Channel
@PavelBakharev_channel
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
71subscribers
+3 since we began measuring on 10 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003287965634 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @PavelBakharev_channel |
| Created | Between 1 October 2025 and 25 February 2026 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 10 August 2026 |
| Last confirmed live | 18 September 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 18 September 2026 |
| On Telegram | t.me/PavelBakharev_channel |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 18 Sept 2026, 12:19 | 71 | -1 |
| 31 Aug 2026, 20:04 | 72 | +1 |
| 17 Aug 2026, 22:23 | 71 | +1 |
| 10 Aug 2026, 19:48 | 70 | +2 |
| 10 Aug 2026, 01:16 | 68 | first reading |
20 posts held, back to 25 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 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 5 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
180 reactions across 20 posts, in 20 distinct kinds. The most used accounts for 35.6% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 64 | 35.6% | |
| 🔥 | 46 | 25.6% | |
| 👍 | 23 | 12.8% | |
| ✍ | 9 | 5.00% | |
| 🤔 | 6 | 3.33% | |
| 👏 | 5 | 2.78% | |
| 💯 | 5 | 2.78% | |
| 😍 | 4 | 2.22% | |
| ❤🔥 | 2 | 1.11% | |
| 🆒 | 2 | 1.11% | |
| 🤝 | 2 | 1.11% | |
| 🤪 | 2 | 1.11% | |
| 🤯 | 2 | 1.11% | |
| 🥰 | 2 | 1.11% | |
| 🌭 | 1 | 0.556% | |
| 👌 | 1 | 0.556% | |
| 😎 | 1 | 0.556% | |
| 😱 | 1 | 0.556% | |
| 🤓 | 1 | 0.556% | |
| 🫡 | 1 | 0.556% |
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 20 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 180 reactions 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 25 February 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.
Нейросети уничтожают книги, чтобы стать умнее ИИ-компании массово скупают физические книги. Иногда речь идет о партиях от нескольких тысяч до миллиона экземпляров Книгам срезают переплет, страницы сканируют на промышленном оборудовании, а оригиналы после оцифровки уничтожают Почему разработчикам нейросетей понадобилась книги? Потому что, нейросети стали обучаться на текстах, созданых предыдущими моделями, где было…
❤2
ИИ агенты🤖 Наконец-то дошел до работы, в одной из компаний, до тех процессов, когда можно переходить на этап автоматизации. Вообще, сейчас с трендом на ИИ все пытаются его внедрять вдоль и поперек, но прежде чем, что-то автоматизировать, нужно провести оптимизацию, чтобы процессы были максимально эффективными. Иначе эффективность автоматизации падает Посмотрим как пройдет внедрение ИИ агентов в этой компании, я в п…
❤2
Реальная стоимость подписчика Настраивали сквозную аналитику Что мы теперь видим, спустя несколько этапов доработки: С каких каналов трафика приходят подписчики, с какой конверсией они остаются и доходят до договора. Теперь видим, что большой churn подписчиков (отток клиентов/подписчиков, в зависимости что за продукт и на каком этапе воронки) Отсюда и появилась реальная стоимость подписчика. Валовая это сколько при…
❤3👍1🔥1
Вчера отрыгнул домен телеграма Домен t.me перестал работать и грузиться в браузере. При переходе внутри телеги все работает отлично. Вчера проверяли все ссылки на всех источниках и платформах, где ведем клиентов в тг Заменяли в ссылках с t.me на telegram.me В моменте даже рекламные кампании ведущие на тг остановили. Все благодаря тому, что Черногория заблокировала Telegram Домен t.me живёт в национальной зоне Чер…
❤2
За прошедшие полтора месяца удалось коснуться самых разных инструментов и направлений маркетинга. Делюсь первым самым неочевидным для меня: PR-marketing снова на коне. Чем больше бренд упоминается в больших федеральных источниках и СМИ, которые часто цитируют и на них ссылается ИИшка, тем чаще бренд попадает в выдачи нейросетей. Условно, чем больше российский бренд будет упоминаться в том же самом РБК, тем чаще вы е…
❤6
Опять выпал из постинга, опять возвращаюсь😅 Сейчас погружаюсь в интересный для меня проект. В канале много рассказываю про путь клиента, а тут реально большой поток клиентов с разных площадок. И первым этапом необходимо все это отцифровать, внедрить сквозную аналитику. Чтобы далее можно было влиять на конверсии. Воронку можно улучшить только 2 способами: - расширить ее, значит больше людей завести и повысить конвер…
🔥4🤪2❤1👍1😎1
Спасибо! Низкий поклон за ваш подвиг!
❤3👏1
Хватит душить маркетолога Часто от коллег, кто занимается трафиком, слышу, что клиенты делают акцент на том, что лиды нужны дешевле, но при этом более целевые, что нужна выше конверсия и так далее. В общем, что работать маркетолог должен эффективнее. То же самое подтверждается и от предпринимателей, они это действительно требуют от подрядчиков и сотрудников. И это абсолютно неэффективно С каждым годом стоимость к…
❤2👍1😍1
- Тук-тук! - Кто там? - Яндекс - Какой Яндекс? - Яндекс.Цветы с бесплатной доставкой😎 Когда у вас такая экосистема, можно быстро и дешево проверить спрос на новый продукт
❤4👍2🌭1😱1🆒1
Яндекс.Цветы💐 Новость: Яндекс может купить российский бизнес Flowwow и встроить его в свою экосистему. Недавно погружался в нишу цветов в рамках работы с потенциальным клиентом. И для них это может быть звоночком, что на рынок заходит крупный игрок. На сегодняшний день ниша цветочного бизнеса не консолидирована, и пока есть возможность одиночным бутикам и мелким сетям оставаться на плаву. Когда такой игрок, как Я…
👍6❤5✍2🤔2
1 > 10 Когда привлечь одного клиента выгоднее, чем десятерых? В продолжение к посту про соотношение CAC и LTV. Например, вы привлекли одного клиента за 20 000₽ при среднем чеке 10 000₽ и частоте покупок раз в квартал. Если этот клиент купил один раз, то модель убыточная. Но если он остается с вами на 2 года, то принесет вам 80 000₽. С другой стороны: вы привлекли 10 клиентов за 50 000₽, при том же среднем чеке. Эт…
❤7💯2🔥2✍1🤔1
Сколько вы готовы платить за клиента? Давно не писал, потерял темп, возвращаюсь с максимально полезным постом. LTV > CAC Это одно из самых главных соотношений в бизнес-модели. Где: CAC (Customer Acquisition Cost) — стоимость привлечения одного клиента. Сколько денег вы тратите на маркетинг и продажи, чтобы получить одного платящего клиента. LTV (Lifetime Value) — пожизненная ценность клиента. Сколько денег клиен…
👍4✍3🔥2❤🔥1🤓1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @PavelBakharev_channel. 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.
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.
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.
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 18 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Павел Бахарев | Маркетинг без бюджета” (@PavelBakharev_channel), 71 subscribers as measured 18 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/PavelBakharev_channel.
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.