Telegram 消息推送怎样通过用户的浏览历史优化推送的内容相关性？

首先，Telegram不像微信那样有完整的历史浏览记录功能。不过我们可以通过一些方式来间接获取用户兴趣。

比如，你做了个Telegram的百科类网站，用户通过点击你发的链接来访问网站，那就可以根据点击量、停留时间等数据来判断用户感兴趣的内容。

然后你就可以在推消息之前，根据用户最近看过的频道、群组或文章类型来推送相关消息。

另外也可以通过用户行为来判断用户偏好，比如点赞、转发、收藏这些操作。

但要注意，不要强制收集用户数据，要通过用户授权的方式获取。

最后，多测试不同内容的效果，看看哪种推送给用户更受欢迎，慢慢优化就可以了。

Telegram本身不记录用户浏览历史，但可以采取以下方法优化推送。

1、用户主动行为。比如他点进某个频道或群组链接，就可以知道他的兴趣方向。

2、用户搜索记录。比如他经常搜索科技类内容，说明对这类内容有兴趣。

3、引导用户填写兴趣标签。比如加群时让用户选择喜欢的主题，后续推送会更准确。

4、关注用户停留时长。如果某类内容他经常看很久，这类内容就可以多推。

5、推荐算法灵活调整。根据用户反馈实时优化推送策略，用的越多越精准。

这样一步一步来，推送内容就会越来越贴合用户兴趣。

Telegram本身不提供浏览记录功能，所以需要你自己想办法记录用户行为。

可以这么干：

1. 用Bot记录用户点击。比如你做了个频道目录Bot，用户点击了哪个分类，你就记录下来。

2. 分析频道链接访问。如果你的百科页面带追踪参数（比如 ?utm_source=xxx），就可以知道是谁点击了什么。

3. 用户主动搜索关键词。后台可以统计哪些词查询次数多，然后据此推荐相关频道。

有了这些数据，就可以用算法给用户打标签。比如经常看科技新闻的，下次就优先推科技类频道。

但要注意，Telegram是一个注重隐私的平台，所有数据收集都要让用户知情同意。不要搞太复杂的算法，简单粗暴的标签匹配反而更实用。

Telegram本身不提供浏览历史记录功能，所以你无法直接获取用户看了啥。

但你可以这么做：

1. 通过用户主动行为收集偏好。比如点击了哪类文章、保存了哪些链接、分享了哪些内容。

2. 分析高频访问的频道或群组，推测用户兴趣方向。

3. 利用机器学习算法，根据用户过去的行为预测可能感兴趣的内容类型。

4. 鼓励用户填写兴趣标签，作为推送的参考依据。

记得要尊重隐私，别搞太花哨的数据抓取。简单实用才靠谱。

Telegram 不记录用户浏览历史，这与微信、微博等平台不同。若想利用浏览记录优化推送，需要自行建立一套数据追踪系统。

具体可从以下方面入手：

1. 通过自托管 Bot 或网页应用，追踪用户点击、停留时长、互动行为等。

2. 结合用户订阅的频道、群组，分析其兴趣标签。

3. 应用推荐算法（如协同过滤），匹配推送内容，实现精准推送。

归根结底，关键在于如何收集和利用用户行为数据。数据越精细，推荐越准确。当然，也要注意隐私保护，建议向用户说明数据使用方式。