Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for ЧистоДа

Channel

ЧистоДа

@chistoDarf

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

77subscribers

+3 since we began measuring on 14 October 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1001568371602
TypeChannel
Username@chistoDarf
CreatedBetween 1 August 2021 and 12 April 2022 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded14 October 2026
Last confirmed live30 October 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged3 times, most recently 30 October 2026
On Telegramt.me/chistoDarf

Growth

747775.514 Oct 2026, 16:47 — 74 subscribers14 Oct 2026, 17:22 — 74 subscribers15 Oct 2026, 01:09 — 77 subscribers14 Oct 2026, 16:4715 Oct 2026, 01:09
3 measurements taken within a single day, net +3. 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 74–77 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
15 Oct 2026, 01:0977+3
14 Oct 2026, 17:2274no change
14 Oct 2026, 16:4774first reading

Engagement

12 posts held, back to 12 April 2022 — 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.

ERR · 30 days
45.8%
avg views ÷ 77 subscribers
Avg views / post
35.3
10 posts measured
Reaction rate
7.12%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
10
of 12 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. It is computed over the 8 of 10 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 14 October 2026
Posts held12 (12 April 2022 – 14 October 2026)
Views total353
Reactions total20
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken14 Oct 2026, 17:22 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.

What this channel posts

Video runtime
21s
Average length
11s

Measured directly from 2 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

22 reactions across 10 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 54.5% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
❤1254.5%
🔥836.4%
🆒29.09%

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 12 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 22 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 12 most recent posts we hold, published 12 April 2022 to 14 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.

Recent posts

14 Oct 2026, 10:45 UTC25 views2 reactionsread 14 October 2026
Photo

🧼 Сегодня работаем на большом объекте! В работе сразу 12 матрасов 🛏 Впереди большой объём работы: удаление пятен, накопившихся загрязнений и тщательная химчистка каждого матраса. 💧 Наша задача — не просто освежить внешний вид, а максимально глубоко очистить обивку от загрязнений, пыли и неприятных запахов. Работаем профессиональным оборудованием и подбираем химию с учётом особенностей материалов. 📸 Обязательно п…

🆒2

13 Oct 2026, 10:43 UTC27 views2 reactionsread 14 October 2026
Photo

Одно из наших основных правил работы звучит так — чем раньше, тем лучше! ⏳ Чем раньше вы обратитесь за услугами по химчистке мебели, тем более высокие шансы очистить мебель от пятен и загрязнений. Уход за разными тканями очень отличается, к сожалению, здесь нет универсального средства, который избавлял бы от любых видов пятен. ◻️ Домашняя чистка способна нанести текстилю значительный урон и навсегда повредить мебе…

❤2

12 Oct 2026, 17:49 UTC32 views3 reactionsread 14 October 2026
Photo

🛋 ЕЩЁ ОДИН ДИВАН ПОЛУЧИЛ ВТОРУЮ ЖИЗНЬ! ✨ Делимся результатом одной из наших работ 💜 Со временем даже самая аккуратная мебель теряет первоначальный вид: появляются пятна, потемнения и следы повседневного использования. 🧼 Что мы сделали: — Провели глубокую химчистку обивки. — Обработали загрязнённые участки. — Удалили накопившуюся грязь с помощью экстрактора. — Освежили внешний вид дивана. ✨ Результат — на фотограф…

❤3

12 Oct 2026, 17:46 UTC31 viewsread 14 October 2026
Photo

🍷 РАЗБОР ПЯТНА №2 — КРАСНОЕ ВИНО Первая мысль — срочно засыпать всё солью? 🧂 Лучше не экспериментировать. В домашних условиях самое безопасное действие — промокнуть вино чистой впитывающей тканью, не растирая его по обивке. И особенно не стоит заливать пятно кипятком или использовать подряд уксус, соду, перекись и бытовую химию. Чем меньше средств успело попасть в ткань до профессиональной чистки, тем проще предс…

