Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

TexTerra: всё про маркетинг

@TexterraBlog

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

11,665subscribers

-23 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 10,000–31,623.

Register entry

Telegram ID-1001088776863
TypeChannel
Username@TexterraBlog
Created3 October 2017measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
First recorded6 August 2026
Last confirmed live12 August 2026
Measurements held8
Confirmed unchanged1 time, most recently 12 August 2026
On Telegramt.me/TexterraBlog

Growth

11,66511,68811,676.56 August 2026 — 11,688 subscribers6 August 2026 — 11,688 subscribers6 August 2026 — 11,685 subscribers7 August 2026 — 11,678 subscribers8 August 2026 — 11,674 subscribers9 August 2026 — 11,670 subscribers11 August 2026 — 11,667 subscribers12 August 2026 — 11,665 subscribers6 August 202612 August 2026
8 measurements spanning 7 days, net -23. 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 11,662–11,691 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
12 Aug 2026, 15:4311,665-2
11 Aug 2026, 15:0511,667-3
9 Aug 2026, 17:2111,670-4
8 Aug 2026, 16:0111,674-4
7 Aug 2026, 18:2611,678-7
6 Aug 2026, 21:1511,685-3
6 Aug 2026, 02:3511,688no change
6 Aug 2026, 00:1911,688first reading

Engagement

29 posts held, back to 16 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 15 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
3.68%
avg views ÷ 11,665 subscribers
Avg views / post
429
26 posts measured
Reaction rate
1.56%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
29
of 29 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
WindowRolling 30 days · latest post in window 12 August 2026
Posts held29 (16 July 202612 August 2026)
Views total11,159
Reactions total174
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken12 Aug 2026, 13:02 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

151 reactions across 22 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 42.4% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥6442.4%
👍4731.1%
3221.2%
custom 546979196558535487274.64%
🎉10.662%

Custom emoji. One row above is a Telegram custom emoji, which the public preview renders as an element carrying only a numeric id — no character, and no image we can reach. The id is printed as-is rather than substituted with a look-alike glyph, because a stand-in would be our invention showing where a measurement should be. The count beside it isTelegram’s.

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 26 of the 29 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 174reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 29 most recent posts we hold, published 16 July 2026 to 12 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

12 Aug 2026, 11:37 UTC120 views5 reactionsread 12 August 2026
Photo

⚡️ Как тестировать GEO-гипотезы и не принять случайность за результат Итак, после контентной правки бренд появился в AI-ответах — но одного сравнения «до и после» недостаточно, чтобы связать рост именно с изменением. Ответы меняются из-за случайности генерации, обновлений платформы и индекса, новых источников, поэтому GEO-гипотезу нужно проверять на серии сопоставимых замеров. Разобрали, как поставить контентный GE

👍2🔥21

11 Aug 2026, 10:23 UTC251 views5 reactionsread 12 August 2026
Photo

[Вебинар] Как собрать промпт-сет для мониторинга AI-видимости бренда❓ Если вы спросите у ChatGPT или Алисы, что они знают о вашей компании, боты, скорее всего, уверенно назовут ваши услуги, перескажут информацию с сайта и дадут верные ссылки. Но это еще не значит, что у бренда хорошая AI-видимость. Если пользователь сам назвал компанию, он подсказал нейросети, кого искать. И если это не стартап с банальным названи

👍2🔥21

11 Aug 2026, 07:32 UTC262 views5 reactionsread 12 August 2026
Photo

⚡️ [Запись вебинара] «Какие метрики AI-видимости мониторить команде и что показывать руководству» Чтобы мониторинг AI-ответов помогал бизнесу, команде недостаточно собирать скриншоты и общий процент упоминаний. Важно понимать, в каких сценариях бренд появляется, как нейросеть его описывает, кого рекомендует вместо него, какие источники использует и где возникают риски для заявок и продаж. Недавно мы выпустили стать

