Как технарю и не только проверить блогера в телеграме на накрутку?

План статьи

Сначала поговорим о важных данных: подписчиках, просмотрах и привлечении подписчиков. Потом о тех, которые кажутся важными: эффективность рекламы. Быстро обсудим всю доступную статистику. И расскажем о том, что важно, но заметно не сразу: искажение осей, вырождение нормального распределения, боты в комментариях, самореклама в крупных социальных сетях, похожая на накрутку.

Поехали!

Подписчики

Из графика количества подписчиков в тгстате можно извлечь довольно много данных. Рассмотрим работу с ним подробнее. 

Хороший график.

Канал растет постепенно, нет слишком сильных скачков и нет спадов. 

Дальше рассмотрим неудачные примеры. 

Плохой график 1.

Видим большие скачки, за которыми следуют большие спады. При детальном рассмотрении ясно, что это боты. Кликаем на один из дней и получаем следующую картину: 

Подписчики приходят и при проверке на накрутку мы отвечаем на вопрос «Почему». В тгстате видно, что у канала не было рекламы в телеграме. Посты из канала не пересылались тоже. Но это только внутри телеграма. Что же вне?

Если бы время не было ограничено, мы смотрели бы все социальные сети. Но его мало, так что давайте поймем, нужно ли нам смотреть что-то кроме скриншота слева?

Если бы было нужно, мы бы об этом не говорили, но давайте рассуждать честно. 

Что видим: после 14:00 7 октября подписчики приходят очень большими пачками. Но после 24:00 - как отрезало. Такого просто не может быть. Ночью активность снижается, но не до конца.

Итак, смотреть дальше смысла нет. Делаем вывод о том, что подписчики накручены довольно сильно. На этом этапе можно выходить. Смотрим дальше. 

Анализ просмотров

Подписчики накручены, но в канале могут быть живые люди. Это станет понятно при анализе просмотров. Также рассмотрим хорошие и плохие кейсы. 

Слева приведен приемлемый график. Давайте Поймем, почему.

Посты выложены в 00:35, это время, в которое большинство взрослых уже спит. Ведь на работу к восьми или к девяти, да? 

То есть, пик в первый час после выхода поста может быть даже меньше последующих за счет того, что большАя часть аудитории спит в 00:35. 

Дальше посмотрим на график в момент, когда люди начинают просыпаться. 

Кто-то просыпается в 04:00, кто-то в 05:00 и так далее. Мы утверждаем, что распределение выглядит как колоколообразная кривая (кривая Гаусса). Слева как раз видно, как оно выглядит на диаграмме. 

Итак, графики правильные. Но что происходит справа? Последний пик соответствует выходу нового поста. Когда вышел новый пост, старые, вышедшие в 00:35, посмотрели в том числе те люди, которые не посмотрели их, когда проснулись. Они и образовали последний пик.

Здесь приведен менее удачный график. Вроды бы, нормальное распределение, но в некоторых местах оно поднято и на несколько часов подряд приходится одно и то же количество просмотров. Здесь просмотры накручивают. Добивают до какой-то цифры с помощью ботов. 

В этом случае количество просмотров тоже не информативно, потому что мы не можем понять, сколько людей смотрит этот канал на самом деле. 

Обычно в таком случае мы считаем канал накрученным и не размещаем рекламу в нем. 

Обратите внимание на то, что на верхних графиках между пиками нет никаких просмотров. Там буквально 0. В этом канале вообще нет просмотров от живых людей. Если бы они были, просмотры появлялись бы и между пиками. 

А вот совсем неудачный график. Просмотры или появляются появляются сериями по несколько часов в одном и том же количество, или появляются за 1 час. 

Представляете, канал смотрят исключительно боты! А люди покупают в нем рекламу! 

Итак, давайте подведем итоги этой темы. Если пост вышел в то время, когда ЦА спит, мы видим нормальное распределение в просмотрах. При этом максимум просмотров может приходится как на время пробуждения, так и на первый час после выхода поста. 

Эффективность рекламы

В тгстате есть раздел “эффективность рекламы”. Кажется, что в нем есть данные о том, сколько подписчиков приходит с каждой из реклам. Но давайте изучим то, как эти данные собираются. 

Тгтстат считает разность между количеством подписчиков при удалении рекламы и количеством подписчиков в момент публикации рекламы. 

Поняли, в чем может быть проблема? Посмотрим пример. 

После рекламы из канала ушло 740 человек! 

До появления рекламы в канал пришли боты, ушедшие до удаления. Таким образом из количества подписчиков, которые пришли после рекламы, вычлось количество ботов, которые вышли из канала. Эффективность получилась отрицательной. 

Эффективность рекламы не может быть отрицательной. Как и не может после рекламы отписаться 700 человек. Поэтому понимать то, что названо “эффективность рекламы”, как эффективность, никак нельзя. По сути, этот параметр не имеет смысла. Как говорил мой знакомый физик, параметр показывает погоду, только единицы измерения перепутали. 

Сводка по всем разделам статистики тгстата

Некоторые строки поясню. Индекс цитирования и цитирование помогают увидеть некоторые специфичные параметры, но по ним нельзя сделать далеко идущих выводов: нужно смотреть другие разделы. 

Специфичные параметры: есть ли у автора постоянные рекламодатели, есть ли у автора второй канал, который он постоянно упоминает. 

Охваты публикаций и вовлеченность не слишком важны, потому что из них сложнее получить полезные данные. На анализ этих разделов нужно больше времени, а мы исходим из того, что время ограничено, и стараемся его экономить. 

Тут заметим, что данные из этих разделов мы получаем из других разделов и из самого канала. 

Привлечение подписчиков важно для определения целевой аудитории. Если канал посвящен бизнесу, но реклама у него в каналах домохозяек, его смотрят домохозяйки. Тогда в нем никак нельзя найти бизнесменов. Отсюда низкая эффективность рекламы для каналов, которые посвящены бизнесу. 

Внешний трафик зачастую не работает, так что его нет смысла смотреть. 

Практического применения для использования топа публикаций и графика публикаций на данный момент у нас также нет.

Важные мелочи

Искажение осей

Посмотрим на график подписчиков в сводной: 

Кажется, что тут есть очень большое изменение подписчиков. Но давайте посмотрим на разность между наибольшим и наименьшим значением.

Итак, разность между значениями меньше процента! 

Хочу сказать о том, что графики в сводной совсем не информативны, потому что тгстат чертит их так, чтобы разность между наибольшим и наименьшим значениями была размером с высоту графика. 

Можно найти канал, в котором разность подписчиков будет пренебрежимо мала, но выглядеть будет так, будто разность между наибольшим и наименьшим значениями очень-очень большая. 

Как приблизить график подписчиков

Зажмите левой кнопкой мыши любой из участков графика. Выделите участок графика. Когда вы отпустите левую кнопку мыши, выбранный участок растянется на весь график. 

Кстати, если просто кликнуть, отобразится таблица с приростом подписчиков по часам для трех дней в окрестности выбранного. 

Примеры хороших графиков

Хорошие графики просмотров: