2 года постов. 846 публикаций. Внутри — 250 программ с дедлайнами Коллеги, ваш старый контент — это data asset. Даже если он лежит мёртвым грузом 2 года.
Старый канал StudyQA лежал без обновлений с 2024 года. 846 постов о стипендиях, грантах, программах обмена.
Решил извлечь из него данные. За 3 часа получил структурированную базу: • 500 URL в постах • 398 живых ссылок (79%) • 250 программ с extracted данными • Дедлайны, требования, суммы
Как парсил 2 года контента Этап 1: Export всех постов через Telegram API Этап 2: Extract URL из текста (regex) Этап 3: Проверка доступности (batch HTTP requests) Этап 4: Парсинг содержимого страниц Этап 5: AI extraction данных
Использовал Gemini Flash с thinkingBudget:0 : дёшево и сердито.
Структура extracted данных
{
"title": "Fulbright Program 2026",
"deadline": "2026-05-15",
"amount": "$25,000",
"target_audience": "Graduate students",
"requirements": [...],
"application_url": "..."
}
Из хаоса постов : в структурированную базу.
Что делать с результатами
- Database для нового продукта : поиск по стипендиям
- Content для рассылок : персонализированные подборки
- API для партнёров : лицензирование данных
- Тренинг данные : для ML моделей
Мёртвый контент стал продуктом.
В моём посте про 200 контактов : похожий подход к извлечению value из старых данных.
Больше о data extraction в бесплатном гиде
#моикейсы_поповвии Работаем дальше.
Больше AI-автоматизации в бесплатном гиде. Подписывайтесь на канал @popovvii — делюсь кейсами и инструментами для автоматизации бизнеса.
