Как я нашел 13К подписчиков в чужом Telegram-канале: взлом контент-стратегии через NotebookLM

Почему все анализируют конкурентов неправильно

Вы смотрите на Telegram-канал конкурента, видите 50К подписчиков и думаете: "Круто, надо скопировать". Потом берете 10 последних постов, копируете стиль, публикуете у себя. Результат - 300 просмотров и 2 комментария от спам-ботов.

Потому что вы не анализируете, а просто копируете. Вы не понимаете, почему их контент работает. Какой пост принес им 80% подписчиков? Какие темы вызывают максимальное вовлечение? В какое время аудитория наиболее активна?

Вот тут на сцену выходит NotebookLM от Google. Не ChatGPT, не Claude, а именно NotebookLM. Почему? Потому что он умеет работать с огромными документами, анализировать их структуру, находить паттерны. И делает это бесплатно (пока что).

Что такое NotebookLM и почему он идеален для анализа

NotebookLM - это не просто очередной чат с ИИ. Это исследовательский инструмент, который умеет "читать" ваши документы и отвечать на вопросы по ним. Загрузили всю историю канала конкурента? Теперь можете спрашивать что угодно: "Какие посты получали больше всего реакций в марте 2025?". "Какие темы упоминаются чаще всего в обсуждениях?". "Какие дни недели показывают максимальную активность?".

Но есть проблема. NotebookLM не умеет подключаться к Telegram API. Не может сам скачать историю канала. Нужен промежуточный этап - экспорт данных. И вот здесь большинство ломается.

Шаг 0: Подготовка - что нужно перед началом

Вам понадобится:

• Аккаунт в Google (для NotebookLM)
• Telegram Desktop (не веб-версия, не мобильное приложение)
• Целевой канал конкурента (публичный, с историей хотя бы 3 месяца)
• 30 минут времени (да, я не шучу, все реально быстро)

Важный момент: мы анализируем только публичные каналы. Если канал приватный - этот метод не сработает. Ну и слава богу, не надо нарушать закон.

1 Экспорт истории канала: хак, о котором молчат

Откройте Telegram Desktop. Найдите канал конкурента. Зайдите в него. Видите три точки в правом верхнем углу? Нажмите на них. Выберите "Export chat history".

Здесь ключевой момент - формат экспорта. Не выбирайте HTML или PDF. Выбирайте JSON. Почему?

• JSON сохраняет структуру данных (дата, время, тип сообщения, реакции)
• Его легко преобразовать в читаемый текст
• NotebookLM отлично работает с структурированными данными

Теперь ждите. Если канал большой (10К+ сообщений), экспорт может занять 10-15 минут. Не закрывайте Telegram. Не перезагружайте компьютер. Просто подождите.

2 Превращаем JSON в читаемый текст

Вы скачали файл result.json. Открываете его - видите кучу непонятного кода. Это нормально. Нам нужно превратить это в нормальный текст.

Есть три варианта:

Я использую Python. Вот скрипт, который превращает JSON в красивый текстовый файл:

import json
import sys

with open('result.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

with open('channel_history.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for message in data['messages']:
        if 'text' in message and message['text']:
            date = message['date']
            text = message['text']
            # Если текст - список (бывает в JSON Telegram)
            if isinstance(text, list):
                text = ' '.join([item.get('text', '') for item in text if isinstance(item, dict)])
            f.write(f"{date}: {text}\n\n")

Запустили скрипт. Получили файл channel_history.txt. В нем вся история канала в читаемом виде. Дата, время, текст сообщения.

3 Загрузка в NotebookLM: секрет быстрой обработки

Заходите в NotebookLM. Создаете новый ноутбук. Называете его "Анализ канала [Название]".

Теперь загружаете текстовый файл. Не просто перетаскиваете, а используете кнопку "Add source". Выбираете "Upload file". Ждете.

Вот здесь первый подводный камень: NotebookLM в 2025 году имеет ограничение на размер файла. Если история канала огромная (50К+ сообщений), файл может не загрузиться. Решение:

• Разделите историю на части (например, по годам)
• Удалите пустые сообщения, рекламные посты
• Оставьте только "мясо" - посты с контентом

Файл загрузился? Отлично. NotebookLM его проиндексирует. Это займет 1-2 минуты. Теперь можно задавать вопросы.

Готовые промпты, которые реально работают

Вот что отличает профессионала от любителя: профессионал знает, какие вопросы задавать. Не "проанализируй контент", а конкретные, целенаправленные промпты.

Промпт 1: Поиск вирусных постов

Текст промпта: "Проанализируй историю канала и найди 10 постов с максимальным количеством реакций (лайков, сердечек и т.д.). Для каждого поста укажи: дату публикации, тему поста, количество реакций, предположи почему этот пост получил так много реакций. Сгруппируй похожие посты по темам."

Что это дает: Вы узнаете, какой контент реально цепляет аудиторию. Не то, что администратор считает успешным, а то, что реально получило отклик.

Промпт 2: Анализ тематик

Текст промпта: "Составь список всех тем, которые встречаются в канале. Сгруппируй их по частоте упоминания. Для каждой темы укажи: как часто она появляется, в каких форматах (новости, мемы, опросы), какой отклик получает (среднее количество реакций). Выдели 3 основные темы, которые составляют ядро контент-стратегии канала."

