텔레그램 계정 심사가 점점 더 세부화되고, 실제 사용자와 가짜 사용자가 혼합되어 트래픽

하다텔레그램으로 트래픽을 유도하는 사람들은 지난 2년 동안 확실히 변화를 경험했습니다. 트래픽이 갑자기 감소한 것이 아니라, 같은 양의 데이터에 대해 진정으로 가치 있는 사용자의 비율이 감소하고 있다는 것입니다. 표면적으로는 그룹 구성원의 수가 상당히 많고 숫자 풀의 크기도 작지 않은 것처럼 보이지만 교통 배수 효과는 점점 불안정해지고 있습니다. 많은 경우 그 이유는 교통 입구에 있는 것이 아니라 데이터 자체에 있습니다. 실제 사용자와 가짜 사용자가 혼합되어 있고, 비정상적인 계정이 혼합되어 있으며, 활동성이 낮은 사용자의 비율이 증가하고 있습니다. 이런 문제들이 겹쳐지면 트래픽 유치 비용이 직접적으로 늘어나게 된다.

이것이 바로 이유이다텔레그램 계정 심사가 점점 더 정교해지고 있습니다. 모두가 고의로 절차를 복잡하게 만들어서 그런 것은 아니지만, 여전히 등록 상태와 기본 활성화만 본다면 숨겨진 많은 비용을 전혀 억제할 수 없습니다.

텔레그램으로 트래픽을 유도하는 데 드는 비용이 점점 더 높아지는 이유는 무엇입니까?

본질적으로 사용자가 비싸져서가 아니라 무효 사용자가 많아졌기 때문입니다.

배치인 경우텔레그램 데이터에는 가짜 사용자, 비정상적인 계정, 활동량이 적은 사용자가 혼합되어 있습니다. 데이터의 양이 엄청나는 것 같지만 실제로 변환할 수 있는 사람이 많지 않기 때문에 트래픽 전환 자체가 희석될 것입니다.

결과적으로 도달 비용이 증가하고 그룹 상호 작용 품질이 떨어지며 후속 전환 판단이 점점 더 추악해집니다.

이런 비용은 출시 단계에서는 발생하지 않는 경우가 많지만, 심사 단계에서는 이미 묻혀버린 경우가 많습니다.

따라서 트래픽 배수 비용의 증가는 프런트 엔드 문제가 아니라 데이터 구조 문제인 경우가 많습니다.

왜텔레그램 계정 심사가 점점 더 정교해지기 시작합니다.

왜냐하면 등록 상태를 보는 것만으로는 더 이상 충분하지 않기 때문입니다.

등록 상태는 계정의 존재만을 확인할 수 있으며 실제 사용자와 가짜 사용자의 문제를 해결하지는 않습니다.

그리고 지금 하세요텔레그램 계정 심사는 일반적으로 최소한 활성 사용자 선별, 참/허위 사용자 식별, 비정상 계정 필터링, 위험 계정 식별로 구분됩니다.

과거에는 많은 팀이 이러한 차원을 모두 수행하지 않았지만 이제는 점점 더 기본 레이어와 유사해지고 있습니다.

분해하지 않으면 품질이 낮은 데이터가 많이 섞이게 되기 때문입니다.

이것이 바로 이유이다텔레그램의 심사 로직은 점점 더 상세해지고 있습니다. 더 많은 조치를 취하는 것이 아니라 원래 섞여 있던 문제를 따로 떼어서 처리하는 것입니다.

실제 사용자와 가짜 사용자가 혼합되어 있는데 어떤 링크가 먼저 영향을 받나요?

첫 번째 영향은 배수 효율성입니다.

가짜 이용자 비율이 높기 때문에 많은 분들이 연락을 드린 것 같은데 실제 반응은 없습니다.

두 번째 영향은 그룹 상호작용의 질입니다.

많은 그룹은 인원수가 많은 것처럼 보이지만 침묵의 비율이 높으며 이는 본질적으로 품질이 낮은 사용자 구조와 관련이 있습니다.

세 번째 영향은 후속 변환 판단입니다.

데이터 풀 자체에 문제가 있기 때문에 콘텐츠 문제인지, 경로 문제인지, 군중 문제인지 판단하기 어렵습니다.

이것이 실제 사용자와 가짜 사용자의 혼합이 하나의 링크에만 영향을 미치는 것이 아니라 전체 링크에도 영향을 미치는 이유입니다.

텔레그램 계정 필터링은 이제 어떤 계층으로 나누어지나요?

실용적인 관점에서 보면 이제 보다 안정적인 스크리닝이 계층화되는 경우가 많습니다.

첫 번째 수준은 탐지를 활성화하는 것입니다. 먼저 사용할 수 없는 기본 데이터를 필터링합니다.

두 번째 계층은 비정상적인 계정을 필터링하는 것입니다. 명백히 품질이 낮고 비정상적인 데이터를 먼저 제거합니다.

세 번째 수준은 활성 사용자 선별입니다. 예를 들어3일 활성 및 7일 활성 계층화.

네 번째 계층은 고가치 사용자의 계층화입니다. 고품질 사용자를 추가로 식별합니다.

이 구조의 핵심은 레이어가 많다는 것이 아니라, 각 레이어가 서로 다른 문제를 해결한다는 점입니다.

모두 함께 혼합하면 일반적으로 정확도가 훨씬 낮아집니다.

심사 논리를 다듬지 않으면 어떤 숨겨진 비용이 발생하게 됩니까?

처음에는 눈에 띄지 않지만 나중에 점점 더 분명해지는 숨겨진 비용이 많이 있습니다.

품질이 낮은 사용자의 비율이 높기 때문에 무효 접촉이 더 많아질 것입니다.

유효하지 않은 사용자에게 많은 작업이 소비되므로 운영 작업 속도가 느려집니다.

배수품질이 낮은 데이터로 인해 분모가 점점 증폭되면서 ROI도 점점 더 추악해질 것입니다.

이러한 문제는 후속 최적화로 완전히 해결되지 않는 경우가 많습니다.

근본적인 문제가 이전에 가려지지 않았기 때문입니다.

따라서 심사 논리를 개선하는 핵심은 숨겨진 비용을 줄이는 것입니다.

점점 더 많은 팀이 전면에서 Digital Planet을 선택하는 이유

많은 팀들이 스크리닝 단계에서 기본적인 테스트만 하면 후속 조치가 점점 더 어려워진다는 것을 깨달았기 때문입니다.

따라서 점점 더 많은 사람들이 보다 상세한 데이터 심사를 우선시하게 될 것입니다.

이 단계에서는 많은 팀이 Digital Planet을 사용하여텔레그램 계정 탐지, 비정상 계정 필터링 및 활성 사용자 계층 처리. Digital Planet은 무료 평가판 화면 번호 감지를 지원합니다. 이는 배수 프로세스에 들어가기 전에 실제 사용자와 가짜 사용자, 비정상적인 계정 및 활동량이 많은 사용자를 선별하는 데 더 적합합니다.

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