Telegram ユーザーの年齢をフィルターするにはどうすればよいですか?オペレーター向け実践ガイド

ますます注意を払う「洗練されたユーザー操作」のトレンドの下、分散型で高度にインタラクティブなソーシャル プラットフォームとしての Telegram も、ユーザー ポートレートの階層化を開始する必要があります。性別は基本ディメンションとして使用できますが、年ユーザーの興味の好み、言語スタイル、意思決定のリズム、コンバージョン パスにより直接的に影響します。

特にTelegram のプライベート チャット マーケティング、コミュニティ管理、ガイド付きボットの設計では、戦略の実行は年齢層によって大きく異なります。そこで、次のような質問が生じます。明示的な年齢フィールドのないページを作成する方法Telegram プラットフォームでは、アカウントの年齢構成をバッチでどのように判断するのですか?

年齢タグが入っていますTelegram の運営における重要な役割

ほとんどのソーシャル プラットフォームでは、ユーザーのコミュニケーション スタイル、コンテンツのニーズ、コンバージョンの感度は年齢によって決まります。つけるTelegram の運用において、その影響は特に大きくなります。

私18～24歳のグループ: 速い興奮を追求し、コンテンツのスタイルはエンターテイメント指向で、分裂新入社員、赤い封筒の指導、流行のプロジェクトに適しています。

私25～35歳のグループ：一定の合理的な判断能力と支払い能力を有しており、ほとんどのコンバージョン行動の中核的対象となる。

私36歳以上のユーザー: 安定した製品を好み、価値志向が強く、プロジェクトの背景とサービスの能力に敏感で、詳細なプライベート チャットの変換に適しています。

相手のおおよその年齢が事前にわかっている場合は、愛称デザイン、メッセージ内容、スピーチのリズム到着製品案内、ターゲットにすることができます。

Telegram アカウントの年齢層を確認するにはどうすればよいですか?

それでもTelegram は実名を必要とせず、誕生年も表示しませんが、多次元サインから年齢タグを構築できます。

1. ユーザーのニックネームとユーザー名の分析

多くのユーザーのユーザー名には次のものが含まれます。「1990」、「88」、「02」などの生年、またはニックネームをそのまま「Jack_90」または「Lily2001」と示します。

