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소셜 마케팅, 계정 유지 관리, 친구 일괄 추가 작업을 할 때 페이스북 친구 추가 데이터는 없어서는 안되는 기본 리소스가 되었습니다. 하지만 실제로는 많은 사용자들이 데이터 분산, 낮은 활동성, 낮은 팔로워 추가 성공률 등의 문제에 직면하고 있습니다. 그렇다면 Facebook 친구 데이터를 얻는 방법은 무엇입니까? 실제로 활동적이고 수준 높은 타겟 사용자를 어떻게 선별할 수 있나요? 이번 글에서는 획득 채널과 스크리닝 방법을 자세히 분석하고, 디지털 플래닛 넘버 스크리닝 및 탐지 기능을 활용해 데이터 품질을 일괄적으로 향상시키는 방법을 소개합니다.
Facebook 친구 데이터는 어디에서 나오나요?
실제 적용에서 Facebook 친구 데이터를 얻는 채널은 일반적으로 다음 범주에 속합니다.
엘자체 제작 컬렉션수동으로 친구 추가, 그룹 구성원 추출, 이벤트 참여 목록 정리 등을 통해 잠재적인 친구의 휴대폰 번호나 사용자를 독립적으로 수집합니다.ID.
엘공공 자원의 통합공개 이벤트 페이지, 팬 페이지, 공개 그룹에서 회원 정보를 수집하고, 휴대폰 번호나 친구 링크를 필터링합니다.
엘타사 데이터 플랫폼수집된 Facebook 친구 데이터 리소스를 얻기 위해 구매하거나 협력하지만 이러한 유형의 데이터는 활동성이 낮고 신뢰성이 떨어지는 경우가 많습니다.
많은 채널이 있지만 어떤 방법을 사용하든 원본 Facebook 친구 데이터에는 일반적으로 다음과 같은 문제점이 있습니다.
엘비어 있거나 비활성화된 계정의 비율이 높음
엘계정 활동을 보장할 수 없습니다.
엘지역, 성별, 관심 분야를 기준으로 사용자를 분류할 수 없습니다.
따라서 데이터를 보유하는 것만으로는 충분하지 않고 데이터를 필터링하고 최적화하는 것이 더 중요합니다.
일반적인 획득 채널의 문제
많은 팀이 초기 단계에서 데이터 품질 관리를 무시하는 경향이 있어 나중에 친구를 추가할 때 많은 문제가 발생합니다.
엘추가 요청이 자주 거부됩니다.활동량이 적거나 가짜 계정은 친구 요청에 응답하지 않으며 이는 계정 가중치에 영향을 미칩니다.
엘심각한 자원 낭비유효하지 않은 번호나 좀비 계정에 많은 시간과 노력이 투자되어 전체적인 전환율이 낮아집니다.
엘계정 위험 증가유효하지 않거나 비정상적인 계정을 지속적으로 추가하는 것은 플랫폼의 위험 관리 시스템에 의해 쉽게 식별될 수 있으며, 이로 인해 계정 정지 위험이 높아집니다.
위와 같은 문제를 방지하기 위해서는 페이스북 친구 데이터를 사용하기 전에 종합적인 검사와 정리가 이루어져야 합니다.
디지털 플래닛 번호 선별 감지는 어떻게 활동량이 많은 사용자를 일괄적으로 식별합니까?
Digital Planet에서 제공하는 숫자 선별 및 감지 기능은 소셜 애플리케이션 시나리오를 위해 특별히 설계되었습니다. 휴대폰 번호의 등록 상태, 활동 및 활성화 상태를 일괄적으로 감지하고 실제로 데이터를 사용하여 대상 친구를 식별할 수 있습니다.
주요 기능:
엘휴대폰 번호 파일 일괄 업로드 지원, 수십만 개의 페이스북 친구 데이터를 한 번에 감지
엘번호가 바인딩되어 있는지 빠르게 식별페이스북 활성화 여부
엘등의 검사 결과에 따른 분류 및 선별"등록됨 + 활성" "등록됨 + 활동 부족" "등록되지 않음"
엘유효하지 않은 사용자, 비어 있는 사용자, 다운타임 사용자를 자동으로 제거하여 친구 추가 합격률을 높입니다.
엘데이터 보안을 보장하는 전체 암호화 처리
Digital Planet의 도움으로 기업과 개인 사용자는 대규모 Facebook 친구 데이터 심사 작업을 짧은 시간 내에 완료하고 진정으로 가치 있는 사용자를 선별할 수 있습니다.
실제 프로세스: 유효한 Facebook 친구 데이터 가져오기, 필터링 및 다운로드
전체 작동 과정은 매우 간단하며 일상적인 사용에 적합합니다.
엘1단계: 데이터 준비테스트할 휴대폰 번호 목록을 정리하고 다른 이름으로 저장합니다.Excel 또는 CSV 형식입니다.
엘2단계: 데이터 업로드Digital Planet 플랫폼에 진입하여 번호심사 및 감지 모듈을 선택하고 준비된 데이터를 일괄적으로 가져옵니다.
엘3단계: 테스트 항목 선택감지해야 하는 대상 플랫폼을 확인합니다(예:Facebook 활성화 상태, 활동 라벨).
엘4단계: 선별 테스트 실행탐지가 시작된 후 시스템은 백그라운드에서 병렬 처리를 수행하며 분당 수천 개의 데이터를 처리할 수 있습니다.
엘5단계: 필터 결과 다운로드테스트가 완료된 후 데이터 테이블을 내보내고 다음으로 표시된 항목을 필터링합니다."등록 및 활성" 번호는 나중에 친구를 추가하기 위한 고품질 리소스 풀 역할을 합니다.
이러한 일련의 표준 프로세스를 통해 데이터 처리 시간을 크게 단축할 뿐만 아니라 친구 추가 리소스의 정확성과 활동성을 보장합니다.
적용 사례: 정확한 친구 추가로 팔로워 추가 성공률 향상
소셜전자상거래팀은 중남미 시장에 페이스북 친구를 일괄 추가해 신제품 홍보에 나설 계획이다. 처음에는 구매한 친구 데이터를 직접 활용했지만, 추가 성공률이 미흡했다.30%이며 거부나 계정 정지 문제가 자주 발생합니다.
디지털 행성 숫자를 이용한 스크리닝 테스트 후 탈락빈 계정과 활동이 적은 계정의 45%는 최근에 등록된 활성 사용자만 유지합니다. 친구 추가 작업을 재개한 후 추가 성공률이 78%로 증가하여 계정 차단 위험이 줄어들었을 뿐만 아니라 후속 마케팅 전환율도 크게 향상되었습니다.
결론
Facebook 친구 추가 데이터를 얻는 것은 첫 번째 단계일 뿐입니다. 팔로어 추가의 효율성에 실제로 영향을 미치는 것은 데이터의 정확한 선별 및 품질 관리입니다. 디지털 행성 번호 심사 및 감지 기능을 사용하면 일괄 감지를 쉽게 완료하고 활동량이 많은 사용자를 선별하며 빠르고 정확하며 경제적으로 친구를 추가할 수 있습니다.
일괄적으로 친구를 추가하려고 준비 중이거나 팔로어 추가 성공률을 높이고 싶다면 Digital Planet을 사용하여 먼저 데이터를 살펴보는 것이 좋습니다. 효과는 상상했던 것보다 훨씬 좋습니다. 한번 시도해 보시겠어요?
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