Как найти спрос в Telegram чатах для маркетинга

Проект Global Pulse, поисковая система по городским Telegram-сообществам, показал рабочую архитектуру на примере Нячанга. Ниже разбираем, как устроен процесс и как его адаптировать для маркетолога или автора, который хочет находить реальный спрос в telegram каналах рекламы, не утопая в дубликатах и чужих объявлениях. Команда Global Pulse честно оговаривает: система работает только с доступными сообщениями и может пропускать полезные события или ошибаться в классификации.

Что понадобится?

• Доступ к целевым Telegram-чатам. Городские, районные, тематические. Чем уже тема, тем чище сигнал.
• Инструмент для выгрузки сообщений. Подойдёт Telegram API через библиотеку Telethon или готовый экспортёр (встроенный экспорт Telegram Desktop).
• Языковая модель для нормализации. ChatGPT, YandexGPT или GigaChat, любая, умеющая классифицировать текст и выделять намерение.
• База данных с поддержкой векторного поиска. PostgreSQL с расширением pgvector (бесплатное и открытое) или облачный аналог.
• Время: первая настройка займёт от 2 до 4 часов, дальше система работает в фоне.

Как устроен процесс: пошаговая инструкция

1. Соберите сырые сообщения из чатов. Экспортируйте историю нужных Telegram-чатов. Один городской чат может содержать аренду, обмен валюты, поиск мастера и потерянные вещи одновременно.

2. Нормализуйте каждое сообщение. Превратите сырой текст в структурированную карточку: краткое резюме, категория, намерение (спрос или предложение), язык, контакт, ссылка на оригинал. Для этого отправьте сообщение в языковую модель с промптом (промпт, текстовая инструкция для нейросети) вроде такого:

Ты — классификатор сообщений из городского Telegram-чата.
Для каждого сообщения верни JSON:
{
  "summary": "краткое резюме на русском",
  "category": "rental | services | transport | exchange | other",
  "intent": "request | offer | info | warning | other",
  "language": "ru | en | vi",
  "contact": "если есть",
  "key_entities": ["модель", "адрес", "цена"]
}
Не добавляй фактов, которых нет в оригинале.
Если непонятно — укажи intent: "unclear".

Главное правило нормализации: не «улучшать» факты. Нет цены в оригинале, не додумывайте. Непонятно, квартира или комната, сохраняйте неопределённость. Сырое сообщение остаётся источником истины.

1. Разделите спрос и предложение. Это ключевой шаг, и здесь ломается большинство попыток. «Ищу фотографа» и «снимаю свадьбы» семантически близки, но это противоположные стороны рынка. В аренде «сниму» и «сдаю» различаются одной буквой, а смешанные сообщения могут содержать и запрос, и предложение одновременно.

Global Pulse использует явные классы: request, offer, info, warning, recommendation и other. Намерение (intent, что хочет автор сообщения) проверяется вместе с категорией и доказательными фразами. Противоречащие комбинации отбрасываются или уходят на повторную обработку.

1. Постройте два режима поиска. Одного универсального поиска мало. Global Pulse применяет маршрутизатор, который выбирает режим:
2. Лексический (lexical), когда в запросе есть точные якоря: модель техники, адрес, число, имя. «Honda Lead 2012» должна находиться именно как Honda Lead 2012, а не «похожий скутер».
3. Векторный (vector), когда важен смысл. Запрос «нужен тихий байк без прав» должен находить «50cc scooter», хотя буквального совпадения нет.

Для векторного режима запрос превращается в эмбеддинг (embedding, числовое представление смысла текста), а кандидаты ищутся по косинусному расстоянию в PostgreSQL с pgvector. Порог расстояния не фиксированный: распределение кандидатов меняется от запроса к запросу, поэтому граница выбирается по «локтю» последовательности расстояний (точке, где похожесть резко падает).

1. Уберите дубликаты, но не перестарайтесь. Репост одного объявления нужно схлопнуть. Но две квартиры одного агента нельзя считать одним предложением. Дедупликация учитывает не только близость эмбеддингов, но и предметные признаки: контакты, цену, адрес, сигнатуру предложения.

2. Добавьте финальную фильтрацию. После поиска кандидаты проходят проверку: соответствие намерению, ограничениям запроса, устранение карточек, ведущих к одному контакту. Свежесть входит в ранжирование отдельно: объявление недельной давности часто хуже сегодняшнего, но свежий шум не должен вытеснить релевантный результат.

3. Настройте уведомления. Подписка хранит смысл запроса и город, а не набор застывших ключевых слов. Новые сообщения сопоставляются с подписками тем же поисковым планом. «Кто сдаёт байк» и «нужен скутер на месяц» находятся без ручного перечисления вариантов, а объявления конкурентов не попадают в ленту как клиентский спрос.

Что это меняет для вас?

Автору Дзена и контент-маркетологу. Telegram-чаты, это живой срез того, что людям нужно прямо сейчас. Мониторинг спроса в локальных чатах даёт темы для статей, которые гарантированно кого-то волнуют. Тинькофф мем маркетинг и telegram каналы рекламы показали, что понимание языка аудитории в мессенджерах даёт конверсию выше, чем формальные рекламные форматы. Тот же принцип работает для контента: пишите о том, что люди уже ищут, а не о том, что вам кажется актуальным.

Маркетологу и B2B-сервису. Если вы строите продукт для локального рынка, подписка на живой спрос заменяет холодные звонки. Система не обещает продажу и не знает, актуальна ли потребность через час, но ловит момент, когда человек только сформулировал запрос.

Предпринимателю в РФ и СНГ. Архитектура открытая: PostgreSQL с pgvector бесплатен, для нормализации подойдут YandexGPT или GigaChat (из доступных в России). Подход особенно ценен для тех, кто монетизирует ИИ на нишевых или региональных рынках: локальные Telegram-чаты есть в каждом городе, а конкуренция за внимание в них на порядок ниже, чем в поисковой выдаче.

Именно этот зазор, между моментом, когда кто-то написал «ищу мастера», и моментом, когда вы это заметили, и стоит закрывать. Кто закроет его первым, получит клиента, а не запоздалое «уже нашёл, спасибо».