この種の情報は、定期的なマッチングとテキスト認識によってバッチで抽出され、可能性のある誕生年を特定し、その後、年齢層を計算できます。

さらにニックネームも登場「小さな赤ちゃんのお母さん」「おばさん」「90 年代以降の若者」などのラベル付き形態素から、ユーザーの年齢傾向を推測することもできます。

2. コンテンツ行動の年齢特性の特定

行動データは強力なシグナル源です。例えば：

私若いユーザーは、頻繁にやり取りし、ステッカーを集中的に使用し、懸賞に参加し、二次元または話題のチャンネルに参加する可能性が高くなります。

私成人ユーザーは金融チャネルやプロジェクト ツールを好みますボット、長いメッセージの読み取り、顧客サービスとの積極的なプライベート チャットなど。

これらのアクションを実行します「クラスター モデリング」とサンプル データベースの経験を組み合わせると、ユーザーの年齢層を推測するのに役立ちます。

3. アバターのスタイルと言語モード

私若いユーザーのアバターは自撮り写真、美しい画像、アニメ画像を好み、彼らの言語には流行の語彙が混在しています。

私成熟したユーザーのアバターはビジネス アバターや実際の写真であることが多く、言語はより標準化されています。

画像認識と言語モデルによる推論支援も、直接フィールドの欠如によって生じる盲点を補うことができます。

成し遂げるTelegram で年齢をフィルターする実用的な方法

オペレーターがアカウントを大規模に使用する前、またはターゲット ユーザーにリーチする前に年齢審査を完了したい場合は、次の手順を利用できます。

1.アカウント情報のリストを準備する： 含む電報ID、ニックネーム、ユーザー名、その他のフィールド

2.分析システムへのアップロード: バッチフィールド識別とモデリング分析をサポート

3.ラベル出力ロジックの設定: システムの識別「90」や「2000」などの機密フィールドとその意味的傾向

4.年齢タグを含むアカウント ファイルを出力する、例えば「25～35歳、自信あり」

5.年齢層ごとにグループ化された輸出: その後の大量送信、コミュニティ配信、プライベート チャットのコンバージョン パスに適応するため

このプロセスの実装において最も重要なことは、プラットフォームのデータ認識能力と次元モデリングの精度です。

使用が推奨される理由「デジタルプラネット」がテレグラムで年齢審査を実施？

すでに多くのユーザーが選択していますデジタル プラネット プラットフォームバッチ処理するTelegram アカウントの年齢階層化タスク。

このプラットフォームの利点は次の点に反映されています。

私高精度ニックネーム年齢フィールド抽出機能: 世界的な言語習慣と誕生年認識モデルを組み合わせて、ニックネームに暗黙的に含まれる年齢の手がかりを特定する

私行動モデルは判断を支援する：ユーザーのインタラクション軌跡や行動嗜好から年齢層の傾向を総合的に判断。

私アバター認識の統合：アバタースタイルに基づいた年齢認識をサポートし、全体的な精度をさらに向上させます。

私ラベル付きエクスポート: 自動的にマークされます「18 ～ 24 歳 / 25 ～ 35 歳 / 36 歳以上」など、よく使われる年齢層の形式は、後から利用するときに便利です。

私強いつながり: 性別認識、アクティビティフィルタリング、アカウントステータス検出、その他のモジュールと組み合わせて使用​​して、統合された戦略的グループ化を実現できます。

現在、Digital Planet のユーザーは複数の海外プロジェクトで年齢審査を通過しています。

私運用上の話し方の切り替え（若者向けに明るくするなど）

私広告精度の向上（ターゲティング）25～35歳のコンバージョンコアグループ）

私コミュニティ戦略レベル (年齢層に基づいてさまざまなスタイルのコミュニティを作成)

私ボットの対話型メニューのパーソナライゼーション (年齢グループに基づいて異なるロジックをトリガー)

階層化できないアカウントが多く、プライベートメッセージではコンバージョン効率を上げるのが難しいという課題に直面している場合は、Digital Planetを活用してみるのもいいでしょう。電報の年齢層別識別、あなたと顧客の間のコミュニケーションをより暖かく、より正確なものにします。

デジタルプラネット は、以下を組み合わせた世界有数の番号スクリーニング プラットフォームです。 グローバル携帯電話番号セグメントの選択、番号生成、重複排除、比較およびその他の機能 。世界中の顧客をサポートします236 か国のバッチ番号スクリーニングおよび検査サービス 、現在サポートしています40 以上のソーシャルアプリと次のようなアプリ:

whatsapp/line、twitter、facebook、Instagram、LinkedIn、Viber、zalo、binance、シグナル、skype、DISCORD、Amazon、Microsoft、Truemoney、Snapchat、kakao、Wish、GoogleVoice、Botim、MoMo、TikTok、GCash、Fantuan、Airbnb、Cash、VKontakte、Band、Mint、Paytm、VNPay、Moj、DHL、Okx、 MasterCard、ICICBank、Byb Wait。

プラットフォームには次のようないくつかの機能があります。 オープンフィルタリング、アクティブフィルタリング、インタラクティブフィルタリング、性別フィルタリング、アバターフィルタリング、年齢フィルタリング、オンラインフィルタリング、精密フィルタリング、期間フィルタリング、パワーオンフィルタリング、空番号フィルタリング、携帯電話デバイスフィルタリング 待って。

プラットフォームが提供する セルフスクリーニングモード、生成スクリーニングモード、ファインスクリーニングモード、カスタマイズモード 、さまざまなユーザーのニーズを満たすために。

その利点は、世界中の主要なソーシャル ネットワーキングとアプリケーションを統合し、ワンストップでリアルタイムかつ効率的な番号審査サービスを提供し、グローバルなデジタル開発の実現を支援することにあります。

公式チャンネルから見ることができますt.me/xingqiupro 公式 Web サイトを通じて詳細情報を入手し、事業担当者の身元を確認してください。公務電報：@xq966

(親切なヒント:存在するTelegram の公式カスタマー サービス番号を検索するときは、必ずユーザー名を探してくださいxq966）、公式 Web サイトの担当者を通じて確認することもできます。 https://www.xingqiu.pro/check.html , ビジネス上の連絡先が Planet の関係者であるかどうかを確認してください