DIGTAL PLANET News
สถาบันวิจัยแพลเน็ตอัปเดตแบบเรียลไทม์
รวบรวมข้อมูลวิจัยและแนวโน้มการระบุล่าสุดจาก Telegram, WhatsApp, LINE และแพลตฟอร์มอื่น ๆ
星球研究所实时更新
20
2569-05

ชื่อที่เป็นประโยชน์สำหรับการได้มาซึ่งลูกค้าที่แม่นยำในปี 2569: การตรวจจับหมายเลขทั่วโลก การได้มาซึ่งลูกค้าด้วย AI การแบ่งชั้นผู้ใช้ และวิธีการทางการตลาดในชุดเดียว

สภาพแวดล้อมในการได้มาซึ่งลูกค้าในต่างประเทศในปี 2569 จะแตกต่างไปจากปีก่อนหน้าอย่างสิ้นเชิง ในอดีต หลายโครงการสามารถให้ผลลัพธ์บางอย่างได้ตราบใดที่ปริมาณการโฆษณามากพอ การส่งข้อความจำนวนมากเพียงพอ และจำนวนก็มีมากพอ แต่สิ่งหนึ่งที่ชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ ในตอนนี้ก็คือปริมาณการเข้าชมยังคงอยู่ และผู้ใช้ก็ยังคงอยู่ที่นั่น แต่การคัดกรองผู้ที่สามารถทำ Conversion ได้จริงๆ ในระยะยาวนั้นยากขึ้นเรื่อยๆ
22
2569-04

ผู้ใช้โทรเลขปลอมนั้นเป็นเหมือนคนจริงมากขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ และตรรกะการกรองโรบ็อตแบบเดิมก็ล้มเหลว

ในการคัดกรองผู้ใช้ Telegram มีการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ: ผู้ใช้ปลอมไม่สามารถระบุตัวตนได้ง่ายเหมือนเมื่อก่อนอีกต่อไป ในอดีต หลายทีมอาศัยตรรกะการกรองหุ่นยนต์อย่างง่าย เช่น การตรวจสอบว่ามีอวตารหรือไม่ ข้อมูลครบถ้วนหรือไม่ และพฤติกรรมผิดปกติหรือไม่ วิธีการเหล่านี้ได้ผลมาระยะหนึ่งแล้วจริงๆ แต่ขณะนี้ผู้ใช้ปลอมเริ่มเลียนแบบพฤติกรรมจริงมากขึ้นเรื่อยๆ โปรไฟล์ของพวกเขาดูสมบูรณ์ อวตารของพวกเขาเป็นเรื่องปกติ และในบางกรณี พวกเขาสามารถทำตัวเหมือนผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ได้ ซึ่งทำให้ตรรกะการกรองแบบเดิมค่อยๆ สูญเสียประสิทธิภาพไป
22
2569-04

วิธีที่เป็นประโยชน์มากที่สุดในการใช้ AI เพื่อช่วยในการหาลูกค้าในต่างประเทศคือการจัดเรียงแท็กผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ก่อน แล้วจึงสร้างเนื้อหา

ในขั้นตอนที่ AI สามารถสร้างคำ การเขียนคำโฆษณา รูปภาพ และแม้กระทั่งวิดีโอเป็นชุด เมื่อหลายทีมพยายามหาลูกค้าจากต่างประเทศ ปฏิกิริยาแรกของพวกเขาคือการปล่อยให้ AI สร้างเนื้อหาโดยตรง อย่างไรก็ตามหลังจากวิ่งไปสักระยะหนึ่งจะพบปัญหา ประสิทธิภาพการผลิตเนื้อหาได้รับการปรับปรุงอย่างแน่นอน แต่การแปลงไม่ได้ดีขึ้นพร้อมกัน และบางครั้งก็อาจไม่เสถียรเหมือนเมื่อก่อนด้วยซ้ำ สาเหตุมักจะไม่ใช่ความสามารถของ AI แต่เป็นลำดับที่ผิด แนวทางที่เป็นประโยชน์มากกว่าคือการจัดเรียงป้ายกำกับผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ก่อน จากนั้นให้ AI สร้างเนื้อหาตามผู้คน แทนที่จะสร้างเนื้อหาก่อนแล้วจึงค้นหาผู้คน
21
2569-04

เหตุใดการคัดกรองบัญชี Telegram จึงมีรายละเอียดมากขึ้นเรื่อยๆ และการผสมผสานระหว่างผู้ใช้จริงและผู้ใช้ปลอมทำให้ต้นทุนการรับส่งข้อมูลเพิ่มขึ้น

