Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for L2U InKnowledge

Channel

L2U InKnowledge

@Knowledge_manage

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

116subscribers

+1 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1001190399370
TypeChannel
Username@Knowledge_manage
CreatedBetween 1 March 2018 and 31 July 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded9 August 2026
Last confirmed live13 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 13 August 2026
On Telegramt.me/Knowledge_manage

Growth

115116115.56 August 2026 — 115 subscribers9 August 2026 — 115 subscribers13 August 2026 — 116 subscribers6 August 202613 August 2026
3 measurements spanning 7 days, net +1. 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 115–116 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
13 Aug 2026, 09:58116+1
9 Aug 2026, 05:45115no change
6 Aug 2026, 18:32115first reading

Engagement

20 posts held, back to 21 January 2026the 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
127.6%
avg views ÷ 116 subscribers
Avg views / post
148
3 posts measured
Reaction rate
5.39%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
of 20 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. It is computed over the 2 of 3 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 5 August 2026
Posts held20 (21 January 20265 August 2026)
Views total444
Reactions total22
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken9 Aug 2026, 05:45 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

116 reactions across 19 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 32.8% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍3832.8%
🔥3631.0%
3429.3%
🎉86.90%

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 19 of the 20 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 116reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 20 most recent posts we hold, published 21 January 2026 to 5 August 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.

Recent posts

5 Aug 2026, 09:56 UTC36 viewsread 9 August 2026
Photo

💡 Если в вашей базе знаний каждый новый раздел, статья и другие элементы собираются с нуля, а со временем их становится все больше, самое время посмотреть в сторону шаблонов. Шаблоны помогают сделать работу с базой знаний более организованной, сокращают затраты на создание контента и настройку платформы, а также помогают легко тиражировать успешные подходы. ➡️ В статье разбираем, как работают шаблоны в InKnowledge

30 Jul 2026, 08:14 UTC65 views4 reactionsread 9 August 2026
Photo

⚠️ Если ваша база знаний до сих пор живет в Confluence, самое время переезжать! 🖍Через два года уже не получится купить on-prem лицензию, а еще через год инструмент перейдет в режим read-only, что фактически означает прекращение его нормальной работы: нет обновлений, бреши в безопасности, развитие инструмента остановлено. ➡️ Рассказываем, как не просто подготовиться к миграции и заменить одну систему другой, а исп

🔥4

21 Jul 2026, 12:39 UTC343 views18 reactionsread 9 August 2026
Photo

Всем привет 👋 На TAdviser вышла наша статья про ИИ-порталы для крупного бизнеса. В ней рассказываем, какой должна быть информационная ИИ-платформа, чтобы приносить бизнесу реальную пользу, а не просто быть данью моде. В статье разбираем: ✔️Почему без подготовленной базы знаний ИИ остается неработоспособным ✔️Как добиться синергии между классическим подходом к работе со знаниями и использованием генеративного ИИ ✔️

👍9🔥54

17 Jul 2026, 10:02 UTC83 views2 reactionsread 9 August 2026

📈 Рост бизнеса приносит не только новые возможности, но и новые вызовы. Один из них — сохранение и фиксация ценных знаний в условиях, когда объем информации постоянно увеличивается, команды растут, люди меняются. Где и как хранить информацию? Как поддерживать ее актуальность? Как сделать знания доступными для всех в нужный момент времени? Как сохранять знания экспертов и масштабировать лучшие практики на весь бизнес

👍1🔥1

8 Jul 2026, 10:09 UTC87 views4 reactionsread 9 August 2026
Photo

В крупном бизнесе сотрудники работают сразу в нескольких IT-системах, и при внедрении Базы знаний важно учитывать этот контур ☝🏻 Если связать системы между собой там, где это действительно нужно, работа станет проще и быстрее. ➡️ Рассказываем об основных интеграциях, о которых стоит подумать при внедрении базы знаний

