09 · 2026 · მონაცემები
სპონსორების სკრეპერი
Sponsor Scraper
26 ნიუსლეთერი გავაანალიზე და 95 ბრენდი ვიპოვე, რომლებიც უკვე იხდიან რეკლამაში.

მინდოდა მცოდნოდა, რომელი ბრენდები იხდიან რეალურად ფულს newsletter-ებში რეკლამისთვის და არა რომლები ამბობენ, რომ შეიძლება. ამიტომ სკრეპერი დავწერე, 26 საჯარო Substack და Beehiiv newsletter-ზე გავუშვი და შევაგროვე 121 სარეკლამო განთავსება 95 განსხვავებული ბრენდისგან, newsletter-ის სახელით, განთავსების თარიღით, promo code-ითა და წყაროთი. The Rundown AI-ში 15 განსხვავებული სპონსორი აღმოჩნდა, The Deep View-ში 12, Superhuman AI-ში 11. ზოგი ბრენდი სხვადასხვა newsletter-ში მეორდება: Vanta, AWS, IBM, Unblocked, Bearly AI. newsletter-ის მფლობელისთვის ისინი ცივი ლიდები აღარ არიან. ღია კითხვა, რომელიც აუდიტორიას დავუსვი: ეს რეალური პრობლემაა და რაში გადაიხდიდით, ერთჯერად სიაში, განახლებად ბაზაში თუ შეტყობინებებში?
მონაცემები, რომლებიც ცივ სპონსორულ მიმართვას თბილ ლიდებად აქცევს.
ყველაფერი: სკრეპერი, მონაცემთა ბაზა, ანალიზი, პროდუქტის კითხვა.
არავინ. მარტო.
.NET · Scraping · Data analysis
- 121 სარეკლამო განთავსება 26 საჯარო Substack და Beehiiv ნიუსლეთერიდან, ბრენდის, თარიღის, პრომო კოდისა და წყაროს მიხედვით ნორმალიზებული.
- განმეორებადი სპონსორები ავტომატურად ჩნდება: Vanta, AWS, IBM და სხვები რამდენიმე ნიუსლეთერში.
- შედეგი ნიუსლეთერის მფლობელისთვის ლიდების სიაა: ბრენდები, რომლებიც უკვე ხარჯავენ მის ნიშაში.