12 Oct 2026, 07:47 UTC32 views2 reactionsread 14 October 2026
Photo

🍂 ЗАВЕРШАЕМ СЕЗОН МОЙКИ ОКОН! 🪟✨ На этих выходных работали на большом объекте после ремонта в КП «Лесные Озёра» 🏡 Панорамное остекление, высокие окна, множество стеклянных секций — работы было немало! 💪 Объекты после ремонта требуют особого внимания:!на остеклении трудные загрязнения, грунтовка, краска, лак и т. д. 🍁 Постепенно завершаем сезон мойки окон! Осень — отличное время, чтобы привести остекление в порядо…

❤2

9 Oct 2026, 09:32 UTC41 viewsread 14 October 2026
Photo

🧽 МАТОВАЯ КУХНЯ ВСЯ В ОТПЕЧАТКАХ? ЗАПОМИНАЙТЕ ЛАЙФХАК! Жирные следы от пальцев, пятна возле ручек и разводы после уборки — знакомая проблема? 💡 Вам понадобятся всего 3 вещи: 🫧 Fairy — 5 капель на 1 литр тёплой воды. 💧 Чистая вода — лучше фильтрованная. 🧽 Три мягкие салфетки из микрофибры. Что делаем? 1️⃣ Смачиваем первую микрофибру раствором Fairy, хорошо отжимаем и аккуратно протираем фасады. 2️⃣ Второй микр…

9 Oct 2026, 05:57 UTC44 views2 reactionsread 14 October 2026
Photo

🛏 КОГДА ВЫ В ПОСЛЕДНИЙ РАЗ ЧИСТИЛИ СВОЙ МАТРАС? Постельное бельё мы меняем регулярно, а вот про матрас часто забываем. И совершенно зря! 👀 💤 За год мы проводим в кровати около 3 000 часов! За это время в матрасе постепенно накапливаются: 🦠 Пылевые клещи и их аллергены — могут провоцировать аллергические реакции. 💦 Пот и кожный жир — проникают через постельное бельё и загрязняют поверхность. 🐕 Шерсть и частички …

❤2

8 Oct 2026, 16:35 UTC49 views3 reactionsread 14 October 2026
Photo

🧼 РАЗБОР ПЯТНА №1 — КОФЕ ☕ Пролили кофе на диван? Главное — не начинайте активно тереть пятно. При трении жидкость может проникнуть глубже в наполнитель, а само пятно — стать больше. Что сделать сразу: аккуратно промокнуть место чистой белой салфеткой или полотенцем, собрав максимум влаги. Не использовать горячую воду и не смешивать несколько пятновыводителей подряд. А если кофе был с молоком, ситуация сложнее: о…

❤3

8 Oct 2026, 12:28 UTC38 views3 reactionsread 14 October 2026
Photo

✨ ДО / ПОСЛЕ — результат, который говорит сам за себя! Даже любимый диван со временем теряет свою свежесть: появляются пятна, загрязнения, обивка становится тусклой. 🛋 На этот раз наша команда провела профессиональную химчистку углового дивана. 🧽 Что мы сделали: ✔️ Удалили накопившиеся загрязнения и пятна ✔️ Очистили обивку от пыли и грязи ✔️ Освежили цвет и внешний вид ткани ✔️ Вернули дивану чистоту и ухоженный …

🔥3

8 Oct 2026, 12:22 UTC34 views3 reactionsread 14 October 2026
Photo

Мы снова на связи! 🧹✨ Давно нас здесь не было, но это не значит, что мы перестали работать! Всё это время мы продолжали заниматься любимым делом — наводить чистоту и уют в ваших домах и квартирах. 🏡 За время нашего отсутствия в социальных сетях мы провели множество уборок, накопили новый опыт и теперь готовы снова делиться с вами результатами нашей работы! Что вас ждёт здесь? 🧽 Фото и видео наших уборок ✨ Результ…

🔥3

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

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

“ЧистоДа” (@chistoDarf), 77 subscribers as measured 15 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/chistoDarf.

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.