25세 이상의 남성 텔레그램 사용자는 어떻게 AI 인식을 이용해 고품질 계정을 선별하나요

통화권의 고객 확보 시나리오에서는 사용자 품질이 전환 결과를 직접적으로 결정하는 경우가 많습니다. 특히텔레그램은 엄청난 수의 사용자가 있는 채널이지만 실제로 투자하고 의사결정을 내릴 수 있는 능력은 인구의 일부에 불과합니다. 일반 이용자에 비해 25세 이상의 남성은 대개 금전적 건전성, 위험 인식, 장기 참여 의향이 우수해 주요 검진 대상이 됐다.

문제는 이러한 사용자가 데이터에 직접 표시되지 않고 일련의 필터링 논리를 통해 식별되어야 한다는 것입니다.바로 이 연결고리에서 AI 기술이 핵심적인 역할을 합니다.

1. 왜 화폐계는 사용자 초상화 심사에 더 의존하는가?

통화권은 일반 전자상거래와 다릅니다. 사용자 의사결정 주기는 짧지만 임계값은 더 높습니다. 사용자가 특정한 인지적 기반이나 재정적 능력을 갖추고 있지 않으면 연락이 성공하더라도 전환을 완료하기 어려울 수 있습니다.

남성25세 이상의 사용자는 일반적으로 몇 가지 특성을 가지고 있습니다. 즉, 투자 정보에 민감하고, 특정 수입원을 보유하고 있으며, 신흥 자산을 수용할 가능성이 더 높으며, 위험에 대한 기본적인 이해를 갖추고 있습니다. 이러한 유형의 그룹은 텔레그램에서도 상대적으로 활발하며 거래 그룹, 분석 그룹, 프로젝트 그룹 및 기타 시나리오에 자주 분포됩니다.

따라서 사용자 초상화를 선별하는 것은 본질적으로 대상 범위를 좁히고 전환하기 쉬운 사람들에게 제한된 리소스를 집중시키는 것입니다.

둘,AI가 사용자를 식별하는 핵심 로직은 무엇인가요?

라벨이 없으면,AI는 주로 단일한 조건보다는 다차원적인 정보를 토대로 판단을 내린다.

첫 번째는 사용자 이름 특성, 행동 패턴, 언어 습관 등을 통해 유추할 수 있는 성별 인식입니다. 두 번째 단계는 계정 사용 습관, 활동 기간, 참여한 콘텐츠 유형 등을 통해 분석하는 연령 판단입니다. 다른 하나는 투자 논의 참여 여부, 프로젝트 정보 주의 여부 등의 행동 특성입니다.

이러한 차원을 중첩한 후에는 상대적으로 명확한 사용자 초상화가 형성될 수 있으므로 대상에 더 부합하는 계정을 필터링할 수 있습니다.

3. 넣는 방법텔레그램 데이터와 결합된 AI 인식

실제 운영에서는AI 인식은 독립적으로 수행되지 않고 기본적인 데이터 스크리닝을 기반으로 수행됩니다.

첫 번째 단계는 번호나 계정 데이터를 얻는 것입니다.텔레그램에서는 이러한 번호가 실제 계정과 일치하는지 테스트할 수 있습니다. 두 번째 단계는 활성 필터링을 수행하여 오랫동안 사용하지 않은 계정을 필터링하는 것입니다. 세 번째 단계는 AI 모델을 활용해 성별, 연령층, 관심분야 등의 태그를 파악하는 것이다.

이러한 과정을 통해 무질서한 데이터를 직접 마주하는 대신, 고품질의 사용자를 원본 데이터에서 점차적으로 선별해 낼 수 있습니다.

이 과정에서 Digital Planet의 도움으로 완성될 수 있습니다.텔레그램은 AI 식별 태그와 결합된 탐지 및 능동 스크리닝을 통해 보다 정확한 사용자 스크리닝 결과를 얻을 수 있습니다.

4. 심사과정에서 쉽게 발생하는 여러 가지 오해

실제 응용에서는 스크리닝 효과에 영향을 미치는 몇 가지 문제가 있습니다.

하나는 행동 특성을 무시한 채 성별만 보거나 나이만 보는 등 단일 라벨에 지나치게 의존하는 것입니다. 이렇게 선별된 사용자가 반드시 투자 속성을 갖고 있는 것은 아닐 수도 있습니다. 또 하나는 사용자가 연령, 성별이 일치하더라도 오랫동안 사용하지 않으면 활동을 무시하는 것입니다.텔레그램은 아직 가치가 없습니다.

또 다른 상황은 필터링이 너무 느슨하여 많은 수의 엣지 사용자가 유지되어 궁극적으로 전체 전환율에 영향을 미치는 것입니다.

따라서 필터링은 단순한 조건부 필터링이 아닌 다차원 중첩이어야 합니다.

5. 스크리닝 정확도를 더욱 향상시키는 방법

기본 스크리닝이 완료된 후 데이터 피드백을 통해 모델을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.

예를 들어, 어떤 사용자가 상호작용하고 어떤 사용자가 전환을 완료했는지 기록한 다음 이러한 사용자의 공통 특성을 분석하고 필터링 조건을 역으로 조정합니다. 이를 통해AI 모델은 이론적 판단에 머무르지 않고 실제 비즈니스 요구에 점차 적응합니다.

또한 단기 거래 사용자, 장기 투자 사용자 등 다양한 프로젝트 요구에 따라 심사 기준을 조정할 수 있습니다. 다른 방향은 다른 군중 특성에 해당합니다.

6. 심사부터 전환까지, 관건은 크라우드 매칭

한 무리의 남자들이 가려질 때고품질 사용자가 25세 이상인 경우 후속 작업도 이 그룹의 특성과 일치해야 합니다.

이러한 유형의 사용자는 정보 가치와 수익 논리에 더 많은 관심을 기울이기 때문에 단순한 마케팅보다는 커뮤니케이션 콘텐츠가 더 전문적이어야 합니다. 동시에 이러한 유형의 사용자 의사결정이 상대적으로 빠르기 때문에 흐름이 더욱 직접적일 수도 있습니다.

언제AI 스크리닝이 실제 운영 전략과 일치하면 수량에만 의존하여 효과를 줄이는 것이 아니라 전반적인 변환 효율성이 크게 향상됩니다.

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