à celui d’un humain, me permet d’envoyer 200 messages par jour (contre une dizaine en utilisant Facebook nativement), de contacter 200 vendeurs par jour , et de recevoir environ 20 réponses — tout en restant dans les limites de détection de Facebook.
Je source ensuite du stock à partir de ces réponses et le revends sur d’autres marketplaces, vendant actuellement plus de 300 articles par mois et générant environ 2 000 $ de bénéfices mensuels — entièrement grâce à GeeLark.
Conclusion
GeeLark m’a permis de construire un moteur d’approvisionnement évolutif qu’anti-détection browsers ne pouvaient pas réaliser, en combinant une planification intelligente, des tâches aléatoires et une automatisation au niveau du dispositif — tout cela déclenché en un clic.
