Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Євген Плохой 🟡 (блог)

Channel

Євген Плохой 🟡 (блог)

@badproductblog

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

2,746subscribers

-73 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1001105095782
TypeChannel
Username@badproductblog
CreatedBetween 1 February 2017 and 31 October 2019 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded5 September 2026
Last confirmed live15 September 2026
Measurements held13
Confirmed unchanged1 time, most recently 15 September 2026
On Telegramt.me/badproductblog

Topic

Personal blog — 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 15 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 92% 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

2,7462,8192,782.56 August 2026 — 2,819 subscribers10 August 2026 — 2,818 subscribers13 August 2026 — 2,819 subscribers19 August 2026 — 2,814 subscribers23 August 2026 — 2,813 subscribers26 August 2026 — 2,810 subscribers29 August 2026 — 2,807 subscribers31 August 2026 — 2,806 subscribers3 September 2026 — 2,767 subscribers5 September 2026 — 2,767 subscribers8 September 2026 — 2,754 subscribers12 September 2026 — 2,751 subscribers15 September 2026 — 2,746 subscribers6 August 202615 September 2026
13 measurements spanning 40 days, net -73. 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 2,735–2,830 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
15 Sept 2026, 14:202,746-5
12 Sept 2026, 08:552,751-3
8 Sept 2026, 15:162,754-13
5 Sept 2026, 05:222,767no change
3 Sept 2026, 18:582,767-39
31 Aug 2026, 20:532,806-1
29 Aug 2026, 03:352,807-3
26 Aug 2026, 04:032,810-3
23 Aug 2026, 14:372,813-1
19 Aug 2026, 22:342,814-5
13 Aug 2026, 05:352,819+1
10 Aug 2026, 12:082,818-1
6 Aug 2026, 02:412,819first reading

Engagement

20 posts held, back to 6 September 2023the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
24.5%
avg views ÷ 2,746 subscribers
Avg views / post
674
2 posts measured
Reaction rate
1.48%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
of 20 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 3 September 2026
Posts held20 (6 September 20233 September 2026)
Views total1,347
Reactions total20
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken5 Sept 2026, 05:22 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

538 reactions across 18 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 41.3% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
22241.3%
👍18634.6%
🔥6111.3%
😁6011.2%
💩91.67%

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 18 of the 20 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 538 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 20 most recent posts we hold, published 6 September 2023 to 3 September 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

3 Sept 2026, 09:24 UTC729 views10 reactionsread 5 September 2026

Ті, з ким ми спілкуємося регулярно, знають, як багато мені є що вам розказати і про АІ, і про менеджмент, і оце все. І здавалося: «Так є ж АІ, пиши хоч до усрачки!», але парадокс у тому, що той самий АІ дозволяє зробити на стільки більше, ніж пост, що на них часу не залишається Але є люди талановиті (не я), які іще й пости самі писати встигають. І поки я сочкую, рекомендую вам пост Міші Нестора, написаний руками і з

9🔥1

3 Sept 2026, 09:24 UTC618 views10 reactionsread 5 September 2026
Forwarded from @productdevPhoto

Класичний менеджмент - це не погана наука. Це хороша наука про неповну версію людини. Мав натхнення і написав новий пост про обмеження класичного менеджменту (давно не писав, тішуся, що знайшов час, велкам) Менеджмент народився сто років тому на заводі, і логіка заводу досі живе в наших організаціях, хочемо ми того чи ні. У 1911 році Тейлор написав фразу, яка визначила ціле століття: "У минулому першою була людина

👍6💩4

7 Aug 2024, 15:08 UTC≈3,260 views49 reactionsread 5 September 2026

🟡🧑‍🔬📈КОЛО Дослідження Опитавши 1526 учасників з 42 країн, команда зробила для вас звіт на 42 сторінки із дослідженням руху волотерства в Україні. Купа інсайтів, чудової графіки, та, як завжди, багато жовтого кольору доступни без SMS та реєстрації. Ми задалися питаннями чому люди донатять, чи не донатять, чи можна вважати донати волонтерством, на що люди готові донатити більш за все та багато іншого. Завантажуйте с

