100,000 TG アカウント テスト結果: TG 空数テスト スクリーニング資料ピット回避ガイド

存在するTelegram マーケティング サークルでは、多くの人が同様の経験をしています。かなり大きく見えるバッチを購入しました。TGアカウントのデータに関しては、実際に利用できるデータはあまり多くありません。

そうみたいです 10万件のアカウントデータしかし、実際にグループ メッセージを送信したり、ユーザーに連絡したりすると、多数のアカウントが正常に送信できなかったり、アカウントが存在しないというメッセージが直接表示されたりすることがわかりました。多くの場合、この状況の背後にある理由は 1 つだけです——空の数字が多すぎます。

空の数字の問題はこうなりましたTG データ業界で最もよくある落とし穴の 1 つ。昇格前に検出されないと、無効なアカウントに多くの時間と予算が無駄になってしまいます。

ある時 100,000 TG アカウント 検出テスト中に、非常に典型的な状況が見つかりました。アカウントの 40% 以上が空のアカウントまたは無効なアカウントです。

この記事では、このテストの結果を組み合わせてわかりやすく説明します TG空数検知ふるい材 それが重要な理由と、データ トラップを回避する方法。

1つ、100,000 アカウントをテストした後の実際のデータ

このテストでは、インポートしました 100,000 TG アカウント データ、アカウントステータスのバッチテストを実施しました。

テスト結果は多くの人を驚かせました。

この一連のデータでは、わずか約 アカウントの約 30% が通常使用可能なアカウント。これらのアカウントはメッセージを正常に受信でき、最近のログイン記録があります。

他にもいくつかのアカウントが存在しますが、長い間活動しておらず、交流もほとんどありません。

最大数の問題データは空の数値から得られます。多くのアカウントは、検出中に存在しないか、使用できないものとして表示されます。

つまり、審査なしでそのままプロモーションに使われるのであれば、少なくとも データの 40% 以上はまったく価値がありません。

二、空の TG アカウントが増えているのはなぜですか?

とともにTelegram ユーザー数は拡大を続けており、空アカウントの割合も徐々に増加しています。通常、これにはいくつかの理由があります。

1 つ目は、ユーザーが自分のアカウントからログアウトすることです。たくさんの方にご登録いただいておりますTG は一定期間のみ使用され、その後アカウントが削除されました。これらのアカウントは履歴データにはまだ存在しますが、実際には利用できなくなりました。

2つ目は、データ収集時間が早すぎることです。一部のデータ パケットは、アカウントが正常だったずっと前に収集されていた可能性がありますが、時間の経過とともに、一部のユーザーはそれらのパケットを使用しなくなりました。

もう 1 つの状況は、アカウントをバッチで登録することです。このようなアカウントは通常、短期間しか存在せず、すぐに期限切れになるため、検出されると簡単に空になる可能性があります。

これらの要素を合計すると、TG データ内の空の数値の割合はますます高くなっています。

3. 空の数値データはどのような問題を引き起こしますか?

多くのチームがやり始めたばかりですTG がマーケティングを行っていたとき、空のアカウントの影響については認識していませんでした。しかし、データの規模が大きくなると、問題はますます明らかになります。

まずはメッセージ送信の成功率が低下する。データに空の数字が多く含まれる場合、送信失敗率が大幅に増加します。

に続くプロモーションコストが上昇する。多くのマーケティング システムでは、送信された数に基づいて料金が請求されます。大量のデータが空の場合、予算が簡単に無駄になってしまいます。

さらに、空のアカウントが多すぎると、アカウントのセキュリティに影響を与える可能性があります。一部の異常な送信動作はプラットフォームのリスク制御を引き起こし、アカウントの安定性に影響を与える可能性があります。

したがって、多くのチームにとって、昇格前に空のアカウントの検出を行うことが標準的なプロセスとなっています。

4、TG空数検出と材料スクリーニングの基本プロセス

実際の運用では、空き番号の検出は通常、いくつかのステップを経て完了します。

最初のステップは、グループ キャプチャ データや履歴ユーザー​​ データなどの生のアカウント データをインポートすることです。

2 番目のステップは、アカウントのステータスを確認することです。アカウントが存在し、正常に使用できるかどうかがシステムによって判断されます。

3 番目のステップは、空の数値データをフィルター処理することです。使用できないアカウントはすべて自動的に識別され、削除されます。

4 番目のステップでは、アクティビティやインタラクティブな動作を検出するなど、残りのアカウントをさらにスクリーニングします。

このプロセスを通じて、元の混合データをより高品質のユーザー リストにクリーンアップすることができます。

5. 自動検出ツールの重要性

データ規模が大きくなったとき 数万、場合によっては数十万のアカウント 現時点では、手動による検査を完了することはほぼ不可能です。

たとえば、手動検出の場合 100,000 アカウント, アカウントごとに数秒しかかからないとしても、かなりの時間がかかります。

したがって、ほとんどのチームは自動検出システムの使用を選択します。

自動ツールはバッチ検査を短時間で完了し、以下を迅速に特定できます。

私 空のアカウント

私 アカウントの禁止

私 アクティブなアカウントが少ない

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自動検出により、プロモーション前に無効なデータをクリーンアップできるため、全体的なマーケティング効率が向上します。

結論

この時 100,000 TG アカウント検出テスト その中で、空のアカウントの割合は多くの人々の予想を上回っていました。これはまた、TGのマーケティング環境では、データ品質の問題はますます一般的になってきています。

検出されなければ、多数の空のアカウントはプロモーション リソースを無駄にするだけでなく、全体的なマーケティング効果にも影響を及ぼします。

したがって、ますます多くのチームが TG空数検知ふるい材 運用プロセスの最初のステップとして。無効なアカウントを事前に除外することで、プロモーションをより正確にし、すべてのメッセージの価値を高めることができます。

存在する現在、TG トラフィックの競争は激化し続けており、データの問題を早期に検出できる人がマーケティングで有利になる可能性が高くなります。

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