Инструмент «Пригласительные ссылки»

Сегодня мы познакомимся с инструментом, без которого в Telegram невозможно анализировать свои рекламные кампании и оценивать их эффективность. Полноценная статистика по пригласительным ссылкам «с блэкджеком и плюшками» теперь внутри TGStat.

Возможность отслеживания источника подписок и их количества появилась в Telegram довольно давно, и многие владельцы каналов этой возможностью активно пользуются.

Однако тех данных, которые представлены в официальной статистике пригласительных ссылок внутри мессенджера, не всегда достаточно для полноценной оценки эффективности и анализа вступивших пользователей, так как Telegram предоставляет только данные о количестве подписок и список вступивших пользователей.

Предлагаем взглянуть на инструмент «Пригласительные ссылки» в том виде, каким он должен быть, по мнению команды TGStat. Поехали.


Обзор инструмента

Перед тем как мы начнем:

  • Для корректной работы инструмента необходимо, чтобы наш бот @tg_analytics_bot присутствовал в составе администраторов канала с правами «Добавление подписчиков» (для iOS-версии Telegram) или «Пригласительные ссылки» (в клиентах под Android).

  • Статистика пригласительных ссылок канала доступна только подтвержденному на TGStat владельцу канала.

Итак, что же нам предлагает главный экран инструмента для работы с пригласительными ссылками? Это таблица, в которой вы видите статистику по каждой из ваших рекламных кампаний, а именно:

  • информация о ссылке (название, когда и кем создана);
  • количество подписок/отписок и процент отписок за все время;
  • количество подписок/отписок и процент отписок за последние 24 часа;
  • почасовой график подписок за последние 24 часа.

Содержимое таблицы можно отсортировать по интересующему вас критерию. По умолчанию выбрано «по количеству подписок за последние 24 часа».

Здесь кликабельно почти все. Например, вы можете посмотреть списки вошедших/вышедших пользователей для каждой из пригласительных ссылок — как за все время, так и за последние 24 часа.


Список подписчиков

Список подписчиков по конкретной пригласительной ссылке с указанием даты вступления/выхода из канала
Список подписчиков по конкретной пригласительной ссылке с указанием даты вступления/выхода из канала

Подробный график подписок / отписок

Расширенный график подписок/отписок позволяет посмотреть данные за произвольный период времени с группировкой по часам/дням/неделям или месяцам:

График подписок/отписок по пригласительной ссылке за последнюю неделю, сгруппирован по часам
График подписок/отписок по пригласительной ссылке за последнюю неделю, сгруппирован по часам

На графике выше показатель отписок — около 60% из-за привлечения каналом мотивированного трафика (вроде «подпишись, чтобы получить доступ к чему-то там»).


Креативы с использованием ссылки

Каждой ссылке лучше давать говорящее название при ее создании, чтобы вы без труда могли вспомнить, где и когда она была использована.

Но даже если вы этого не сделали — в один клик вы можете получить список постов, в которых она была использована. Там же можно увидеть, какой охват получили рекламные публикации со ссылкой, время их удаления, динамику просмотров по часам и другие статистические данные.

Инвайт-ссылка использовалась только один раз, в одном канале
Инвайт-ссылка использовалась только один раз, в одном канале

Анализ подписчиков

Важнейшей частью любой рекламной кампании является анализ ее эффективности и полученной аудитории. Переходим к самому интересному, а именно — анализу вступивших пользователей. 

Кликаем по инвайт-ссылке и выбираем пункт «Анализ подписчиков».

TGStat предоставляет ряд отчетов для анализа аудитории, вступившей по пригласительной ссылке. Большинство из отчетов позволят администратору канала не только оценить эффективность рекламной кампании, но также укажут на признаки того, что на ваш канал залили ботов. Как правильно интерпретировать данные каждого из отчетов анализа аудитории, мы и расскажем ниже.


