Channel
@afterdline
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
1,011subscribers
-2 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001616148024 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @afterdline |
| Created | 29 August 2022 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 10 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 10 August 2026 |
| On Telegram | t.me/afterdline |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Aug 2026, 22:42 | 1,011 | -1 |
| 7 Aug 2026, 22:52 | 1,012 | -1 |
| 7 Aug 2026, 09:16 | 1,013 | first reading |
11 posts held, back to 23 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.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 11 posts for this entry, the most recent from 19 May 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
142 reactions across 10 posts, in 17 distinct kinds. The most used accounts for 42.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 60 | 42.3% | |
| 🔥 | 26 | 18.3% | |
| 👍 | 22 | 15.5% | |
| ❤🔥 | 8 | 5.63% | |
| 🤩 | 7 | 4.93% | |
| 👀 | 4 | 2.82% | |
| ⚡ | 3 | 2.11% | |
| 🍓 | 3 | 2.11% | |
| 🏆 | 1 | 0.704% | |
| 🐳 | 1 | 0.704% | |
| 👻 | 1 | 0.704% | |
| 💯 | 1 | 0.704% | |
| 😍 | 1 | 0.704% | |
| 🙏 | 1 | 0.704% | |
| 🤔 | 1 | 0.704% | |
| 🤷♂ | 1 | 0.704% | |
| 🥰 | 1 | 0.704% |
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 10 of the 11 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 142reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 11 most recent posts we hold, published 23 February 2026 to 19 May 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.
Кто продюсирует наше внимание? Спойлер: это не «случайно завирусилось». За любым большим культурным проектом сегодня стоит огромная коммуникационная машина — со стратегией, визуальным языком, продюсированием внимания и пониманием того, как устроен зритель. Кто вообще делает так, что вся страна внезапно начинает смотреть российские сериалы, обсуждать балет, ехать на айти-фестиваль или покупать билеты на шоу? Именно…
❤4🔥4👍2
Эпоха без фильтров ИЛИ почему идеальность больше не продает? 2025 год окончательно изменил правила игры: органический трафик медиа падает, нейросети пишут быстрее редакторов, а аудитория всё меньше верит в идеально выстроенные бренды и «правильных» людей. Сегодня главный капитал — не вылизанная картинка, а ощущение живого человека по ту сторону экрана. 23 мая на фестивале «Рассказывая истории» будем обсуждать, как …
❤6👍4🔥2
После Дедлайна pinned a photo
☄️️3-4 апреля — Мастерская публичных выступлений Анастасии Урновой Двухдневный офлайн-интенсив для всех, кто хочет стать ярким и харизматичным оратором, и чувствовать себя уверенно, даже если времени на подготовку нет и приходится импровизировать. Мы предлагаем пошаговый и структурированный план, который прокачает вас как спикера: ➡️управление впечатлением; ➡️эффективная самопрезентация; ➡️имидж, внешний вид, язык…
❤9🍓3⚡2👍2🔥2🏆1
«Рецепт» идеального гостя на интервью В новом выпуске поговорили с Артуром Белостоцким, интервьюером, редактором и автором подкаста «Заварили бизнес» (лучший подкаст 2019-го года по версии Apple Podcasts) о том, каким он видит идеального гостя. Смотрите шоу «После дедлайна» на YouTube и слушайте на всех подкаст-платформах.
❤5👍2🔥2🐳1👻1
«Как давать интервью? Советы от подкастеров» В новом выпуске обсудили с Артуром Белостоцким, интервьюером, редактором и автором подкаста «Заварили бизнес» (лучший подкаст 2019-го года по версии Apple Podcasts), от чего зависит успех интервью, что делать, если вас пригласили на подкаст, и как подготовиться к разговору, если вы нервничаете. А также — как говорить, чтобы вас запомнили (спойлер: историями), почему мы …
❤6🤩5👀4👍2🔥2❤🔥1
Рецепт идеального интервью 🗣️ Уже завтра в новом выпуске подкаста обсудим с интервьюером и подкастером Артуром Белостоцким, от чего зависит успех интервью, как ярко говорить о своих ценностях и почему мы продолжаем приглашать (и смотреть!) одних и тех же спикеров 👀 Об этом и многом другом узнала Анастасия Урнова, доцент Школы коммуникаций НИУ ВШЭ, телеведущая и PR-специалист. Смотрите «После дедлайна» на YouTube, …
❤7❤🔥5🔥2🤩2👍1💯1
Как Marlboro заставил мужчин курить… и умирать красиво? В 1950-х Marlboro был женским брендом. Белая пачка, аккуратная лента, слоган — «Mild as May» («Нежные, как май»). Сигареты лежали в дамских сумочках и почти не продавались. Проблема была в фильтре. В те годы фильтр считался слабостью. Настоящий мужчина курит без фильтра — желательно на фоне виски, драки и ковбойских сапог. И тут в игру вступает легендарный ре…
❤7🔥4👍3
В какие компании вам точно не надо идти работать? ❗️Рассказываем о «красных флагах» работодателей. В новом выпуске обсудили с основателем и управляющим партнёром агентства по поиску топ-менеджеров Execburo Софьей Беляндиновой, на что обращать внимание кандидату при выборе компании. Смотрите шоу «После дедлайна» прямо тут, в VK Видео, на YouTube и слушайте на всех подкаст-платформах.
❤6🔥3👍2🤷♂1😍1🙏1
Зарплата 120 миллионов в год — реалистичный доход Успешная карьера — это стратегия. Но почему у одних получается, а у других — нет? Что делать, чтобы зарабатывать 100-120 млн рублей в год? Каких ошибок не допускать? Как выбрать работодателя? Чего надо достигнуть до 45 лет? И кто выигрывает от отмены философии достигаторства? Об этом поговорили в новом выпуске с основательницей и управляющим партнёром агентства по п…
❤5❤🔥2⚡1👍1🔥1🥰1
100-120 млн в год — реалистичный доход топ-менеджера УЖЕ ЗАВТРА новый выпуск подкаста - обсудим с хедхантером Софьей Беляндиновой, за что топ-менджеры получают миллионы, как распознать красные флаги работодателей и почему женщины до сих пор получают меньше мужчин. Об этом и многом другом узнала Анастасия Урнова, доцент Школы коммуникаций НИУ ВШЭ, телеведущая и PR-специалист. Смотрите «После дедлайна» на YouTube, …
❤5🔥4👍3🤔1
Showing the 11 most recent of 11 posts we hold for @afterdline. 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 — 662,439 of 1,169,250entries 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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.
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.
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 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“После Дедлайна” (@afterdline), 1,011 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/afterdline.
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.