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Home/Blog/Como tgadsspy funciona: Deep Dive técnico no Classificador e Pipeline de Ingestão
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2026-04-21·2 min read·by tgadsspy research

Como tgadsspy funciona: Deep Dive técnico no Classificador e Pipeline de Ingestão

Documentação técnica do pipeline de dados tgadsspy — integração API gramesh, arquitetura de classificação de nicho (regex + pesos), pipeline de geolocalizador em 3 etapas, armazenamento de mídia SHA256 content-addressed e cache de agregação. Para developers, pesquisadores e equipas de compliance.

#methodology#technical#pipeline#classifier#osint
TelegramX

Contents

  1. Objetivo e Audiência
  2. 1. Fonte de Dados: gramesh API
  3. 2. Classificação de Nicho
  4. 3. Classificação Geo
  5. 4. Mirror de Mídia
  6. Referência de Metodologia

Objetivo e Audiência#

Este documento é um deep dive técnico no funcionamento do Telegram Ads Spy: recolha, classificação e disponibilização de dados de publicidade do Telegram. Complementa a visão geral em /about com detalhes de nível de implementação.

Audiência primária: developers que constroem sobre a API pública; investigadores que precisam compreender a proveniência dos dados para citação; equipas de compliance que avaliam a metodologia OSINT do sistema.


1. Fonte de Dados: gramesh API#

Todos os dados de publicidade no Telegram Ads Spy provêm de uma única fonte: a gramesh HTTP API em api.wall.systems/gramesh. gramesh é uma camada de proxy/agregação sobre o protocolo MTProto do Telegram.

Endpoints Usados#

  • POST /channels.getSponsored — obtém mensagens patrocinadas para um canal
  • POST /channels.getInfo — resolve metadados de canal
  • POST /channels.getSimilar — BFS spider pelo grafo de similaridade
  • POST /contacts.search — descoberta de novos canais por query de pesquisa

2. Classificação de Nicho#

Cada AdCreative recebe um nicho de ~25 categorias: sports-betting, crypto-exchange, defi, forex-trading, p2p-crypto, gambling, edtech, real-estate e outros. A classificação é feita em lib/niche.ts via regras regex sobre título + texto + CTA URL.

Arquitetura: sistema de pesos — correspondências fortes (ex: "1xBet" → sports-betting) atribuem 3–5 pontos; fracas, 1–2. Ganha o nicho com maior pontuação total.


3. Classificação Geo#

Pipeline de 3 etapas:

  1. Língua do canal → mapeamento langToGeo() (ru → RU/UA/KZ/BY, ar → SA/EG/AE/…)
  2. CTA URL → extração de TLD (.de → DE, .com.br → BR)
  3. Texto do criativo → padrões de moeda, nomes de cidades, referências regulatórias

4. Mirror de Mídia#

gramesh retorna URLs assinados com TTL de 1 hora. Mirror-cron (Telegram Ads Spy-media-mirror, a cada 5 min):

  1. Faz download do ficheiro de mídia
  2. Calcula hash SHA256
  3. Armazena em /var/www/tgadsspy-media/<prefixo>/<hash>.<ext>
  4. Atualiza AdCreative.mediaUrl → URL permanente /m/<hash>.<ext>

Referência de Metodologia#

Documentação completa: tgadsspy.com · API: /api/v1/ads. CC-BY-4.0.

Dados ao vivo via Telegram Ads Spy

O Telegram Ads Spy indexa todos os anúncios patrocinados do Telegram em tempo real. Os criativos descobertos podem ser explorados em tgadsspy.com/ads ou exportados via API aberta /api/v1/ads.

Acesso a dados: tgadsspy.com · CC-BY-4.0.

Also available in:

SpanishFrenchIndonesianItalianUkrainianArabicGermanRussianEnglishTurkish

Cite this article

tgadsspy research (2026). Como tgadsspy funciona: Deep Dive técnico no Classificador e Pipeline de Ingestão. tgadsspy.com. Retrieved from https://tgadsspy.com/blog/pt-tgadsspy-metodologia-classificador-2026

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

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