Фильтруем подозрительные каналы с помощью показателя "Получено подписчиков"

Фильтруем подозрительные каналы с помощью показателя "Получено подписчиков"

Crosser Team

Оглавление

Как считается показатель?
Алгоритм
Какими должны быть показатели полученных подписчиков у нормальных каналов
Большие каналы
Выводы
Дополнительные примеры

Как считается показатель Получено подписчиков?

Для того, чтобы проанализировать подписчиков - их сначала нужно получить. Для этого и нужен @crosser_bot в админах и агент, которого он добавляет в админы. После этого, с помощью нашего алгоритма, происходит процесс получения подписчиков. В силу разных обстоятельств, алгоритм получения подписчиков не всегда получает 100% аудитории канала. Поэтому отчет "🔥 Аудитории" формируется исходя из тех людей, которых удалось получить.

Пример из отчета канала @tginfo

Алгоритм

Почему у меня не нашло всех подписчиков? Почему только 20-40-60% получено? Остальные это боты? - Да, возможно. 

Чтобы закрыть эти вопросы - необходимо разобраться с алгоритмом получения подписчиков. Каждого подписчика можно получить исходя из его Имени, Фамилии или юзернейма путем обычного поиска. Можете попробовать у себя на канале вводить любое имя среди подписчиков - и вам покажет тех людей, кого не показывает среди первых 200 подписчиков. 

В данный момент мы проводим поиск по символам латиницы и кириллического алфавита. Это значит, что если у подписчика Имя, Фамилия, с или без юзернейма, состоит из таких символов - мы можем его получить.

Ниже пример подписчиков, которых мы можем/не можем получить. Вместо эмоджи и цифр в данном примере можно подставить любые символы, которые не относятся к кириллическому алфавиту и латинице.

Пример подписчиков, которых @crosser_bot может/не может получить в зависимости от заполнения фио Telegram аккаунта и юзернейма

Пример неправильных имен из реальной жизни. Но если у них есть юзернейм - мы их получим.

Пример неправильных символов в именах подписчиков

Исходя из написанной выше информации, низкий показатель может быть по причинам, если у подписчиков на канале:
- нет юзернеймов и имена состоят не из символов русского или английского алфавита;
- в именах только неправильные символы (эмоджи, символы и пр.);
- в канале много удаленных аккаунтов (@crosser_bot не видит удаленные аккаунты, соответственно не может их получить).

Вывод
В нормальных каналах, которые развиваются честным путем всегда высокий процент полученных подписчиков. Можно допустить, что нормальный, адекватный, живой человек может так же подписаться неправильными символами - но таких людей совсем немного.

Какой процент полученных подписчиков в отчете можно считать нормальным?

Чем больше - тем лучше. Но если говорить о цифрах, то мы проанализировали 140 тыс. отчетов из примерно 40 000 каналов и пришли к таким средним показателям. 

Средний нормальный процент полученных подписчиков (ось Y) в зависимости от количества подписчиков на канале (ось X)

Для примера:
Если канал до 75 тыс. подписчиков - нормальным показателем полученных подписчиков для него будет - 89%, для каналов 75к-150к подписчиков - нормальный показатель полученных - 79%. Если значения в самом отчете ниже этих показателей - значит с каналом может быть что то не так.

Большие каналы

Чем больше канал - тем меньше процент полученных. Каналы больше 500 тыс. подписчиков мы не включали в график выше - у них отдельная история. Эта история связана с проблемой “500 Андреев”.

Если представить самые популярные имена, допустим имя Андрей, во всех возможных его написаниях (Andrei, Andrey, Андрей и юзернеймы @andrey, @andrei, @andrey[...]), то @crosser_bot сможет получить только первых 200 таких Андреев. Соответственно таких людей и совпадений повторяющихся имен в больших каналах может быть много. В случае, если имя повторяется 500 раз (бывает такое) - мы получим только 200 таких аккаунтов.

Для примера, чтобы вы ориентировались, сколько и какой процент подписчиков мы получаем с больших каналов:

@nexta_live - 👥 Получено подписчиков: 207710 из 1712409 - 12.13%
@KDUZB
- 👥 Получено подписчиков: 91555 из 874933 - 10.46%
@RFact
- 👥 Получено подписчиков: 124793 из 930081 - 13.42%
@netflix_filmy
- 👥 Получено подписчиков: 236985 из 801330 - 29.57%
@mudak
- 👥 Получено подписчиков: 222586 из 644617 - 34.53%

Над решением этой проблемы и над улучшением алгоритма для больших каналов - мы работаем, возможно в скором будущем ситуация изменится в лучшую сторону.

Выводы

— @crosser_bot получает больше подписчиков с канала, где у этих подписчиков установлены нормальные имена и есть юзернейм. Если процент полученных подписчиков ниже среднего нормального значения - это повод задуматься, обратить на это внимание и посмотреть другие показатели в отчете.
— У нормальных каналов, которые растут и развиваются без использования сомнительных методов продвижения всегда высокий показатель полученных подписчиков.
— Если процент полученных подписчиков ниже среднего нормального значения для канала - возможно на канале много удаленных аккаунтов, много неактивных подписчиков либо канал заливался дешевыми ботами с неправильными именами, которые со временем стали удаленными аккаунтами.
— Что делать, чтобы процент полученных подписчиков соответствовал среднему нормальному показателю? — Постоянно следить за неактивными подписчиками и чистить их, они все равно не приносят никакой полезной нагрузки для канала, а со временем становятся удаленными аккаунтами. Постоянно чистить залитых ботов на канал и желательно в первые 48 часов после залива - таким образом @crosser_bot сможет помочь в полном обьеме.
— Бывают и ботоводные каналы с высоким показателем полученных, тут надо смотреть на другие цифры. Сейчас важно понимать, что низкий процент полученных - это подозрительно и с помощью процента полученных подписчиков быстро можно отсечь ботоводные каналы.

Дополнительные примеры

Примеры нормальных каналов, у которых все хорошо с показателем полученных подписчиков и соответственно с аудиторией.

Примеры ботоводных каналов.

Report Page