Ниже — полное руководство, как построить удобную аналитику, которая работает автоматически и не требует ручного ковыряния в таблицах.

Зачем вообще нужна сквозная аналитика Telegram Ads

Telegram рекламируется вслепую, если опираться только на статистику кабинета. Без дополнительной аналитики вы не видите:

· сколько реальных подписчиков осталось спустя сутки и неделю;

· сколько стоил оставшийся подписчик, а не кликовый;

· какой сегмент дает 5% отписок, а какой 70%;

· какие креативы приводят покупателей, а какие — «мусорный» трафик.

С нормальной аналитикой можно запускать оптимизацию по ROMI и качеству, а не просто снижать цену подписки.

1. Как работает механика с пригласительными ссылками

Пригласительная ссылка — это уникальная ссылка на ваш канал. Пользователь на нее переходит → Telegram фиксирует подписку → отправляет событие вашему боту (если включены callback-уведомления).

Что важно знать:

Плюсы

· можно прокинуть ссылку прямо в объявление;

· можно создавать отдельную ссылку для каждой рекламной кампании / креатива / аудитории.

Минусы «из коробки»

· нет даты подписки;

· если пользователь отписался, он исчезает из статистики;

· нельзя делать экспорт;

· нельзя агрегировать данные по кампаниям.

Поэтому нормальную аналитику можно получить только своей базой данных.

2. Как собрать собственную базу подписок и отписок

Шаг 1. Подключить бота-администратора

Бот добавляется в канал с правом «Администратор» и получает технические события:

· подписка;

· отписка.

Каждое событие содержит:

· user_id (константа — ее невозможно изменить);

· username (может отсутствовать);

· дату события;

· ID пригласительной ссылки, через которую пришел пользователь.

Шаг 2. Записывать события в базу

Нужные столбцы:

· user_id

· username

· имя (если есть)

· дата подписки

· дата отписки (если была)

· ID пригласительной ссылки

· источник (кампания/объявление)

· статус (активен/отписался)

Это уже полноценная таблица, по которой можно считать:

· процент отписок;

· цену оставшегося подписчика;

· LTV по каждой аудитории;

· ROMI по кампаниям.

Получить бесплатный аудит вы можете -> здесь

3. Как считать процент отписок

Формула

% отписок = отписавшиеся / подписавшиеся * 100%

Но считать правильно нужно по каждой кампании, потому что отклонения огромные: от 5% до 70% в зависимости от таргетинга.

Где считать

· в Google Sheets (COUNTIF, SUMIF, VLOOKUP);

· в BigQuery через SQL (удобно, если трафика много);

· или в BI-системе (DataLens, Power BI, Metabase).

4. Как считать ROMI, CPA и CPO

Чтобы считать ROMI, нужно смэтчить три источника:

1. база подписок/отписок (user_id + ссылка);

2. расходы из рекламного кабинета;

3. данные о продажах (CRM или таблица).

Как связать данные

Связка строится на двух параметрах:

· user_id — единственная постоянная сущность в Telegram;

· ID пригласительной ссылки.

Как передать user_id в CRM

Есть 3 варианта:

Вариант A: Через чат-бота (лучший)

Пользователь нажимает кнопку → попадает в бота → получает ссылку на сайт с параметром ?uid=XXXX. Дальше CRM автоматически фиксирует, кто это.

Вариант B: Продажи внутри бота

Просто записываем все покупки в таблицу «покупки → user_id». Связка идеальная.

Вариант C: Продажи через менеджера

Менеджер ищет пользователя в базе по:

· username;

· имени;

· диалогу в Telegram.

Этот вариант менее автоматизирован, но рабочий.

CPO / CPA

CPO = расходы кампании / количество оплат

CPA = расходы кампании / количество целевых действий

ROMI

ROMI = (Доход — Расходы на рекламу) / Расходы на рекламу * 100%

5. Что можно автоматизировать

Автообновление данных

· Google Apps Script (автоимпорт расходов из кабинета);

· Webhooks от бота (события подписок/отписок в реальном времени);

· BigQuery + Data Transfer;

· Airflow / n8n для ETL-процессов.

Автоматический расчет ROMI, CPA, CPO

· SQL-запросы, которые обновляются каждый час;

· дашборды в BI (графики по кампаниям, динамика LTV, качество трафика).

Алерты

Полезно настроить уведомления, если:

· процент отписок вырос выше нормы;

· цена подписчика резко выросла;

· ROMI кампании стал отрицательным;

· ссылка перестала работать.

Алерты можно слать в Telegram через простого бота.

6. Финальная схема построения сквозной аналитики Telegram Ads

Telegram Ads → Пригласительная ссылка → Канал → Бот-админ → База событий

↓

Расходы Ads

↓

CRM → Продажи → Связка user_id

После мэтчинга получается сквозная модель:

1. расходы;
2. подписки;
3. отписки;
4. цена оставшегося подписчика;
5. продажи по каждому user_id;
6. ROMI по каждой кампании.

Итог

Сквозная аналитика Telegram Ads — это не сложная техническая система, а правильно собранная инфраструктура из трёх данных: подписки/отписки, расходы и продажи. Главная точка отсчёта — user_id. Главный источник чистой атрибуции — пригласительные ссылки.

С такой системой можно отключать убыточный трафик, усиливать прибыльный и наконец-то оптимизировать кампании не по цене подписки, а по реальному ROMI.

Узнать стоимость услуги вы можете -> здесь

Если статья оказалась для вас полезной и интересной, поддержите нас своим лайком! 👍🏻 Ваше внимание помогает нам развиваться и создавать ещё больше ценного контента. Спасибо за вашу поддержку!