Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Python, DevOps, Искусственный интеллект

Задача — не просто спарсить сообщения из Telegram-каналов. Задача — научиться вылавливать из потока обсуждений актуальные тренды, боли клиентов и рабочие лайфхаки. Это золотая жила для SEO-специалистов, продуктологов и маркетологов.

В этой статье (первой из двух) мы сфокусируемся на создании и деплое юзербота для сбора данных. Во второй части подключим нейросеть для анализа и получим готовые инсайты.

Проблема: почему Telegram — это и сокровищница, и хаос
С приходом Telegram-чатов и каналов живое общение и экспертиза ушли с форумов и блогов. Теперь вся актуальная информация — в тысячах чатов, но она тонет в потоке сообщений.

Для создателей контента (SEO): Сложно увидеть, о чем сейчас говорят и спрашивают люди в нише. Тренды рождаются в чатах, а не в поиске.

Для продуктологов и аналитиков: Открытые чаты конкурентов — кладезь обратной связи. Но нет структуры «вопрос-ответ». Ценные инсайты о фичах, проблемах и ожиданиях пользователей размазаны по диалогам.

Читать далее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro