Лидеры закупок рекламы

Пайплайн:

1. MessageIngest / ForwardScan собирает посты со всех отслеживаемых каналов в ClickHouse messages.
2. Пост может содержать ссылки (message_links) — на YouTube, сайты, и в том числе на другие каналы MAX/Telegram. MessageRefsResolver проверяет каждую ссылку, и если это ссылка на известный канал — пишет запись в ClickHouse-таблицу message_refs: «в канале A в посте X упомянут канал B».
3. AttributionCalc воркер считает для каждого такого упоминания: сколько подписчиков реально пришло к B за ~24ч после публикации поста у A (сравнивая значения subscriber_snapshots_hourly до/после).
4. Все упоминания агрегируются по target-каналу в материализованный вью advertising_leaders_stats: сколько раз за 24ч / 3д / 7д / 30д / за всё время B фигурировал как target, и сколько подписчиков ему суммарно атрибутировано.

Что означают колонки:

• «Реклам за период» — количество уникальных (канал-источник × пост) упоминаний B за выбранный период.
• «Прирост подписчиков» — сумма атрибуций, которые AttributionCalc привязал к этим упоминаниям. Если упоминание пересеклось во времени с другим (ретрансляция, взрыв новости) — атрибуция может размазаться между источниками.
• «Последняя реклама» — время самого свежего упоминания B.

⚠️ Упоминание не всегда означает оплаченную рекламу — это может быть репост, цитирование, редпост-кросс с бесплатным обменом. В названии страницы «закупки» — условно. Для строгой фильтрации оплаченных размещений надо разметить is_fraud=1 и прочие эвристики (в разработке).