3 measurements spanning 8 days, net +10. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 290–303 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
16 Aug 2026, 02:37
301
+10
8 Aug 2026, 08:17
291
no change
7 Aug 2026, 18:22
291
first reading
Engagement
18 posts held, back to 19 February 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
35.7%
avg views ÷ 301 subscribers
Avg views / post
108
2 posts measured
Reaction rate
10.7%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
of 18 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 28 July 2026
Posts held
18 (19 February 2026 – 28 July 2026)
Views total
215
Reactions total
23
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 08:17 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
Reaction mix
232 reactions across 18 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 42.2% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
98
42.2%
🔥
74
31.9%
👍
58
25.0%
❤🔥
1
0.431%
💯
1
0.431%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 18 of the 18 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 232reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 18 most recent posts we hold, published 19 February 2026 to 28 July 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Telegram Stars
Stars received
5
across the posts below
Posts paid on
3
of 18 we hold a reading for · 17%
Most on one post
3
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @HRbrandMAR. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 18 most recent posts we hold for this entry, published 19 February 2026 to 28 July 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
⛔️Теория поколений — миф?
«Зумерам — смысл и гибкость, иксам — стабильность, бумерам — уважение к стажу».
На этой логике строят EVP, сегментируют кандидатов и планируют бенефиты.
Почему теория поколений не работает:
📌Теория ≠ инструмент
Штраус и Хау описывали макроциклы истории США в своей теории. Пытаться понять мотивацию конкретного кандидата по году его рождения — это как подбирать размер футболки, зная только д…
🤖Как продвигать HR-бренд в нейросетях?
Если ваш контент про HR-бренд не оптимизирован под ИИ, то со временем ваша компания станет менее заметной для кандидатов🔍
Вот 4 рекомендации, с которых стоит начать, чтобы популярные нейросети упоминали вашу компанию в своих ответах пользователям.
1️⃣Внедрите микроразметку Schema.org
Добавьте на карьерный сайт разметку Organization, JobPosting и FAQPage. Это помогает ИИ-парсер…
Как узнать, что сотрудник уволится, до того, как он принесет заявление🔮
Обычно HR-специалисты смотрят на аналитику по текучести постфактум и гадают, почему ушел тот или иной сотрудник.
В это время зрелые компании переходят на предиктивную аналитику, которая позволяет определить намерения сотрудника еще до того, как он сам их осознает.
⚡️Какие индикаторы можно оцифровать?
📌Падение активности в корпоративных мессенд…
Почему кандидаты и сотрудники не ценят ваши бенефиты?
Компании часто вкладывают бюджет в бенефиты, которые кандидаты и сотрудники не замечают, а значит, не ценят. Чтобы определить, что по-настоящему важно, разделите бенефиты на 3 категории.
1️⃣Обязательные
Белая ЗП, комфортный офис, ДМС.
📉 Их наличие не повышает интерес или лояльность, но отсутствие мгновенно вызывает падение конверсии в найм и отток сотрудников.
…
Почему карта пути кандидата не работает?
Большинство карт пути кандидата (Candidate Journey Map, CJM) остаются красивыми схемами, которые не влияют на итоговую эффективность найма.
Чтобы CJM начала работать на бизнес-метрики, на неё обязательно нужно нанести:
1️⃣ Moments of Truth (MoT) — «Моменты истины»
Критические точки контакта, которые формируют итоговое восприятие кандидата:
⏰ Скорость — как быстро приходит от…
Формула HR и правило 20/20/20/20: как удвоить эффективность без удвоения бюджета
Формула HR:
Эффективность = Отклики/Кандидаты × Конверсия в найм × Производительность труда × Средний стаж
Многие HRD пытаются повысить эффективность своей функции простым масштабированием одной из составляющих формулы: «Давайте увеличим количество откликов в 2 раза с помощью рекламы» или «Наймём ещё 5 рекрутёров».
😒 На практике это пр…
⬆️Как увеличить количество релевантных откликов на hh без дополнительного бюджета?
Многие уверены: чтобы вакансия собирала подходящие отклики на HeadHunter, нужно просто купить премимум-размещение.
Однако умная лента hh давно работает на базе машинного обучения (AI), и коммерческий тип публикации — важный, но всё же не единственный фактор ранжирования вакансии.
Вот 4 рекомендации, как привлечь релевантные отклики б…
Как платить не за рекламу, а за трудоустроенных? Часть 2: защита от «мусорных» откликов
В первой части разбирали CPA-модель: вы платите не за клики или показы, а за конкретный результат — отклик или даже трудоустройство.
🗑 Главная боль CPA-сетей — «мусорные» отклики
Это когда за час вам прилетает сотня (а то и тысяча) откликов «низкого качества».
Вебмастера загружают купленные или собранные базы контактов в вашу ф…
👨💻«Human.Подбор персонала»: джобборды растут в откликах, но теряют в эффективности
На прошлой неделе прошла конференция «Human. Подбор персонала». Главная тенденция, о которой говорили практически все спикеры: количество откликов выросло, но найм легче не стал❌
2024 год — для найма 1 сотрудника требовалось в среднем 68 кандидатов.
2025 год — уже 169.
🧐Велесстрой: ловушка стоимости найма
Рейтинг каналов найма на 3…
🔖Ural's HR от hh: отзывы — второй по важности фактор выбора работодателя после зарплаты⚡️
14 апреля на конференции Ural's HR в Екатеринбурге совместно с коллегами из Dream Job подробно раскрыли тему управления репутацией работодателя 🤝
Также в hh отметили, что на рынке наблюдается не столько дефицит кадров, сколько дефицит навыков:
📌93% работодателей в разной степени испытывают нехватку определённых компетенций у к…
Как работать с репутацией работодателя, чтобы нанимать лучших
От репутации работодателя зависят отклики, доверие и уровень текучести. Чтобы влиять на эти показатели, важно опираться на данные и обратную связь сотрудников.
На вебинаре разберем, как работать с репутацией системно: от анализа отзывов до решений, которые дают эффект в найме и удержании.
💠 Когда
🗓 13 апреля (понедельник)
⏰ 11:00 МСК
💠Спикеры:
Владимир…
🥚 МТС и Dream Job на IX Форуме «МАРКЕТИНГ ПЕРСОНАЛА»
2 апреля вместе с коллегами из Dream Job на форуме «МАРКЕТИНГ ПЕРСОНАЛА» обсудили: как управлять репутацией работодателя, чтобы привлекать лучших.
Эффективный подход должен охватывать все точки контакта:
🔵 Специализированные площадки-отзовики. Крупнейшая из них, Dream Job, позволяет не только оперативно отвечать на отзывы, но и предоставляет инструменты для глубок…
🔥8❤5👍2
Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @HRbrandMAR. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
Forward network
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Mentions
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 16 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“HR-бренд от маркетолога” (@HRbrandMAR), 301 subscribers as measured 16 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/HRbrandMAR.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.