Парсер или как анализировать аудиторию в тг чатах (и у конкурентов

Парсер или как анализировать аудиторию в тг чатах (и у конкурентов)

Сейчас есть огромное количество чатов по любой тематике. Например, чаты автовладельцев по маркам.

Для запуска рекламы автосервиса я хотел проанализировать, с какими вопросами и проблемами они приходят в чаты, что для них важно и как они это формулируют. Тем самым сделать рекламу на языке пользователей.

Рассказываю, что сделал пошагово: 👇

1. Создал отдельного тг пользователя

2. Собрал список чатов и добавился в них

3. С помощью вайб кодинга получил простой скрипт, который авторизуется под этим пользователем через официальный Telegram API.

4. Скрипт собирает последние 10000 сообщений (Название чата - Имя отправителя - Юзернейм - Текст сообщения - Время отправки - Прямая ссылка на сообщение)

5. Все собранные данные сохраняются в JSON-файл.

6. Обработать в GPT это не получилось - слишком много данных, но он (GPT) подсказал другое решение - и дал еще один скрипт для Google Colab (бесплатная облачная среда, дающая доступ к GPU вычислениям через браузер)

7. Загрузил туда (в этот колаб) данные

8. И там же использовал (с помощью промта, сам я код писать совсем не умею, как вы помните) BERT - это такая большая языковая модель от Google, которая была разработана для глубокого понимания контекста

9. На выходе получил ключевые боли клиентов по категориям и то, как они их формулируют

Всего несколько часов и маркетинговый бюджет спасен)

Не говоря о том, что так можно еще и лиды для продавцов добывать из свежих сообщений или обращения в поддержку разбирать.

Сколько всего можно делать с помощью вайб кодинга !