Telegram アカウントの審査がますます詳細になり、本物のユーザーと偽のユーザーが混在することでトラフィック

するTelegram にトラフィックを集めている人々は、過去 2 年間で明らかに変化を経験しています。トラフィックが突然減少したのではなく、同じ量のデータでも、真に価値のあるユーザーの割合が減少しているのです。表面的には、グループメンバーの数はかなり多く、番号プールの規模も小さくないように見えますが、交通排水効果はますます不安定になりつつあります。多くの場合、その理由はトラフィックの入り口ではなく、データ自体にあります。本物のユーザーと偽のユーザーが混在し、異常なアカウントが混在し、アクティブ度の低いユーザーの割合が増加しています。これらの問題が重なると、トラフィック誘致コストが直接的に押し上げられることになる。

これが理由ですTelegramアカウントの審査はますます詳細になっています。誰もが意図的にプロセスを複雑にしているわけではありませんが、それでも登録ステータスと基本的なアクティベーションだけを見ていると、多くの隠れたコストをまったく抑えることができません。

Telegram へのトラフィックを誘致するコストがますます高くなっているのはなぜですか?

本質的に、これはユーザーの料金が高くなったためではなく、無効なユーザーが増えたためです。

バッチの場合Telegram データには、偽のユーザー、異常なアカウント、アクティブ度の低いユーザーが混在しています。データ量が膨大なように見えますが、実際に変換できる人はそれほど多くないため、トラフィックの迂回自体が薄まってしまいます。

その結果、リーチコストが上昇し、グループインタラクションの質が低下し、その後のコンバージョン判定がますます醜くなります。

この種のコストは、多くの場合、立ち上げ段階では発生せず、審査段階ですでに埋もれています。

したがって、トラフィック排水コストの増加は、多くの場合、フロントエンドの問題ではなく、データ構造の問題です。

なぜTelegramアカウントの審査はますます詳細になり始めます

登録状況を見るだけではもう十分ではないからです。

登録ステータスはアカウントの存在を判断するだけであり、本物のユーザーと偽のユーザーの問題は解決されません。

そして今すぐやってみようTelegram アカウントのスクリーニングは通常、少なくともアクティブ ユーザーのスクリーニング、真のユーザーと偽のユーザーの特定、異常なアカウントのフィルタリング、および危険なアカウントの特定に分けられます。

以前は、多くのチームがこれらのディメンションをすべて実行することはありませんでしたが、現在ではそれらはますます基本的なレイヤーのようになってきています。

分解しないと低品質なデータが大量に混入してしまうためです。

これが理由ですTelegram のスクリーニング ロジックはますます詳細になっています。もっと行動を起こすということではなく、元々混在していた問題を分解して対処するということです。

本物のユーザーと偽のユーザーが混在していますが、どのリンクが最初に影響を受けますか?

最初の影響は排水効率です。

偽ユーザーの割合が高いため、多くの人にリーチしているように見えますが、実際の反応はありません。

2 番目の影響は、グループの交流の質です。

多くのグループには人数が多いように見えますが、沈黙の割合が高く、これは本質的に質の低いユーザー構造に関係しています。

3つ目のインパクトはその後の変身判定です。

データ プール自体に問題があるため、それがコンテンツの問題なのか、パスの問題なのか、それとも群衆の問題なのかを判断するのは困難です。

これが、本物のユーザーと偽のユーザーの混在が 1 つのリンクに影響を与えるだけでなく、リンク全体に影響を与える理由です。

Telegram アカウントのフィルタリングは現在どの層に分割されますか?

実用的な観点から見ると、より安定したスクリーニングが階層化されることが多くなりました。

最初のレベルは検出を有効にすることです。まず、基本的な使用できないデータをフィルタリングします。

2 番目の層は、異常なアカウントをフィルタリングします。明らかに低品質で異常なデータを最初に排除します。

3 番目のレベルはアクティブ ユーザーのスクリーニングです。例えば3 日間のアクティブ階層化と 7 日間のアクティブ階層化。

4 番目の層は、価値の高いユーザーの階層化です。質の高いユーザーをさらに特定します。

この構造のポイントは、多くの層があるということではなく、各層が異なる問題を解決するということです。

これらがすべて混合されている場合、通常は精度が大幅に低下します。

審査ロジックが洗練されていない場合、どのような隠れたコストが発生するでしょうか?

最初は目に見えない隠れたコストがたくさんありますが、後ほど明らかになります。

品質の低いユーザーの割合が高いため、無効な連絡先がさらに多くなります。

無効なユーザーに対して多くのアクションが費やされるため、操作アクションが遅くなります。

排水低品質のデータによって分母がますます増大するため、ROI もますます醜くなります。

これらの問題は、その後の最適化によって完全には解決されないことがよくあります。

なぜなら、根本的な問題が以前に排除されていなかったからです。

したがって、スクリーニング ロジックを洗練することの本質は、隠れたコストを削減することです。

Digital Planet をフロントから採用するチームが増えている理由

なぜなら、多くのチームは、スクリーニング段階で基本的なテストのみを行うと、その後のアクションがますます困難になることに気づいているからです。

したがって、より詳細なデータスクリーニングを優先する人が増えています。

現段階では、多くのチームが Digital Planet を使用して、Telegram アカウントの検出、異常なアカウントのフィルタリング、およびアクティブなユーザーの階層処理。 Digital Planet は、無料トライアルのスクリーン番号検出をサポートしています。これは、排水プロセスに入る前に、本物のユーザーと偽のユーザー、異常なアカウント、および非常にアクティブなユーザーをスクリーニングするのに適しています。

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