Telemetr
Sign in
Telemetr
Account menu
Read this article in English →

Как работает tgadsspy: технический разбор классификатора и пайплайна

Техническая документация по пайплайну tgadsspy — сбор данных, архитектура нишевой классификации (regex + веса), трёхступенчатый гео-классификатор, SHA256 контент-адресуемое хранилище медиа и агрегационное кэширование. Для разработчиков, исследователей и compliance-команд.

by Telegram Ads Spy research
2 min read
TelegramX
Contents
  1. Назначение и аудитория
  2. 1. Источник данных
  3. 2. Нишевая классификация
  4. 3. Гео-классификация
  5. 4. Зеркалирование медиа
  6. Справочник методологии

Назначение и аудитория#

Этот документ — технический разбор того, как Telegram Ads Spy собирает, классифицирует и предоставляет данные рекламы Telegram. Дополняет обзор на /about деталями уровня реализации.

Основная аудитория: разработчики, строящие на публичном API; исследователи, которым нужно понять провенанс данных для цитирования; compliance-команды, оценивающие OSINT-методологию системы.


1. Источник данных#

Все рекламные данные в Telegram Ads Spy поступают из единственного источника: нашего автоматического конвейера сбора. Наш слой сбора работает поверх API Telegram и возвращает структурированные данные.

Что мы собираем#

  • Спонсируемые сообщения в отслеживаемых каналах — текст, кнопка CTA со ссылкой, медиа и рекламируемый канал или бот.
  • Метаданные каналов — название, username, описание, число подписчиков, аватар.
  • Поиск каналов — для обнаружения новых каналов и для случаев, когда пользователь присылает ссылку t.me.
  • Рекомендации похожих каналов от Telegram — для расширения пула отслеживаемых каналов.

2. Нишевая классификация#

Каждый AdCreative получает одну из ~25 ниш: sports-betting, crypto-exchange, defi, forex-trading, p2p-crypto, gambling, edtech, real-estate и другие. Классификация выполняется в lib/niche.ts через regex-правила по заголовку + тексту + CTA-URL.

Архитектура: система весов — сильные попадания (например, «1xBet» → sports-betting) дают 3–5 очков; слабые — 1–2. Побеждает ниша с наибольшим суммарным счётом.


3. Гео-классификация#

Трёхступенчатый пайплайн:

  1. Язык канала → маппинг langToGeo() (ru → RU/UA/KZ/BY, ar → SA/EG/AE/…)
  2. CTA URL → извлечение TLD (.de → DE, .com.br → BR)
  3. Текст креатива → паттерны валют, названия городов, регуляторные ссылки

4. Зеркалирование медиа#

Исходные ссылки на медиа временные и действуют 1 час. Mirror-cron (Telegram Ads Spy-media-mirror, каждые 5 мин):

  1. Скачивает медиафайл
  2. Вычисляет SHA256-хэш
  3. Сохраняет в /var/www/tgadsspy-media/<префикс>/<хэш>.<расш.>
  4. Обновляет AdCreative.mediaUrl → постоянный URL /m/<хэш>.<расш.>

Справочник методологии#

Полная документация методологии: tgadsspy.com · API: /api/v1/ads. CC-BY-4.0.

Данные в реальном времени через Telegram Ads Spy

Telegram Ads Spy индексирует все спонсируемые объявления Telegram в реальном времени. Найденные креативы можно просматривать на tgadsspy.com/ads или экспортировать через открытый API /api/v1/ads.

Доступ к данным: tgadsspy.com · CC-BY-4.0.

Also available in:

Cite this article

tgadsspy research (2026). Как работает tgadsspy: технический разбор классификатора и пайплайна. tgadsspy.com. Retrieved from https://tgadsspy.com/blog/ru-tgadsspy-metodologiya-klassifikator-2026

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

Related research

#osint →