Marketing & affiliate — 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 25 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 90% 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
9 measurements spanning 66 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 123–152 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
13 Oct 2026, 07:49
139
-1
3 Oct 2026, 17:55
140
-1
18 Sept 2026, 20:15
141
-4
10 Sept 2026, 06:18
145
-4
31 Aug 2026, 15:19
149
+23
23 Aug 2026, 14:14
126
-1
15 Aug 2026, 00:52
127
-1
9 Aug 2026, 01:45
128
no change
7 Aug 2026, 20:28
128
first reading
Engagement
6 posts held, back to 7 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 page of 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 6 posts for this entry, the most recent from 6 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Reaction mix
115 reactions across 6 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 48.7% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
56
48.7%
❤
32
27.8%
✍
8
6.96%
😁
5
4.35%
💯
4
3.48%
🤩
4
3.48%
🤓
2
1.74%
🦄
2
1.74%
👀
1
0.87%
👨💻
1
0.87%
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 6 of the 6 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 115 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 6 most recent posts we hold, published 7 July 2026 to 6 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.
Готовим следующую серию выпусков нашей Лаборатории 🧪
В выборе алгоритмов рекомендаций легко запутаться. Все они как будто делают одно и то же — предлагают покупателям товары из каталога. Но стоит выбрать неподходящий алгоритм, и рекомендации начинают работать против вас.
На очереди 3 популярных алгоритма Mindbox:
«Ручное соответствие» и «Сопутствующие товары», которые помогают дополнить покупку, и алгоритм «Похожи…
👨🔬 Как случайно не создать CRM-монстра из блока рекомендаций
В карточках рассказали о трех частых ошибках при настройке персональных рекомендаций в Mindbox.
😉 В предыдущих сериях Лаборатории Bonfire:
• Персональные рекомендации: когда не стоит спешить с внедрением
• Что учесть при настройке и запуске персональных рекомендаций
🔥 CRM-маркетинг с Bonfire
Обсудить задачи | Заказать аудит
Когда стоимость рекламы растет и привлечение новых клиентов дорожает, собственная клиентская база становится одним из самых ценных активов
Поэтому CRM/email-маркетинг сегодня из вспомогательного канала превратился в полноценный инструмент роста.
Уже работает CRM-канал,
а роста нет?
Многие компании обращаются к нам именно на этом этапе.
Bonfire за 3 дня проведет аудит и предоставит предметный разбор канала с фокус…
🤩 Продолжаем испытания алгоритмов Mindbox
В прошлом выпуске Лаборатории мы выяснили, каким проектам подходит алгоритм «Персональные рекомендации».
Теперь переходим к запуску этого алгоритма.
Покажем, что подготовить заранее, что понадобится в процессе и как грамотно настроить рекомендации.
🔥 CRM-маркетинг с Bonfire
Обсудить задачи | Заказать аудит
Премиальную мебель редко покупают после одного письма. Тем не менее email приносит миллионы рублей выручки, если сопровождает клиента на протяжении всей сделки
В новом кейсе показали, как мы перестроили CRM-маркетинг салона премиальной мебели и увеличили доходность канала в 17 раз.
✨Читать кейс ✨
Если у вас уже работает CRM-канал, а роста нет, команда Bonfire за 3 дня проведет аудит и предоставит предметный разбор…
Этой весной мы обновили дизайн регулярных рассылок для одного из наших клиентов 🐟
Посмотрите в карточках, что мы изменили и какие результаты увидели после запуска.
А если хотите понять, что можно улучшить в ваших рассылках, мы готовы провести бесплатный аудит CRM-канала, предложить решения и помочь их внедрить.
🔥 Напишите нам
🔥10❤6🦄2
Showing the 6 most recent of 6 posts we hold for @bonfire_email_marketing. 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 13 October 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Email и CRM-маркетинг с BONFIRE” (@bonfire_email_marketing), 139 subscribers as measured 13 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/bonfire_email_marketing.
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.