~40 аккаунтов
в минуту в бане.

Официальной статистики банов Telegram не публикует. Но есть косвенные оценки, основанные на:

• Публичных отчётах индустриальных сервисов (Bright Data, Soax, SEON) о detection rates
• Агрегированных данных от vendors anti-ban решений
• Наших собственных наблюдениях за ~1 800 ban events в клиентской базе

Цифра ~40 аккаунтов/минуту — оценочная, но правдоподобная для активной outreach-экосистемы. Telegram имеет 950M+ MAU, из них в массовом outreach участвует по разным оценкам 100-500K аккаунтов в любой момент. При detection rate 5-10%/мес — это 10-50K банов/день, или 7-35 в минуту.

5 категорий по частоте

34% — DC-прокси или отсутствие прокси

Самая частая причина — арбитражник в целях экономии берёт datacenter-прокси ($2-3/мес/аккаунт) вместо residential ($10-15). Telegram видит ASN в DC range → приоритетный скан → ловит другие сигналы быстрее.

Ещё 5-7% из этой категории — работа вообще без прокси, с одного публичного IP. Это мгновенный групповой флаг, когда 5+ аккаунтов с одного IP.

Mitigation: переход на residential прокси через Bright Data / Oxylabs / Soax. Стоимость $8-15/мес/аккаунт. Окупается за первый же не-забаненный аккаунт.

28% — Burst-отправка

Когда скрипт отправляет 100+ сообщений за час, Telegram начинает с FLOOD_WAIT. После 3-5 таких в короткое окно — PEER_FLOOD. После нескольких PEER_FLOOD подряд — бан через @SpamBot (если есть жалобы) или просто restricted state.

Типичные ошибки:

• time.sleep(random.randint(2, 5)) между сообщениями — слишком детерминистично
• Фиксированные интервалы (каждые 30 секунд) — очевидный bot pattern
• Отправка всех сообщений в одну временную точку (14:00 понедельник) — batch signature

Mitigation: log-normal rate distribution (медиана 90s, sigma 0.7). Разнесение по 3-4 временным окнам дня. Длинные «обеденные» паузы каждые 8-12 сообщений.

18% — Одинаковый text hash

Telegram хеширует тело каждого сообщения. При 50+ одинаковых хешах в короткий период — content cluster flag.

Mitigation: spintax с 4-5 переменных блоков + LLM-переписка. Подробно в статье про конверсию.

9% — Fingerprint collision

50 аккаунтов с одинаковым device_model="Desktop", app_version="4.8.11", system_version="Windows 10" → SpamBot видит ферму.

Mitigation: рандомизация fingerprint из реальной популяции Telegram users, per-account уникальный, стабильный между сессиями.

3% — Мгновенный старт после активации SIM

Свежая SIM → авторизация → в течение 24 часов начинается рассылка. Профиль идеального бота для Telegram.

Mitigation: 3-5 дней поведенческого warmup'а. Подробно в статье про прогрев.

8% неконтролируемых

Остальные 8% — категории, которые инфраструктурой не решаются:

• Жалобы пользователей (5%) — получатель жалуется в @SpamBot. Решение на уровне оффера, а не инструмента.
• Privacy restrictions (2%) — получатель заблокировал сообщения от non-contacts. Не бан твоего аккаунта, но impossible contact.
• Keyword filters (1%) — если оффер содержит banned keywords (например, определённые категории финансовых услуг), Telegram фильтрует.

Эти 8% — естественная baseline. Их нельзя убрать полностью, но можно снизить: лучший оффер → меньше жалоб; правильный таргет → меньше privacy-блоков.