4 measurements spanning 21 days, net +11. 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 178–193 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
29 Aug 2026, 02:13
191
+3
22 Aug 2026, 08:55
188
+8
8 Aug 2026, 13:01
180
no change
7 Aug 2026, 20:11
180
first reading
Engagement
9 posts held, back to 14 July 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.
ERR · 30 days
103.3%
avg views ÷ 191 subscribers
Avg views / post
197
3 posts measured
Reaction rate
2.20%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
of 9 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
Window
Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held
9 (14 July 2026 – 7 August 2026)
Views total
592
Reactions total
13
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 13:01 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
47 reactions across 9 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 38.3% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
18
38.3%
🔥
18
38.3%
⚡
3
6.38%
👍
3
6.38%
😁
3
6.38%
👏
2
4.26%
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 9 of the 9 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 47reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 9 most recent posts we hold, published 14 July 2026 to 7 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.
Как один интерес превращается в рекламную аудиторию? 👀
Каждый день миллионы пользователей ищут товары, читают статьи, сравнивают предложения или изучают новые темы. По отдельности эти действия ничего не говорят о конкретном человеке, но в обезличенном виде они помогают формировать аудитории по интересам и намерениям.
➡️Листайте карточки и проверьте, в какие сегменты могли бы попасть ваши цифровые интересы.
💬 А в к…
🎓 Как выйти на аудиторию студентов перед началом учебного года
Каждый август тысячи студентов переезжают в другой город на учёбу. В этот момент один человек одновременно ищет съёмную квартиру, выбирает ноутбук, оформляет карту, покупает мебель и подключает интернет.
Для рекламного кабинета это пять разных аудиторий. На самом деле — один жизненный сценарий.
Проблема начинается ещё на этапе медиапланирования: мы ищем…
5 материалов июля, которые стоит прочитать 🟧
Cобрали последние новости и публикации месяца:
🔥 Представляем калькулятор сегментов
Инструмент быстрого медиапланирования для маркетологов — всего за пару кликов оцените, какие аудитории дадут нужный охват!
Посты месяца
🟠Мультиканальная реклама в 2026: как «догнать» аудиторию во множестве точек касаний и при этом не утонуть в ручной маркировке?
🟠Не угадывать, а предска…
Сколько может стоить неточный таргетинг?
Ответ на этот вопрос стоит искать еще до запуска рекламы. Рассчитайте объем аудитории, потенциальный охват и стоимость внешних данных заранее, чтобы медиаплан строился на цифрах, а не на предположениях.
🟧Именно для этого мы создали калькулятор AmberData!
Всего за несколько минут:
— оцените потенциальный охват по выбранным сегментам;
— объедините или пересеките сегменты;
— р…
Каждый день e-commerce-команды принимают десятки решений о рекламных кампаниях. Но одно из самых важных — еще до их запуска.
С какой аудитории начать?
➡️По прогнозу Data Insight, в 2026 году объем российского рынка e-commerce превысит 15 трлн рублей, а количество онлайн-заказов — 10 млрд.
При этом путь покупателя становится сложнее. Он может увидеть рекламу, изучить товар на сайте бренда, сравнить предложения на м…
DMP-данные: откуда они берутся и можно ли их использовать легально?
Отвечаем на самые частые вопросы о данных👇
❓Откуда берутся данные?
AmberData объединяет обезличенные данные из различных источников, включая эксклюзивные партнерские данные (например, о посещении сайтов определенных тематик и взаимодействии пользователей с их контентом). На их основе формируются аудиторные сегменты, отражающие интересы и намерения…
Не угадывать, а предсказывать 🏹
Как машинное обучение помогает находить сверхточную целевую аудиторию?
Рассказывает Игорь Шведун, Head of ML AmberData 🟧
Разбираем:
🟠Зачем маркетингу технологии ML;
🟠Как модели анализируют миллионы обезличенных сигналов;
🟠Почему хорошие данные важнее сложных алгоритмов.
➡️Листайте карточки и делитесь своим мнением: какие ИИ-инструменты уже стали частью вашей работы?
🐶 Все ли владельцы домашних животных одинаковы?
➡️Проверили на практике
Вместе с «Риалвеб» и сетью зоомагазинов «Бетховен» протестировали гипотезу о том, что использование кастомных аудиторий позволит снизить стоимость привлечения клиентов (PVCPA).
Результаты кампании подтвердили, что post-view конверсии из кастомных сегментов вышли значительно дешевле по сравнению со стандартными таргетингами рекламных сетей.
Ко…
Мультиканальная реклама в 2026: как не слить бюджет на незаинтересованную аудиторию?
Пользователи всё чаще принимают решения внутри закрытых экосистем и маркетплейсов. В ответ рекламодатели запускают мультиканал — но чаще всего как набор независимых кампаний.
Вместе с ОРД-А разобрали, как «догнать» аудиторию во множестве точек касаний и при этом не утонуть в ручной маркировке ⚙️
➡️Читать разбор — в статье по ссылк…
⚡3❤2👏1
Showing the 9 most recent of 9 posts we hold for @amberdata. 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.
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 29 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“AmberData” (@amberdata), 191 subscribers as measured 29 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/amberdata.
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.