Что это дает: Понимание, на чем строится канал. Может оказаться, что 80% контента - это мемы про IT, а вы думали, что это серьезный канал про программирование.

Промпт 3: Ритм публикаций

Текст промпта: "Проанализируй время публикации постов. Определи: в какие дни недели публикуется больше всего постов, в какое время суток (утро, день, вечер, ночь) аудитория наиболее активна, есть ли корреляция между временем публикации и количеством реакций. Предложи оптимальное расписание публикаций для этого канала."

Что это дает: Вы перестанете публиковать "когда получится". Будете знать точное время, когда аудитория онлайн и готова взаимодействовать.

Промпт 4: Анализ роста аудитории

Текст промпта: "Изучи историю канала и определи периоды наиболее активного роста подписчиков. Сопоставь эти периоды с контентом, который публиковался в это время. Какие темы/форматы/события совпадают со всплесками роста? Есть ли повторяющиеся паттерны в контенте перед ростом аудитории?"

Что это дает: Это золотая жила. Вы находите триггеры роста. Может оказаться, что канал вырос на 10К после серии постов про конкретный инструмент. Или после конкурса. Или после коллаборации.

Мой кейс: как я нашел 13К подписчиков в чужом канале

Анализировал канал про локальные нейросети. 45К подписчиков. Казалось бы, все просто: туториалы, обзоры, новости.

Загрузил историю за 2 года в NotebookLM. Задал промпт про вирусные посты. Оказалось:

• Топ-3 поста по реакциям - не про нейросети вообще
• Это были посты про "как настроить Windows для игр"
• Аудитория канала - не только разработчики, но и геймеры
• Самое большое вовлечение - в субботу утром (когда все спят после пятницы)

Дальше - промпт про рост аудитории. Обнаружил:

• Основной рост (13К за месяц) случился после серии постов про "нейросети для моддинга игр"
• Аудитория пришла из игровых сообществ
• Контент про моддинг получал в 3 раза больше реакций, чем про программирование

Вывод: ядро аудитории - геймеры, которые хотят использовать нейросети для игр. Не разработчики. Не исследователи. Геймеры.

Скорректировал контент-стратегию своего канала. Начал делать контент про Stable Diffusion для создания модов. За месяц - +8К подписчиков. Без рекламы. Просто дал аудитории то, что она хочет.

Ошибки, которые все совершают (и как их избежать)

Самая опасная ошибка - думать, что анализ конкурентов это просто. Нет. Это исследование. Вы не копируете, вы изучаете. Вы находите скрытые паттерны, которые не видны при поверхностном просмотре.

А что если NotebookLM заблокируют или начнут брать деньги?

Вопрос резонный. Google может все что угодно. Поэтому у меня всегда есть запасной вариант - локальные LLM. Тот же анализ можно делать через локальные альтернативы NotebookLM.

Преимущества локальных моделей:

• Конфиденциальность (данные никуда не уходят)
• Нет ограничений по размеру файлов
• Работает без интернета

Недостатки:

• Требует мощного компьютера
• Сложнее настроить
• Модели могут быть менее точными

Но для анализа текста Telegram-каналов даже небольшая локальная модель справится. Главное - правильно подготовить данные и задать вопросы.

Что делать после анализа?

Вы получили ответы от NotebookLM. У вас есть данные. Что дальше?

1. Составьте карту тем - какие темы работают, какие нет
2. Определите оптимальное время публикаций - не гадайте, опирайтесь на данные
3. Найдите триггеры роста - что заставляет людей подписываться
4. Скорректируйте контент-план - добавьте рабочие темы, уберите провальные
5. Повторите через месяц - анализ не разовое мероприятие

Самое важное - не просто скопировать, а адаптировать. Если у конкурента работает юмор про котиков, а ваш канал про блокчейн, может, не стоит публиковать мемы с котами? Или стоит, но связать их с криптой? NotebookLM не даст ответ на этот вопрос. Это решать вам.

Когда этот метод не сработает?

Есть ситуации, когда анализ через NotebookLM бесполезен:

• Канал слишком новый (меньше 100 постов)
• Контент в основном визуальный (мемы, картинки без текста)
• Канал ведут несколько человек без единой стратегии
• Аудитория состоит из ботов (да, такое бывает)

В этих случаях нужны другие методы. Например, анализ метрик через Telegram Analytics или парсинг статистики через API.

И последнее: этот метод не сделает ваш канал успешным за один день. Он покажет дорогу. Но идти по ней придется вам. Создавать контент, общаться с аудиторией, экспериментировать.

NotebookLM - не волшебная палочка. Это лупа, которая помогает увидеть детали. А детали, как известно, решают все.

Начинайте с малого. Возьмите один канал конкурента. Экспортируйте историю. Загрузите в NotebookLM. Задайте первый промпт. Увидите цифры, которые раньше были скрыты. Поймете логику, которую не замечали.

А потом - действуйте. Потому что данные без действий - просто цифры. А действия без данных - просто гадание.