Распределение по полу

Показываем распределение вступивших пользователей по половой принадлежности. Пол определяется на основе имен/фамилий учетных записей вступивших пользователей. Да, подобная механика работает, причем с довольно высокой точностью.

Если ваш канал про «машиностроение» — увидев такую картину, стоит задуматься, а не подлил ли вам ботов владелец канала, в котором вы купили рекламу
Если ваш канал про «машиностроение» — увидев такую картину, стоит задуматься, а не подлил ли вам ботов владелец канала, в котором вы купили рекламу

Распределение по символам в именах пользователей

Еще один из частых маркеров, указывающих на то, что в ваш канал подлили ботов, — в именах пользователей «арабский алфавит», «китайские иероглифы» или другие непонятные символы вместо привычной латиницы/кириллицы, которая близка администратору русскоязычного канала.

Следующая картинка как раз про это:

Здесь беспокоиться не о чем, более 95% имен написаны кириллицей или латиницей
Здесь беспокоиться не о чем, более 95% имен написаны кириллицей или латиницей

Распределение по дате регистрации аккаунта

Какие еще особенные приметы часто встречаются у ботовых аккаунтов?
—  Часто они зарегистрированы приблизительно в одно и то же время.

Ситуация вполне объяснима: у накрутчика закончились свободные аккаунты (один аккаунт может подписаться не более чем на 500 каналов), и он нарегистрировал пачку «свежих».

Для следующего отчета мы анализируем даты регистрации вступивших пользователей и показываем распределение по годам:

В данном случае мы видим нормальное распределение с поправкой на то, что Telegram растет год от года все активней и аккаунтов, зарегистрированных за последние годы, объективно больше, чем в каком-нибудь 2017
В данном случае мы видим нормальное распределение с поправкой на то, что Telegram растет год от года все активней и аккаунтов, зарегистрированных за последние годы, объективно больше, чем в каком-нибудь 2017

А вот в примере ниже — отчет, в котором без накрутки явно не обошлось:

95% вступивших подписчиков были зарегистрированы в 2022 году. Странно, да?
95% вступивших подписчиков были зарегистрированы в 2022 году. Странно, да?

Распределение по количеству подписок на другие каналы

В следующем отчете мы анализируем вступивших подписчиков по общему количеству каналов, на которые они подписаны:

С возрастанием количества каналов, на которые подписан пользователь, убывает и процент пользователей. Большинство каналов, которые мы проанализировали для написания данного материала, имеют именно такое распределение
С возрастанием количества каналов, на которые подписан пользователь, убывает и процент пользователей. Большинство каналов, которые мы проанализировали для написания данного материала, имеют именно такое распределение

Конечно, TGStat не может знать абсолютно все каналы, на которые подписан пользователь, но данных, представленных в отчете, достаточно для того, чтобы сделать заключение о ботах, вступивших на канал.

А вот пример отчета для канала, владелец которого купил рекламу в другом канале и получил на свой канал 200+ ботов:

Абсолютное большинство пользователей подписаны на более чем 20 каналов, и это только те каналы, которые зафиксировал TGStat. В действительности их больше
Абсолютное большинство пользователей подписаны на более чем 20 каналов, и это только те каналы, которые зафиксировал TGStat. В действительности их больше

Почему вообще большое количество подписок для аккаунта считается маркером, свидетельствующим о том, что аккаунт на самом деле бот, а не живой человек?

  1. Чтобы оправдать затраты на регистрацию и поддержку ботового аккаунта, его нужно «подписать» на как можно большее количество каналов, так работает бизнес-модель рынка накрутки.
  2. Данные нашего исследования, в котором поучаствовали более 70 тысяч респондентов, говорят, что пользователи Telegram не держат в подписках большое количество каналов.

Согласно данным о количестве подписок среднестатистического пользователя Telegram из нашего исследования, проведенного в 2021 году, половина опрошенных пользователей подписана менее чем на 15 каналов.

