Telegram 消息推送如何根据用户的浏览时长推送相关深度内容？

你这个思路没问题。用户在 Telegram 上停留越久，越说明他可能感兴趣，这时候推更深入的内容，他更容易接受。

方案一：统计用户看每条消息的时间，设定一个门槛（比如30秒），标记为“高兴趣”，再推送相关内容。

方案二：综合用户互动行为（点击、转发、评论等），判断其对内容的兴趣程度，而不是只看阅读时长。

目前 Telegram 本身没有“阅读时长监测”的功能，但如果你有自己运营的机器人或频道，可以通过前端埋点，记录用户打开和关闭消息的时间差。

工具上，可以借助 Mixpanel、Firebase 这类第三方数据分析平台，结合你自己的后台逻辑，来做内容推荐。

但要留意隐私问题，别收集太多敏感数据。

Telegram 本身不支持直接统计阅读时长，但可以通过以下方式实现：

1. 利用 bot 捕获用户点击行为，比如只有点击深度内容链接才算有效；

2. 用互动按钮实现内容分层，引导用户主动选择是否继续阅读；

3. 结合用户历史行为和兴趣标签，智能推荐内容。以上均可通过第三方工具或自建系统完成，建议实际操作中借助 Firebase、Mixpanel 等数据分析工具判断用户偏好。

Telegram 本身没有“阅读时长统计”功能，不过你可以用一些第三方工具或 Bot 实现。

比如你可以做一个 Bot，当用户打开消息时记录一个时间戳，关闭时再记录一个时间戳，两者相减就是阅读时长，可以存储下来用于后续分析。

然后，根据用户平均阅读时长判断其兴趣程度，比如看的很短，可能只是扫一眼，看得久，说明内容有吸引力，这时就可以推送更深层次的相关内容。

最后，推荐使用 Pipedream、Zapier 或自建脚本，结合 Bot 收集的数据，实现自动推送逻辑。

这样就能根据不同的阅读习惯，推送用户感兴趣的内容了。

Telegram本身不记录阅读时长，但可以借助Bot或第三方工具实现。

例如，通过Bot发送带追踪链接的内容，用户点击后可统计停留时长。结合数据分析工具，可判断哪些用户阅读了多久，进而定向推送更深入内容。

也可以让用户主动选择兴趣标签，结合阅读行为进行推荐。这种方式虽不完全依赖时长，但能提升推送精准度。

目前没有一键解决方案，需自行搭建或寻求专业团队支持。