
1. Introduction : L'évolution des mods mobiles. Avec le passage du jeu compétitif aux plateformes mobiles (Android/iOS), les méthodes d'exploitation...
24.08.2026

Telegram ne se limite pas aux discussions et aux chaînes ; il offre aussi la possibilité de lancer votre propre petite entreprise directement depuis votre téléphone. Il vous suffit d'un peu de temps, d'une envie d'apprendre et de lire cet article. Vous trouverez ci-dessous quelques idées de bots simples et efficaces que vous pouvez créer de A à Z et commencer à monétiser.
Dans l'article précédent, nous avons abordé des idées de monétisation et d'attraction de trafic.
Idée : vendre des choses qui peuvent être émises automatiquement : fichiers, accès, clés, abonnements.
Que peut vendre un tel bot :
Vous trouverez ci-dessous un exemple très simple de bot de ce type, ainsi qu'un exemple légèrement plus complexe utilisant JSON. Toutefois, pour un bot réel, vous devrez utiliser une véritable API de paiement (voir exemples sous le code) et une base de données (MySQL, SQLite, PostgreSQL).
@dp.message_handler(commands=['start'])
async def welcome(msg: types.Message):
kb = InlineKeyboardMarkup().add(InlineKeyboardButton("Купить товар", callback_data='buy'))
await msg.answer("Добро пожаловать в магазин!", reply_markup=kb)import json
import os
from aiogram import Bot, Dispatcher, types
from aiogram.types import InlineKeyboardButton, InlineKeyboardMarkup
from aiogram.utils import executor
from aiogram.contrib.middlewares.logging import LoggingMiddleware
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
TOKEN = os.getenv("BOT_TOKEN")
bot = Bot(token=TOKEN)
dp = Dispatcher(bot)
dp.middleware.setup(LoggingMiddleware())
# Загружаем список товаров
with open("products.json", "r", encoding="utf-8") as f:
PRODUCTS = json.load(f)["items"]
# Команда /start
@dp.message_handler(commands=['start'])
async def welcome(msg: types.Message):
kb = InlineKeyboardMarkup().add(InlineKeyboardButton("🛒 Купить товар", callback_data='buy'))
await msg.answer("Добро пожаловать в магазин цифровых товаров!", reply_markup=kb)
# Выводим список товаров
@dp.callback_query_handler(lambda c: c.data == 'buy')
async def show_products(callback_query: types.CallbackQuery):
kb = InlineKeyboardMarkup()
for product in PRODUCTS:
kb.add(InlineKeyboardButton(f"{product['title']} — {product['price']}₽", callback_data=f"product_{product['id']}"))
await bot.send_message(callback_query.from_user.id, "Выберите товар:", reply_markup=kb)
# Подтверждение покупки и ссылка на оплату
@dp.callback_query_handler(lambda c: c.data.startswith("product_"))
async def product_selected(callback_query: types.CallbackQuery):
product_id = callback_query.data.split("_")[1]
product = next((item for item in PRODUCTS if item["id"] == product_id), None)
if not product:
await bot.send_message(callback_query.from_user.id, "Товар не найден.")
return
kb = InlineKeyboardMarkup().add(
InlineKeyboardButton("✅ Я оплатил", callback_data=f"paid_{product_id}")
)
await bot.send_message(
callback_query.from_user.id,
f"Товар: {product['title']}\nЦена: {product['price']}₽\n\nОплатить можно по ссылке:\n{product['pay_url']}",
reply_markup=kb
)
# Подтверждение оплаты и выдача товара
@dp.callback_query_handler(lambda c: c.data.startswith("paid_"))
async def confirm_payment(callback_query: types.CallbackQuery):
product_id = callback_query.data.split("_")[1]
product = next((item for item in PRODUCTS if item["id"] == product_id), None)
if not product:
await bot.send_message(callback_query.from_user.id, "Ошибка: товар не найден.")
return
# Вариант вручную (доверительный) — для MVP
try:
with open(product["file"], "rb") as file:
await bot.send_document(callback_query.from_user.id, file, caption=f"Вот ваш товар: {product['title']}")
except Exception as e:
await bot.send_message(callback_query.from_user.id, "Ошибка при отправке файла.")
