50,000개의 계정을 테스트한 결과 TG의 유효 사용자 중 38%만이

많은 사람들의 상상 속에텔레그램의 데이터 풀은 거의 "무한"입니다. 계정 데이터가 충분하다면 마케팅 규모를 계속 확장할 수 있습니다. 그러나 실제 상황은 그렇게 단순하지 않습니다.

한 번은 TG 계정 50,000개 탐지 실험에서 우리는 많은 운영팀을 놀라게 한 결과를 발견했습니다.실제 효과적인 사용자의 38%만이 그렇습니다.

즉, 겉보기에 거대해 보이는 계정 데이터 중 절반 이상이 실제로는 실질적인 마케팅 가치가 없는 데이터입니다.

그렇기 때문에 점점 더 많은 팀이 주목을 받기 시작했습니다. TG 효과적인 사용자 탐지 스크리닝 자료. 공식 프로모션에 앞서 많은 프로젝트에서 데이터 감지를 통해 정말 효과적인 계정을 선별하는 것이 표준 프로세스가 되었습니다.

이 글은 패스하겠습니다 50,000개 계정에 대한 탐지 사례, 해체TG 효과적인 사용자 선별의 핵심 로직입니다.

하나,50,000 TG 계정 탐지 실험

이번 실험에서는 다음과 같은 배치를 가져왔습니다. TG 계정 데이터 50,000개, 기본 테스트를 실시했습니다. 탐지 차원에는 계정 상태, 활성 레코드, 메시지를 정상적으로 수신할 수 있는지 여부가 포함됩니다.

테스트가 완료된 후 데이터 결과는 매우 명확합니다.

에 대한 계정의 38%가 유효한 사용자입니다.. 이러한 사용자 계정은 정상적인 상태이고 최근 온라인 기록이 있으며 특정 대화형 동작을 가지고 있습니다.

계정의 또 다른 부분은 활동량이 적은 사용자입니다. 계정은 존재하지만 상호작용에 대한 기록은 거의 없습니다.

빈 계정, 금지된 계정, 해지된 계정 등 데이터가 유효하지 않은 계정도 꽤 많습니다.

즉, 만약 이것이50,000개 계정을 심사 없이 바로 프로모션에 사용한다면 최소한마케팅 자원의 60% 이상이 낭비될 수 있습니다..

둘,잘못된 TG 계정의 일반적인 3가지 유형

테스트 과정에서 우리는 발견했습니다.TG 무효 계정은 일반적으로 세 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다.

빈 계정

빈 숫자는TG 데이터에서 가장 일반적인 유형의 잘못된 계정입니다.

이러한 종류의 계정은 데이터 목록에는 존재하는 것으로 보이지만 실제로는 더 이상 사용할 수 없습니다. 일부 계정은 사용자가 로그아웃한 후에도 기록이 남을 수 있고, 일부 계정은 처음부터 존재하지 않을 수도 있습니다.

마케팅 데이터에 빈 숫자가 많이 포함되어 있으면 메시지 전송 성공률이 크게 감소합니다.

계정 차단

또 다른 일반적인 상황은 플랫폼에서 계정을 금지하는 것입니다.

이러한 계정은 일반적으로 위반이나 비정상적인 운영으로 인해 제한됩니다. 마케팅 목적으로 이러한 계정은 거의 가치가 없습니다.

데이터 심사 과정에서 이러한 계정은 가능한 한 빨리 필터링되어야 합니다.

좀비 계정

좀비 계정은 일반적으로 일괄 등록을 ​​통해 생성된 계정입니다.

이러한 계정은 로그인할 수 있지만 그룹 토론에 참여하지 않거나 적극적으로 메시지를 보내지 않는 등 실제 상호 작용을 거의 생성하지 않습니다.

프로모션 과정에서 이러한 계정에서는 전환이 발생하지 않는 경우가 많습니다.

3. 판단방법TG 유효 사용자

데이터 품질을 향상시키기 위해,TG 스크리닝 과정에서는 일반적으로 사용자가 효과적인지 여부를 결정하기 위해 여러 지표가 사용됩니다.

첫 번째는계정 상태 감지. 정상적인 상태의 계정에만 가치가 있습니다.

이어서활동 감지. 사용자가 최근 기간 동안 온라인 기록을 갖고 있다면 해당 계정이 아직 사용 중이라는 의미입니다.

관찰할 수도 있습니다.대화형 행동, 그룹 토론 참여 여부, 채널 구독 여부 등

계정이 이러한 조건을 동시에 충족하면 일반적으로 유효한 사용자로 간주될 수 있습니다.

4. 배치 테스트가 점점 더 중요해지는 이유

함께TG 마케팅 규모는 계속 확대되고 있으며, 계정 데이터의 양도 늘어나고 있습니다.

수십 개의 계정만 감지하면 수동 처리가 거의 완료되지 않습니다. 하지만 데이터 규모가 도달하면 수만 또는 수십만 개의 계정 현재로서는 수동 감지가 거의 불가능합니다.

예를 들어, 각 계정을 수동으로 감지해야 하는 경우5초 후 감지50,000개 계정그냥 가까이 있으면 돼70시간.

이것이 바로 점점 더 많은 팀이 자동 감지 도구를 사용하여 자료를 선별하기 시작하는 이유입니다.

자동화된 시스템은 단시간에 일괄 탐지를 완료하고 빈 계정, 금지 계정 및 활동이 적은 계정을 자동으로 식별하여 검사 효율성을 크게 향상시킵니다.

5. 개선방법TG 효과적인 사용자 선별 효율성

실제 운영에서 스크리닝 효율성을 높이는 가장 직접적인 방법은 전문적인 탐지 시스템을 사용하는 것입니다.

예를 들어 디지털 행성 스크리닝 시스템, 그냥 지원TG 계정 상태 감지, 빈 계정 식별, 활성 사용자 선별 및 기타 기능. 일괄 감지를 통해 유효하지 않은 계정을 신속하게 필터링하고 실제로 유효한 사용자 데이터를 유지할 수 있습니다.

데이터 품질을 테스트하려는 사용자의 경우,디지털플래닛은 현재 무료 체험판 선별검사 서비스를 제공하고 있습니다.. 공식적으로 사용하기 전에 테스트를 위해 일부 계정을 가져와 데이터 상황을 이해할 수 있습니다. 구체적인 시험 방법에 대해서는 고객 서비스에 문의할 수 있습니다.

이를 통해 팀은 승격 전에 데이터 품질을 파악할 수 있어 불필요한 리소스 낭비를 줄일 수 있습니다.

결론

이번에는 50,000 TG 계정 탐지 실험 에, 오직 계정의 38%가 유효한 사용자입니다.. 이 결과는TG 마케팅 환경에서 데이터 품질 문제는 많은 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 심각합니다.

심사를 거치지 않으면 유효하지 않은 계정에 많은 마케팅 자원이 낭비될 가능성이 높습니다.

그래서 점점 더 많은 팀이 TG 효과적인 사용자 탐지 스크리닝 자료 운영 프로세스의 첫 번째 단계로. 효과적인 계정을 필터링하면 프로모션 효율성이 크게 향상되고 모든 연락처가 더욱 가치 있게 만들어질 수 있습니다.

미래에TG 마케팅 경쟁에서는 우량 유저를 더 빨리 파악하는 사람이 실질적인 성장을 이룰 가능성이 더 높습니다.

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