2👍1🔥1

25 Jun 2026, 08:05 UTC101 views3 reactionsread 9 August 2026
Photo

📚 База знаний для распределенных команд Для распределённых команд критически важны выстроенные процессы, чёткие коммуникации и эффективный обмен знаниями. В новой статье разбираем, с какими сложностями сталкиваются распределённые команды при работе с информацией, почему разрозненные знания замедляют работу и как база знаний помогает организовать системный обмен опытом, упростить онбординг, стандартизировать процесс

3

8 Jun 2026, 09:28 UTC97 views1 reactionsread 9 August 2026
Photo

🆒 Генеративный ИИ может творить чудеса, но он не способен самостоятельно отличить актуальную информацию от устаревшей или очистить документы от лишнего шума. Поэтому подготовка данных является первым и самым важным этапом любого проекта по внедрению ИИ! ➡️ Мы подготовили подробный материал, где пошагово разобрали, как правильно подготовить вашу базу знаний к внедрению ИИ, чтобы получить максимум пользы.

1

4 Jun 2026, 12:43 UTC113 views6 reactionsread 9 August 2026
Photo

📚 База знаний — это не разовая загрузка полезных данных в систему, а регулярная работа и постоянный управляемый процесс. Один из важнейших элементов этого процесса — обновление контента ⏰ 💡В новой статье разбираем, как создать эффективную стратегию актуализации контента в Базе знаний: от логики обновлений до выбора конкретных инструментов, которые помогут сделать эту стратегию работающей. Читай и внедряй! 🧠

👍42

27 May 2026, 08:57 UTC172 views5 reactionsread 9 August 2026
Photo

👨‍💻 Совместная работа с контентом в базе знаний важна. Над материалами часто работают несколько редакторов, подключаются эксперты, требуется согласование по цепочке и сбор обратной связи от пользователей. Все это делает контент точнее, полезнее и живее. Гораздо удобнее, когда весь этот процесс происходит прямо в базе знаний — без лишних пересылок и разрозненных комментариев. ➡️ На примере InKnowledge показываем, ка

4👍1

4 May 2026, 08:30 UTC118 views2 reactionsread 9 August 2026
Photo

💻 Клиентский опыт сегодня складывается не только из качества самого продукта, но и из того, насколько быстро и точно компания отвечает на запросы в разных каналах. Если сайт, чат-бот, оператор колл-центра и мобильное приложение опираются на разные источники информации, клиент очень быстро замечает несостыковки, теряет доверие и может просто уйти 🤷🏻‍♂️ 👉🏻 В новой статье разбираем, как База знаний помогает сделать

👍2

29 Apr 2026, 12:13 UTC111 views1 reactionsread 9 August 2026
Photo

🚀 В IT управление информацией — это постоянная задача! Здесь все быстро меняется: продукты, процессы, роли, клиентские запросы и сами подходы к работе. Если у компании нет единого пространства, где знания фиксируются и обновляются, сотрудники неизбежно начинают тратить время на уточнения, искать ответы у коллег и решать уже решенные задачи. Именно поэтому IT-бизнесу особенно нужна база знаний: она помогает собрать и

1

22 Apr 2026, 09:19 UTC126 views8 reactionsread 9 August 2026
Photo

Служба поддержки – обычно один из самых загруженных отделов в компании. Сотрудникам приходится работать в условиях многозадачности и постоянно растущего числа запросов, при этом быстро и эффективно решать проблемы клиентов. Если процессы не организованы, это может приводить к выгоранию менеджеров, высокой текучести кадров, и конечно, к снижению качества обслуживания. ⁉️Как выстроить эффективную работу службы поддерж

👍3🔥32

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @Knowledge_manage. 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.

Citation-graph rank

Citation-graph rank — 541,659 of 1,481,346entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.

Forward network

Republished by

Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.

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

Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.

Named by

Channels on the register whose posts name this channel's handle.

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 13 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“L2U InKnowledge” (@Knowledge_manage), 116 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Knowledge_manage.

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.