ผู้คนที่ทำงานเกี่ยวกับการรับส่งข้อมูล Telegram สังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงอย่างชัดเจนในช่วงสองปีที่ผ่านมา ไม่ใช่ว่าการรับส่งข้อมูลลดลงกะทันหัน แต่ด้วยปริมาณข้อมูลเท่าเดิม สัดส่วนของผู้ใช้ที่มีคุณค่าอย่างแท้จริงก็ลดลง เมื่อดูเผินๆ ดูเหมือนว่าจำนวนสมาชิกกลุ่มมีขนาดค่อนข้างใหญ่ และขนาดของพูลจำนวนก็ไม่น้อย แต่ผลการระบายน้ำของการจราจรเริ่มไม่เสถียรมากขึ้น หลายครั้งที่สาเหตุไม่ได้อยู่ที่ทางเข้าจราจร แต่อยู่ที่ข้อมูลนั่นเอง มีผู้ใช้จริงและผู้ใช้ปลอมปนกัน บัญชีที่ผิดปกติปนกัน และสัดส่วนผู้ใช้ที่ใช้งานต่ำเพิ่มขึ้น เมื่อปัญหาเหล่านี้ถูกทับซ้อนกัน ค่าใช้จ่ายในการดึงดูดปริมาณการเข้าชมจะถูกผลักดันโดยตรง
10
2569-04

การตัดสินสถานะการลงทะเบียนแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์: เหตุใดจึงจำเป็นต้องมีการประมวลผลแบบรวมศูนย์สำหรับการคัดกรองแบบหลายแพลตฟอร์ม

เมื่อธุรกิจขยายจากแพลตฟอร์มเดียวไปสู่หลายแพลตฟอร์ม ปัญหาที่จะถูกเปิดเผยในไม่ช้าคือข้อมูลมีมากขึ้นเรื่อยๆ แต่กลับกลายเป็นเรื่องยุ่งวุ่นวายมากขึ้นเรื่อยๆ มีชุดข้อมูลหนึ่งชุดสำหรับ WhatsApp อีกชุดข้อมูลสำหรับ Telegram และข้อมูลอีกชุดหนึ่งสำหรับ LINE สถานะของผู้ใช้กลุ่มเดียวกันในระบบที่แตกต่างกันไม่สอดคล้องกัน และตรรกะการกรองก็ไม่สอดคล้องกันเช่นกัน ซึ่งท้ายที่สุดแล้วส่งผลให้ประสิทธิภาพการดำเนินงานลดลงอย่างมาก
03
2569-04

จะตรวจจับผู้ใช้ที่ลงทะเบียน Telegram เป็นกลุ่มได้อย่างไร วิธีการหลักในการลดการนำเข้าข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

เมื่อดำเนินการรับส่งข้อมูล Telegram หรือชุมชน หลายทีมจะประสบปัญหา: หลังจากนำเข้าข้อมูลแล้ว สัดส่วนของผู้ใช้ที่มีอยู่จริงจะต่ำมาก ดูเหมือนว่าจะมีตัวเลขมากมาย แต่มีน้อยมากที่สามารถเพิ่มหรือโต้ตอบได้จริง แก่นของปัญหาไม่ได้อยู่ที่แหล่งที่มาของข้อมูล แต่อยู่ที่ว่าได้ทำ "การทดสอบการลงทะเบียน" หรือไม่ หากไม่ได้ระบุว่าหมายเลขใดที่สมัครรับข้อมูล Telegram ก่อนที่จะนำเข้า ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องจำนวนมากจะถูกนำเข้าสู่กระบวนการถัดไปโดยตรง ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพโดยรวม ดังนั้นการตรวจจับเป็นกลุ่มของผู้ใช้ที่ลงทะเบียน Telegram จึงกลายเป็นขั้นตอนสำคัญในการลดข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
Telegram开通筛选、活跃筛选、互动筛选、性别筛选、头像筛选、年龄筛选、在线筛选、精准筛选、时长筛选、开机筛选、空号筛选、手机设备筛选
为全球客户提供支持全球236个国家的精准号码批量的筛选检测
ติดต่อเรา
QSTAR TECHNOLOGY SDN.BHD
Address:Jalan Stesen Sentral 5, Kuala Lumpur, 50470
Important:xingqiu.pro รับชำระเป็น USD เท่านั้น ช่องทางอื่นอาจเสี่ยง กรุณาระวัง
ก่อนใช้แอปนี้ คุณสามารถดูข้อมูลจาก ‘xingqiu.pro’ นโยบายความเป็นส่วนตัว และข้อกำหนดการให้บริการ