Channel
@alasheev_blog
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Stars · Posts · Citations · Cite this entry
1,369subscribers
-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 | -1001403707674 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @alasheev_blog |
| Created | Between 1 April 2019 and 31 October 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 17 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 17 August 2026 |
| On Telegram | t.me/alasheev_blog |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 13 Aug 2026, 18:24 | 1,369 | -3 |
| 10 Aug 2026, 14:51 | 1,372 | +1 |
| 7 Aug 2026, 22:19 | 1,371 | no change |
| 7 Aug 2026, 13:33 | 1,371 | first reading |
10 posts held, back to 19 July 2024 — 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 10 posts for this entry, the most recent from 28 July 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
141 reactions across 10 posts, in 1 kind.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🫡 | 141 | 100.0% |
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 10 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 141reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 10 most recent posts we hold, published 19 July 2024 to 28 July 2025, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @alasheev_blog. 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 10 most recent posts we hold for this entry, published 19 July 2024 to 28 July 2025. 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.
🤔 Калькулятор декомпозиции воронки продаж Сделал калькулятор для примерной оценки окупаемости, чтобы понимать, сможете ли вы окупить трафик и что-то заработать. Калькулятор сыроват, потом допилю. ⭐️ Как делать расчет Базовые данные: - ltv-коэффициент — т.е если продаете не один раз, а например, клиент покупает в течение 6 месяцев, соответственно коэффициент х6 - чистая маржа — сколько чистыми с продажи имеете Ко…
🫡8
🙈 Очередной скрипт заинтересованный пользователь для Яндекс Метрики Навайбкодил смесь из скриптов "активность 60sec" и "заинтересованный пользователь" с доработками от Claude :) Скрипт отсеивает ботов по поведению и отслеживает активность юзера на сайте. Добавляете скрипт на сайт, смотрите корреляцию с заявками, если есть — можете пробовать обучать РК в Яндекс Директе на эту конверсию. Анализирует: — время на са…
🫡13
💳 Чем я заменил Notion Раньше использовал Notion для практически всей своей деятельности: для ведения проектов, базы знаний, написания регламентов, личного обучения, ведения заметок и пр.. В прошлом году Notion начал удалять акки зареганные в России и пришлось искать замену. ⭐️Смотрел такие варианты: — Younote, сервис для ведения базы знаний, Российский аналог, есть бесплатная версия, в целом понравилось — Obsidi…
🫡11
📦 Фид-магия за пару часов: как можно прокачать фидовые кампании. Привет! Делюсь находкой, которая экономит нервы и часы тем, кто гоняет смарт-баннеры и товарные галереи на тысячах SKU. 🥵 Типичная реальность 1. Фид на 5 000 товаров собран, а дизайнеры вручную режут фон, подгоняют цены и выравнивают тексты. 2. Акция начинается завтра, ценники изменились сегодня — креативы устарели, CPC растёт. 3. Каждый маркетплейс …
🫡6
🧐 Карта ценностного предложения: как делать лендинги с конверсией от 5% В позапрошлом посте обещал написать про КЦП. ⭐️Что такое КЦП Карта ценностного предложения (КЦП) — это инструмент, который помогает понять: — Кто ваши клиенты и какие у них проблемы и боли — Как ваш продукт решает эти проблемы — Как отстроится от конкурентов — Как обозначить выгоды — Как сделать четкую структуру для контента лендинга — Как го…
🫡11
🦀 Кейс: лендинг под грузовой лизинг по методу КЦП + РСЯ = заявки в сложной нише Пришел клиент с задачей протестировать рекламу в направлении брокерских услуг по лизингу. Нужно было пощупать Яндекс Директ в разрезе: сколько лидов можно получать, по какой стоимости, качество лидов и и что из этого можно закрывать в продажу. Было принято решение не распыляться на всю нишу лизинга, а сфокусироваться только на грузовом …
🫡14
✍️ Как за 5 минут накидать гипотез по повышению конверсии сайта Для работы нам нужна платная версия ChatGPT Plus за $20. ⭐️Берем 3-5 конкурентов из рекламы и SEO ⭐️Пишем в чатгпт промпт Я рекламирую %продукт% для %целевой аудитории% на моем сайте. Мой сайт - site.ru Я запускаю на него рекламу в Яндекс Директ. Моя задача - привлекать целевые заявки на мой продукт. Твоя задача проанализировать мой сайт и оценить …
🫡20
👀 Способы борьбы с фродовыми заявками 2025 Обновляю свою памятку по борьбе с фейковыми заявками... ➡️ Базовые методы: ✅ Передача офлайн-конверсий из CRM для обучения. ✅ Верификация заявок через SMS. ✅ Установка капчи на формы. ✅ Добавление скрытых полей в формы для ловли ботов. ✅ Использование составных целей: например, "3 минуты активности + отправка заявки". ➡️ Работа с трафиком: ✅ Просто перезапустить кампани…
🫡17
🤔 “Маркеры крутости” Всем привет! 100 лет не писал — исправляюсь) Подслушал у Антона Маркина классную тему про маркеры крутости, и решил катануть про это пост. ⭐️ Что это такое Маркеры крутости / доверия / экспертности — это некие признаки, по которым тебя или твой бизнес воспринимают как “своего”, как профессионала, как эксперта в нише, которому можно доверять. В каждой нише — свои. В лоб не говоришь “я эксперт”…
🫡13
🤔 ПРОСТОЙ ТЕХПРОЦЕСС В ЯНДЕКС ДИРЕКТЕ Всем привет, в посте расскажу, как простые и понятные действия в Директе дают хороший результат Пришел клиент с запросом протестировать Яндекс Директ для получения заявок на услуги финансового брокера для b2b. Дальше распишу, что сделал и что получилось. ✅️ 1 этап — Посмотрел где целесообразно давать рекламу в поиске или сразу идти в РСЯ, оказалось в РСЯ (просчитал воронку че…
🫡28
Showing the 10 most recent of 10 posts we hold for @alasheev_blog. 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.
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 13 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Саня Маркетолог” (@alasheev_blog), 1,369 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/alasheev_blog.
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.