Половина опрошенных пользователей подписана менее чем на 15 каналов
Половина опрошенных пользователей подписана менее чем на 15 каналов

Анализ отписок по времени

Подписчиков важно не только привлечь, но и удержать в канале. Следующий отчет покажет, как быстро пользователи покинули канал после подписки на него.

В примере выше мы видим невероятно большой процент отписок: 20% подписавшихся покинули канал менее чем через 10 минут, а спустя 48 часов из канала ушла половина привлеченных пользователей. Причины для такого большого количества отписок могут быть разные, например:

  • кликбейтный рекламный заголовок с обещаниями того, чего на самом деле в канале нет;
  • мотивированная подписка («чтобы скачать видео — подпишись на канал»).

Впрочем, автор канала, привлекающий трафик необычными способами, и так должен понимать, с чем может быть связан большой процент отписок.

А на следующем скриншоте уже более классическая ситуация, где видно, что привлеченная аудитория не торопится покидать канал:

Потери составили всего 5% за 48 часов. Это действительно интересный канал с достойным рекламным креативом. По рекламе пришла заинтересованная в контенте канала аудитория
Потери составили всего 5% за 48 часов. Это действительно интересный канал с достойным рекламным креативом. По рекламе пришла заинтересованная в контенте канала аудитория

А бывает ли без отписок?

Нулевой или близкий к нулю процент отписок — это еще один маркер, указывающий, что на канал вступили боты. Естественный жизненный цикл подписчиков заключается в том, что они иногда и отписываются тоже. Боты зачастую не учитывают это обстоятельство.


Подводя итог по проценту отписок

Он очень индивидуален для каждого канала и будет сильно зависеть от тематики канала, рекламных креативов, частоты публикаций и механики привлечения подписчиков.

С помощью инструментов TGStat вы видите процент отписок по каждой из ваших рекламных кампаний. На основе этих значений вы можете выявить средний допустимый показатель для вашего канала и анализировать эффективность последующих рекламных кампаний на основе этого значения:

  • Если процент отписок сильно выше обычного, возможно, с вашим новым рекламным креативом что-то не так, и следует учесть это при написании следующего креатива.
  • Если процент отписок ниже среднего, возможно, креатив, наоборот, оказался более удачным или аудитория канала, в котором вы рекламировались, оказалась более заинтересованной в вашем контенте, чем при рекламе в других каналах.
  • Если процент отписок нулевой или близок к нулю — скорее всего, админ рекламирующего вас канала оказался нечист на руку.

Управление ссылками

Вы можете создавать новые пригласительные ссылки, редактировать параметры старых, а также отклонять неактуальные ссылки прямо внутри TGStat. Главное, чтобы наш бот @tg_analytics_bot состоял в числе администраторов вашего канала с необходимыми правами для работы со ссылками.


Заключение

  • Использование инструмента «Пригласительные ссылки» в Telegram — это единственный способ получить информацию о точном количестве подписчиков, вступивших на ваш канал.

  • С инструментом «Пригласительные ссылки» от TGStat вы получаете гораздо больше информации об эффективности ваших рекламных кампаний, чем в статистике Telegram, а также можете анализировать вступившую аудиторию на предмет накруток.

  • Создавайте индивидуальные ссылки под каждый канал, в котором планируете разместить рекламу. Это можно делать прямо на TGStat, не переходя в Telegram.

  • Для корректной работы инструмента необходимо добавить нашего бота @tg_analytics_bot в список админов вашего канала. Чем раньше это будет сделано, тем больше информации о подписках/отписках он успеет собрать и проанализировать.

  • Существует распространенное заблуждение, что пригласительные ссылки доступны только для приватных каналов. На самом деле вы можете использовать этот инструмент и для публичных каналов тоже.


* * *

А вы используете пригласительные ссылки для своих рекламных кампаний? Что думаете о нашем новом инструменте? Делитесь в комментариях к этой публикации и подписывайтесь на наш канал @TGStat, чтобы не пропустить анонсы новых инструментов.