# Запуск
if __name__ == '__main__':
executor.start_polling(dp, skip_updates=True)
L'idée : un bot qui répond aux questions des utilisateurs grâce à l'intelligence artificielle.
Ce qu'il peut faire :
import openai
openai.api_key = "your_openai_key"
@dp.message_handler()
async def gpt_reply(message: types.Message):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": message.text}]
)
await message.reply(response['choices'][0]['message']['content'])Monétisation :
Idée : un bot qui enseigne quelque chose via Telegram.
Exemples de cours :
Vous trouverez ci-dessous des exemples simples et plus complexes.
class Learning(StatesGroup):
Lesson1 = State()
Lesson2 = State()
@dp.message_handler(commands=['start_course'])
async def start_course(msg: types.Message):
await msg.answer("Урок 1: Что такое Python?")
await Learning.Lesson1.set()from aiogram import Bot, Dispatcher, types
from aiogram.types import ReplyKeyboardMarkup, KeyboardButton
from aiogram.contrib.fsm_storage.memory import MemoryStorage
from aiogram.dispatcher import FSMContext
from aiogram.dispatcher.filters.state import State, StatesGroup
from aiogram.utils import executor
TOKEN = 'YOUR_BOT_TOKEN'
bot = Bot(token=TOKEN)
dp = Dispatcher(bot, storage=MemoryStorage())
# Состояния курса
class Learning(StatesGroup):
Lesson1 = State()
Lesson2 = State()
Done = State()
# Кнопки
kb_next = ReplyKeyboardMarkup(resize_keyboard=True).add(KeyboardButton("➡️ Далее"))
# Команда старта курса
@dp.message_handler(commands=['start_course'])
async def start_course(msg: types.Message):
await msg.answer("👨🏫 Урок 1: Что такое Python?\n\nPython — это простой язык программирования, с которого удобно начинать.\n\n❓Вопрос: Как называется язык, о котором идет речь?", reply_markup=kb_next)
await Learning.Lesson1.set()
# Проверка ответа на 1 урок
@dp.message_handler(state=Learning.Lesson1)
async def lesson1_handler(msg: types.Message, state: FSMContext):
if "python" in msg.text.lower():
await msg.answer("✅ Верно! Переходим к Уроку 2...\n\n🧠 Урок 2: Где используют Python?\n- Веб-сайты\n- ИИ\n- Сценарии автоматизации\n\n❓Вопрос: Назови хотя бы одно применение Python.")
await Learning.Lesson2.set()
else:
await msg.answer("❌ Не совсем. Подсказка: язык начинается на 'P'.")
# Проверка второго ответа
@dp.message_handler(state=Learning.Lesson2)
async def lesson2_handler(msg: types.Message, state: FSMContext):
if any(keyword in msg.text.lower() for keyword in ['веб', 'бот', 'автоматизация', 'ии', 'сайт']):
await msg.answer("🎉 Отлично! Ты прошёл мини-курс по Python.\n\nХочешь пройти снова? Напиши /start_course")
await state.finish()
else:
await msg.answer("🤔 Попробуй ещё раз. Например: 'веб-разработка', 'боты' или 'автоматизация'.")
# Фоллбэк
@dp.message_handler(state='*')
async def default_handler(msg: types.Message):
await msg.answer("Напиши /start_course чтобы начать обучение.")
# Запуск бота
if __name__ == '__main__':
executor.start_polling(dp, skip_updates=True)
Comment gagner :
Le principe : un bot qui offre un « bonus » pour cliquer sur un lien, et vous gagnez de l’argent grâce au programme d’affiliation.
@dp.message_handler(commands=['start'])
async def start(msg: types.Message):
kb = InlineKeyboardMarkup().add(
InlineKeyboardButton("Получить бонус", url="https://ваша-ссылка.ru/?ref=рефералка")
)
await msg.answer("Нажми кнопку и получи подарок 🎁", reply_markup=kb)Réseaux CPA : Admitad, CityAds
Créer un bot en Python est accessible même aux débutants. Commencez simplement, lancez un MVP et améliorez-le progressivement. Un seul bot fonctionnel peut générer des revenus passifs et servir de point de départ à un projet plus ambitieux.
Commentaires
Il n'y a pas encore de commentaires. Soyez le premier !