👍2818🔥3

24 May 2024, 08:37 UTC≈6,280 views20 reactionsread 5 September 2026

🟡 КОЛО опитування + результати Ми проводимо велике опитування всіх, хто залучається у допомогу нашому Війську. Хочеться разом із вами розібратися із тим, як працюють чи чому не працюють донати, хто ті всі волонтерки та волонтери, яка їхня/наша мотивація і як нам її не зменшувати, а ще краще підвищувати і працювати разом на збереження України і наближення перемоги. З усіма, хто приймає участь в опитуванні, ми поділе

20

15 May 2024, 08:27 UTC≈3,280 views62 reactionsread 5 September 2026
Photo

Google I/O’24 Цей рандомний скріншот стріму конференціі яскраво ілюструє те, на скільки цікавою вона була. Цього року, здається, слова “soon” та “google labs” (читай «хз шо, хз коли») звучали навіть частіше за “AI”. Я дуже вірю в Google, але контент в них, канєш, дуже нудний — то обіцянки без конкретики, то телефон загублять і не можуть демо показати. https://t.me/badproductblog

😁60👍2

13 May 2024, 07:17 UTC≈6,470 views106 reactionsread 5 September 2026

👆🙅‍♂️😩 Єдина причина, чому ваш стартап чи ініціатива провалиться. Всі ми вже бачили купу статистики про те, чому стартапи провалюються: немає проблеми, не вистачає грошей, не знайшли канал просування, не вдалося знайти product market fit, задушили конкуренти, з'явилася нова технологія, змінився ринок... Перелік можна продовжувати до безкінечності. Однак я можу з упевненістю сказати, що існує одна єдина причина, чом

👍7729

3 Apr 2024, 15:21 UTC≈3,060 views33 reactionsread 5 September 2026

👩‍🎨👨‍🎤Гайд по дизайн-менджменту Колись я дуже давно познайомився із Вовой Сафоновим, потім я пройшов його курс тоді ще по Sketch, потім Вова приєднався до команди Documents, а згодом очолив дизайн команду у PandaDoc. Cьогодні він свій досвід роботи в маленьких та великих командах, стартапах та багатомільйоних продуктах та навіть магазині квітів взяв та і виклав у вигляді текстового курсу. Я бачив декілька уроків і м

32👍1

28 Mar 2024, 17:32 UTC≈2,950 views19 reactionsread 5 September 2026
Forwarded from @doucommunityFile

27 березня в цьому Telegram-каналі провели войсчат присвячений темі переходу з продуктового менеджменту в управління командою. Обговорили, як перейти від ролі Product Manager в People Manager, які в цьому є переваги та недоліки, а також які можуть бути стратегії розвитку та мотивації команди. Слухайте тут, або на Soundcloud 👉🏻 https://dou.ua/goto/owbJ Побачимось з вами та спікерами на конференції DOU Day 18 травн

🔥154

28 Mar 2024, 17:32 UTC≈2,700 views10 reactionsread 5 September 2026

Про перехід з product у people менеджмент Вчора зібралися разом із Мішою Нестором (CPO Київстар, КОЛО) та Яром Бірзулом (CEO Archon, КОЛО) на DOU стрімі та поспілкувалися про менеджерів, менеджерів людей, менеджерів менеджерів та навіть про лідерів. Були дуже доречні та цікаві інсайти від слухачів, та і взагалі чудово провели час :)

10

8 Mar 2024, 10:59 UTC≈3,520 views23 reactionsread 5 September 2026

🧔🤖👩‍🦰 Впровадження AI в команді та продуктах Поки власні подкасти поставили на паузу, прийшов у гості на подкаст Reteno, де поговорили про досвід впровадження AI інструментів у роботі команди та у сам продукт. Кажуть, було цікаво. Скажіть і ви, що думаєете :) ✔️ Відео: https://www.youtube.com/watch?v=2E2Dy7aPH5Y ✔️ Формат аудіо: - podcasts.apple.com - podcasts.google.com (поки живий) - castbox.fm - spotify.com

🔥19👍4

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @badproductblog. 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.

Forward network

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.

Mentions

Named by 1 registered channel — 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.

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 15 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Євген Плохой 🟡 (блог)” (@badproductblog), 2,746 subscribers as measured 15 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/badproductblog.

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.