2🔥2👍1

8 Aug 2026, 08:03 UTC347 views9 reactionsread 12 August 2026
Photo

⚡️ 19.08 [онлайн] Мастермайнд для собственников бизнеса Продолжаем знакомить вас с форматом мастермайнда через онлайн встречи. И тема ближайшей: «Уйти нельзя остаться. Сейчас не время выходить из операционки?» Еще недавно собственникам бизнеса советовали быстрее передавать управление команде и выходить из операционки. Но сегодня все иначе — ставки выше. И выход собственника из ежедневных дел может стать для бизн

🔥5custom 546979196558535487221👍1

7 Aug 2026, 14:56 UTC343 views9 reactionsread 12 August 2026
Photo

⚡️AI-агенты входят в клиентский путь: как подготовить данные, сайт и процессы Краулеры просто собирают для клиентов информацию о компаниях, а вот AI-агенты уже могут помочь им подобрать бизнес, который окажет услугу, проверить условия и даже оформить запись. Такие сценарии уже активно используются — в том числе в российских сервисах. В карточках предлагаем быстро оценить, касается ли это вашего бизнеса, а в статье

👍5🔥31

6 Aug 2026, 14:55 UTC383 views4 reactionsread 12 August 2026
Photo

[Вебинар 18.08] Как собрать промпт-сет для мониторинга AI-видимости бренда 18 августа в 16:00 главред в маркетинге TexTerra Даша Завьялова проведет вебинар о том, как собрать промпт-сет для мониторинга AI-видимости бренда. ✍🏻 Программа 16.00–16.15: теория Изучим один из основных артефактов для мониторинга AI-видимости и поймем, чем он отличается от карты релевантности и почему его нужно строить не от ключевых сло

👍4

6 Aug 2026, 13:05 UTC339 views9 reactionsread 12 August 2026
Photo

⚡️ Каналов много, а системы нет: как собрать комплексный маркетинг Реклама, SEO, контент, рассылки и CRM могут работать одновременно — и все равно не давать общей картины. Каждый канал показывает свои результаты, клиентский путь распадается на отдельные касания. AI-поиск в 2026 году добавляет еще одну сложность: часть выбора происходит до перехода на сайт и остается незаметной для классической аналитики. Разобрали,

👍3🔥3custom 54697919655853548722🎉1

6 Aug 2026, 09:55 UTC337 views4 reactionsread 12 August 2026
Photo

🔥 Сегодня в 16:00 — вебинар «Какие метрики AI-видимости мониторить команде и что показывать руководству» CEO TexTerra Юлия Блынская расскажет, как отслеживать AI-ответы так, чтобы видеть реальные сигналы для бизнеса: в каких сценариях бренд появляется, как нейросеть его описывает, кого рекомендует вместо него, какие источники использует и где возникают риски для заявок и продаж. Вебинар пройдет сегодня, 6 августа,

🔥21👍1

5 Aug 2026, 12:13 UTC398 views9 reactionsread 12 August 2026
Photo

⚡️ Как «Проекты» в ChatGPT превращают нейросеть в редакционную среду Многим из нас ChatGPT помогает изолированно в рамках одной задачи: сокращает абзац, сравнивает версии, проверяет что-нибудь по нашей просьбе... Но при работе над серией материалов нужен более широкий контекст — границы соседних тем, повторяющиеся правки, согласованные определения и актуальные источники. Собрать эти детали и использовать их эффекти

🔥6👍21

3 Aug 2026, 07:32 UTC523 views4 reactionsread 12 August 2026
Photo

[Вебинар 06.08.] Какие метрики AI-видимости мониторить команде и что показывать руководству ⚡️ Друзья, вебинар перенесен на 6 августа! Поговорим о том, как превратить регулярный мониторинг AI-ответов в отчет: для команды — с промптами, источниками, ошибками, конкурентами и динамикой; для руководства — с рисками, выводами и предложениями по задачам. 6 августа в 16:00 CEO TexTerra Юлия Блынская расскажет: • какие м

🔥21👍1

Showing the 12 most recent of 29 posts we hold for @TexterraBlog. 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 — 131,052 of 1,151,006entries 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

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 7 registered channels — 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.

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

“TexTerra: всё про маркетинг” (@TexterraBlog), 11,665 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/TexterraBlog.

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.