Бізнес, менеджмент і розбори власних помилок. Цифри з FRACTAL, а не теорія.
Новини світу: t.me/WorldIn5
Економіка: t.me/EconomyIn5
Наука: t.me/ScienceIn5
Подкасти: t.me/icereadspodcastsua
Музика: t.me/ice_listens
Жарти: t.me/eshenesmeshnee
Created
12 March 2020 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 10 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 80% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
34 measurements spanning 54 days, net +989. 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 25,315–26,600 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 34
Measured (UTC)
Subscribers
Change
28 Sept 2026, 16:56
26,452
+180
18 Sept 2026, 00:41
26,272
+26
15 Sept 2026, 21:55
26,246
+23
14 Sept 2026, 06:40
26,223
+2
12 Sept 2026, 13:17
26,221
+49
10 Sept 2026, 09:00
26,172
+210
7 Sept 2026, 06:42
25,962
+80
4 Sept 2026, 11:38
25,882
+205
2 Sept 2026, 21:34
25,677
-9
1 Sept 2026, 19:45
25,686
-2
31 Aug 2026, 21:56
25,688
+11
30 Aug 2026, 21:16
25,677
+18
30 Aug 2026, 00:44
25,659
+12
28 Aug 2026, 23:04
25,647
+17
28 Aug 2026, 01:44
25,630
+20
27 Aug 2026, 00:13
25,610
+28
25 Aug 2026, 21:09
25,582
+12
24 Aug 2026, 20:17
25,570
-11
21 Aug 2026, 15:58
25,581
+5
20 Aug 2026, 18:03
25,576
first reading
Engagement
40 posts held, back to 20 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 73 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
15.0%
avg views ÷ 26,452 subscribers
Avg views / post
3,970
14 posts measured
Reaction rate
1.14%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
14
of 40 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 2 October 2026
Posts held
40 (20 July 2026 – 2 October 2026)
Views total
55,610
Reactions total
633
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
2 Oct 2026, 15:30 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.
What this channel posts
Photos
≈1,030
Videos
≈52
Links
≈697
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 2 October 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.
Video runtime
1m 26s
Average length
22s
Measured directly from 4 videos 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.
Reaction mix
2,038 reactions across 40 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 56.8% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
1,158
56.8%
🔥
445
21.8%
👍
374
18.4%
🤣
36
1.77%
🤝
11
0.54%
😁
8
0.393%
🫡
6
0.294%
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 40 of the 40 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 2,038 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 40 most recent posts we hold, published 20 July 2026 to 2 October 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.
🤖 Кейс ШІзації №5. 🎧 Зробив собі AI-бота, який перетворює лайк у Spotify на повноцінну картку треку та додає його до плейлістів за стилями та лейблами
⚡️ Як це виглядає
Тисну лайк у Spotify — і в Telegram прилітає інформація:
▪️ стиль (Beatport + Discogs, окремо);
▪️ лейбл і рік;
▪️ BPM і тональність;
▪️ звідки артист (із прапорцем);
▪️ хто заснував лейбл, коли, в якому місті.
Окремим блоком — у які плейлісти тр…
Хочете зробити ідеально? Ризикуєте не зробити взагалі.
Публікую картки з тезами до скороченої версії уроку 4.5 «ETI-підхід як спосіб реалізації задач в умовах наявності обмежених ресурсів» курсу «Для менеджерів».
Перфекціонізм може блокувати запуск нових ідей: внутрішній стандарт не дозволяє прийняти результат рівня «просто нормально», а страх зробити гірше за попередній успіх заважає почати.
Зроблене «неідеально,…
Створили інтерактивний посібник по книзі «Для менеджерів» — отримуйте індивідуальний контент під свій запит
П'ять з половиною років я записував усе, що ми в компанії навчилися робити правильно, і що зламали, перш ніж знайти правильні рішення. Так з'явилася книга «Для менеджерів».
Тепер ШІ-директор FRACTAL, розробник LITI та застосунку FRACTAL PLUS Сергій Саута видав онлайновий інтерактивний посібник, що працює як т…
Розповідаємо про HRM-систему, зібрану з реального 15-річного досвіду керування персоналом у FRACTAL — CEO CoreHR Ігор Свириденко у новому випуску подкасту FRACTAL Talks
У нашій розмові ви почуєте:
1️⃣ Як розкладається ідеальний профіль клієнта (ICP) HRM-системи на три типи клієнтів — від стартапу на 5-30 людей без HR до груп компаній зі своїм софтом.
2️⃣ Що з HR-процесів — гігієнічний must have (реєстр, відсутност…
Не витрачайте свій ресурс, щоб погану роботу співробітника зробити задовільною — гасло мого уроку 3.4. «Як правильно звільняти»
Цей урок можна знайти у книзі «Для менеджерів» і безоплатному курсі «Для менеджерів».
Пам'ятайте: всі дорослі люди мають піклуватися про себе самі. Тобто здебільшого не варто давати волю цьому «шкода», навіть якщо спеціаліст — хороша людина.
Ваше завдання — зробити так, щоб ваші люди не п…
Світ за п'ять хвилин щоранку: 13 видань, 6 новин максимум. Так працює мій новий AI-бот World in 5.
Це канал для тих, хто хоче знати, що сталося у світі, але не має двох годин на читання преси.
Раніше світові новини й розбори подкастів жили в одній стрічці — у Айс читає подкасти. Це були два різні продукти в одному місці, що заважало обом.
