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Wie tgadsspy funktioniert: Technischer Deep Dive in Klassifikator und Ingest-Pipeline

Technische Dokumentation der tgadsspy-Datenpipeline — Datenerfassung, Nischen-Klassifikationsarchitektur (Regex + Gewichtungen), Geo-Klassifikator-3-Stufen-Pipeline, SHA256-inhaltsadressierter Medienspeicher und Aggregations-Caching. Für Entwickler, Forscher und Compliance-Teams.

by Telegram Ads Spy research
2 min read
TelegramX
Contents
  1. Zweck und Zielgruppe
  2. 1. Datenquelle
  3. 2. Nischen-Klassifikation
  4. 3. Geo-Klassifikation
  5. 4. Medien-Mirror
  6. Methodik-Referenz

Zweck und Zielgruppe#

Dieses Dokument ist ein technischer Deep Dive in die Funktionsweise von Telegram Ads Spy: Datenbeschaffung, Klassifikation und Bereitstellung von Telegram-Werbedaten. Es ergänzt die Übersicht unter /about mit Details auf Implementierungsebene.

Primäre Zielgruppe: Entwickler, die auf der öffentlichen API aufbauen; Forscher, die die Datenprovenienz zur Zitation verstehen müssen; und Compliance-Teams, die die OSINT-Methodik des Systems beurteilen.


1. Datenquelle#

Alle Werbedaten in Telegram Ads Spy stammen aus einer einzigen Quelle: unserer eigenen automatisierten Erfassungspipeline. Unsere Erfassungsschicht arbeitet auf Basis der Telegram-API und liefert strukturierte Daten.

Was wir erfassen#

  • Gesponserte Nachrichten in den überwachten Kanälen — Text, CTA-Button und Link, Medien sowie das beworbene Ziel des Werbetreibenden
  • Kanalmetadaten — Titel, Username, Beschreibung, Abonnentenzahl, Avatar
  • Kanalsuche — für die Entdeckung neuer Kanäle und wenn ein Nutzer einen t.me-Link einreicht
  • Ähnliche Kanäle — Telegrams Empfehlungen ähnlicher Kanäle, mit denen wir den Kanal-Pool erweitern

2. Nischen-Klassifikation#

Jeder AdCreative wird einer Nische aus ~25 Kategorien zugewiesen: sports-betting, crypto-exchange, defi, forex-trading, p2p-crypto, gambling, edtech, real-estate und andere. Die Klassifikation erfolgt in lib/niche.ts per Regex-Regeln auf Titel + Text + CTA-URL.

Architektur: Regeln mit Gewichtungssystem — starke Treffer (z.B. "1xBet" → sports-betting) vergeben Punkte 3–5; schwache Treffer (generische Finanzterminologie) 1–2. Die Nische mit dem höchsten Gesamtscore gewinnt.


3. Geo-Klassifikation#

Drei-Stufen-Pipeline:

  1. Channel language → langToGeo() Mapping (ru → RU/UA/KZ/BY, ar → SA/EG/AE/…)
  2. CTA URL → TLD-Extraktion (.de → DE, .com.br → BR)
  3. Creative text → Währungsmuster, Städtenamen, regulatorische Referenzen

4. Medien-Mirror#

Die ursprünglichen temporären Medien-Links sind nur 1 Stunde gültig. Der Mirror-Cron (Telegram Ads Spy-media-mirror, alle 5 min):

  1. Lädt die Mediendatei herunter
  2. Berechnet SHA256-Hash
  3. Speichert unter /var/www/tgadsspy-media/<präfix>/<hash>.<ext>
  4. Aktualisiert AdCreative.mediaUrl → permanente /m/<hash>.<ext> URL

Methodik-Referenz#

Vollständige Methodik-Dokumentation: tgadsspy.com · API: /api/v1/ads. CC-BY-4.0.

Live-Daten via Telegram Ads Spy

Telegram Ads Spy indexiert alle gesponserten Telegram-Anzeigen in Echtzeit. Entdeckte Creatives können unter tgadsspy.com/ads durchsucht oder über die offene API /api/v1/ads exportiert werden.

Datenzugang: tgadsspy.com · CC-BY-4.0.

Also available in:

Cite this article

tgadsspy research (2026). Wie tgadsspy funktioniert: Technischer Deep Dive in Klassifikator und Ingest-Pipeline. tgadsspy.com. Retrieved from https://tgadsspy.com/blog/de-tgadsspy-methodik-klassifikator-pipeline-2026

Licensed CC-BY-4.0 — reuse allowed including commercial, attribution required.

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