🌍 Що це за канал
Щоранку о 8:00 — від однієї до шести новин.
Джерела — три…
Бізнес-інкубатори не працюють — на інтерв'ю Стасу Юрасову пройшлися тим, як дорослішав я та FRACTAL
Здивувався, як лайтово пролетіли дві години: від спогадів про дитинство, перші спроби підприємництва, як у шостому класі я помітив, що мені подобається щось організовувати, і до першого бізнес-інкубатора, першої компанії, першого офісу і згодом місії уже для групи компаній.
Стас не квапив мене і заохочував давати дет…
🤖 Кейс ШІзації №4. Бот, що робить із войса гарно оформлені пости, які приємно читати.
Зібрав бота, якому можна наговорити думки чи перекинути текст, щоб із нього зробити структурований пост. Це не означає, що його треба постити в паблік — може бути просто структурований текст, який комусь скидаєш.
Мій юзкейс: якщо хочу комусь надіслати аудіо → записую войс боту → він робить мені якісно оформлений текст, із гарним ф…
Застосунок для фінансового планування finerd.ai заходить в Україну
Мій партнер Радомир Новкович має унікальний бекграунд у фінтех-ніші ніші: 13 років автоматизував фінанси сотень компаній — від маленьких бізнесів до корпорацій. А свій перший екзіт зробив 10 років тому саме з продуктом для фінансового обліку. Тепер він із командою розробив і запустив застосунок, який допомагає навести лад у фінансах. Почав робити йог…
Відкриваємо набір на другий потік Miltech Product Management
На першому потоці курсу Miltech Product Management від компанії кар’єрного розвитку Choice31 & IAMPM вже навчаються 180+ студентів — з Norwegian Armed Forces, Firebolt Engineering, DROPLA TECH, Flexi IT, Buntar Aerospace, Sender Fulfillment / BOXRAW Ukraine, ТОВ «УКРАВІАСИСТЕМ», Def Drones, BotsCrew, Brave1, Безпілотні авіаційні системи, партнери НАТО, а т…
У кожному другому науковому заголовку «вчені довели». Вибірка — 12 мишей
Тому я запустив канал SCIENCE IN 5 — Наука за пʼять хвилин — який не пропускає булшіт.
Читати це неможливо, ігнорувати шкода, бо можна пропустити щось справді доказове.
Ось які правила я ввів для власного каналу:
1️⃣ Бот обходить 22 наукових джерела і бере лише те, про що незалежно написали щонайменше два різні видання. Одне видання — це пре…
«Ринок звик купувати трафік замість покупки доходу» — розібралися, як заробляти більше з трафіку без реклами у новому випуску FRACTAL Talks із Данилом Мініним
*CRO (Conversion Rate Optimization) — це процес покращення сайту або додатку для того, щоб якомога більше відвідувачів виконували потрібну цільову дію.
Логіка проста: замість заганяти більше трафіку у воронку, вони забирають те, що заважає людям купувати. І ц…
❤26👍5🔥5
Showing the 12 most recent of 40 posts we hold for @artemborodatiuk. 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.
Posts edited after publishing
@artemborodatiuk edited 3 posts after it first published — the same permalink now carries different wording than the one this register originally read, caught because our own crawl held a copy of the earlier text.
An edit is not deception. Typo fixes, price updates and corrections look exactly like this too — this register can tell you the wording changed and when, not why. How this is measured.
First edit seen
26 August 2026
Most recent edit
1 September 2026
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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.
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.
Handles this channel named that no longer answer
Dead references
1
handles named in this channel’s posts, vacant today
Evidenced gone
1
we ourselves saw one of these resolve, at some point
Never seen alive
0
vacant every time we have ever looked
@artemborodatiuk named 1 handle that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all. A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
Evidenced gone
We ourselves saw each of these resolve to a real page at some point before it went vacant — a genuine, evidenced change, not an inference from absence.
@icereadsnews named in 3 posts, 29 August 2026 – 4 September 2026 · confirmed gone 13 September 2026 (two independent sightings — see how we confirm a dead handle)evidenced
Channels Telegram recommends alongside this one
Telegram’s own answer, not this register’s. When this register asks Telegram’s API what is similar to this channel, this is the list it returns, in the exact order Telegram returns it — never re-sorted by subscribers or by anything else this register measures. The relationship, and the order, are Telegram’s; we record them and date them, and make no claim of our own about which of these channels actually resemble this one.
Read from Telegram’s recommendation API, most recently 14 September 2026. Telegram holds a list like this for a small and growing share of the register — how this is measured, and why most channel pages show nothing here.
Appears in Telegram’s recommendations for other channels
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
Податки фіз осіб та ФОП @UAtaxesYou · 23,620 Telegram ranks this channel #19 of 79 here — alongside 78 others — read 18 September 2026
Business Week | Бізнес | Фінанси | Інвестиції @businessweekua · 25,344 Telegram ranks this channel #31 of 77 here — alongside 76 others — read 14 September 2026
Мандзяк Віктор @mandziak · 125,718 Telegram ranks this channel #39 of 75 here — alongside 74 others — read 17 September 2026
AMELIN (Economics, Defense Innovation and Futures) @AnatoliyAmelin · 19,426 Telegram ranks this channel #61 of 79 here — alongside 78 others — read 2 October 2026
This channel appears in 4 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 28 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Артем Бородатюк” (@artemborodatiuk), 26,452 subscribers as measured 28 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/artemborodatiuk.
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.