Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Evgeny Kuznetsov | DataHints – анализ и визуализация данных в маркетинге

@datahints

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

171subscribers

+0 since we began measuring on 6 August 2026

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

Register entry

Telegram ID-1001257837729
TypeChannel
Username@datahints
DescriptionEvgeny Kuznetsov, Digital Strategist в jetstyle.ru 📈🐧 Делюсь опытом и советами в сфере маркетинговой аналитики. Возникли вопросы, идеи, предложения – пишите @em_kuznetsov
CreatedBetween 1 March 2018 and 30 June 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded8 August 2026
Last confirmed live8 August 2026
Measurements held2
On Telegramt.me/datahints

Growth

1716 August 2026 — 171 subscribers8 August 2026 — 171 subscribers6 August 20268 August 2026
2 measurements spanning 2 days. 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 170–172 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
8 Aug 2026, 15:00171no change
6 Aug 2026, 22:02171first reading

Engagement

17 posts held, back to 23 May 2026the 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
29.2%
avg views ÷ 171 subscribers
Avg views / post
50.0
1 post measured
Reaction rate
10.0%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
of 17 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 August 2026
Posts held17 (23 May 20263 August 2026)
Views total50
Reactions total5
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken8 Aug 2026, 15:00 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
234
Videos
18
Links
151

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 8 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.

Reaction mix

105 reactions across 15 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 38.1% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥4038.1%
👍1817.1%
😁1817.1%
1211.4%
🙈87.62%
🤣32.86%
🍾21.90%
🥴21.90%
🗿10.952%
😢10.952%

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 15 of the 17 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 105reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 17 most recent posts we hold, published 23 May 2026 to 3 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.

Recent posts

3 Aug 2026, 13:12 UTC50 views5 reactionsread 8 August 2026
Forwarded from @jetstyle_ruPhoto

Почему Алиса AI цитирует одни сайты и игнорирует другие? Вместе с нашим SEO-лидом Олегом Угрениновым мы разобрали инструкцию Яндекса про то, какие аспекты влияют на ранжирование в Поиске и попадание в ответы Алисы AI. Ещё до её выхода у нас были гипотезы о том, как всё устроено. Инструкция их подтвердила. А дальше мы решили проверить всё на данных реальных клиентов. Проанализировали 27 сайтов по показателю Share

🔥5

9 Jul 2026, 22:21 UTC138 views10 reactionsread 8 August 2026
Photo

Пипец я тут триллер пережил... В общем решил запилить бота, которому буду кидать ссылки из запрещенной соцсети с картинками и видосиками чтобы он их сохранял без рекламы, подтверждения и смс. И GPT-5.5 мне реально сделал его за 15 минут, вполне рабочий бот – скачал мне и видосик и галерею. Думаю, дай залью на сервер где у меня хостится другой бот и потестирую. Отправляю агента проверить что там с сервером по ssh

🙈8🍾2

23 Jun 2026, 13:59 UTC155 viewsread 8 August 2026
Forwarded from @YAN_analytic

В Яндекс Тег Менеджере появились сабконтейнеры — дополнительные рабочие пространства внутри основного контейнера. Вот как это выглядит ↓ ⠀⠀ 📁 / | | \ 📁 📁 📁 📁 Обновление поможет избежать конфликтов правок и путаницы при совместной работе: ⚫️Разделить настройки по направлениям, проектам или задачам ⚫️ Публиковать изменения отдельно от основного контейне

23 Jun 2026, 09:31 UTC144 views2 reactionsread 8 August 2026

Вот прям в точку... Написал с помощью агентов цепочку витрин для разметки трафика, мэтчинга клиентов между CRM и метрикой, и расчета атрибуции. Кросс-чеки все проходит, документация понятная и великолепная. Вроде все логично, экономия времени невероятная. Только вот теперь надо заставить себя сесть и пройти по шагам преобразования каждой витрины чтобы полностью разобраться в логике, иначе внутренняя чуйка говорит

🥴2

22 Jun 2026, 11:17 UTC111 views8 reactionsread 8 August 2026
Forwarded from @jetstyle_ruPhoto

«А что, так можно было?» Именно такую реакцию мы чаще всего слышим, когда показываем клиентам нормальную систему аналитики вместо набора разрозненных отчётов. Потому что аналитика — это не отчёт и даже не дашборд. Это процесс, который помогает принимать решения: ➡️понимать, что происходит с маркетингом, ➡️где растёт спрос, ➡️каким данным можно доверять ➡️и почему после отключения одной рекламной кампании внезапно

👍7🔥1

17 Jun 2026, 16:03 UTC107 views17 reactionsread 8 August 2026
Forwarded from @ustimenko_in_digital

Как за 4 года вырастить спикера, который готов выступать где угодно Все мы знаем, что люди покупают у людей. И поэтому агентству важно, чтобы у них были люди, у которых хотят покупать. И часто эти люди не менеджеры, владеющие лучшими механиками продаж, а эксперты, которые публично делятся своей экспертизой. Сначала ты слышишь человека на сцене, потом запоминаешь, из какой он компании. А когда возникает задача — обра

🔥98

15 Jun 2026, 18:01 UTC140 views3 reactionsread 8 August 2026
Photo

Одну идею переизобрели трижды — значит, рабочая Энтузиасты собирали себе AI-вики из markdown задолго до хайпа. Карпатый сформулировал паттерн коротко и громко. А на днях Google выпустил под это открытый стандарт — Open Knowledge Format. Идея простая: каждый файл, таблица, метрика, концепт в базе знаний описывается отдельным markdown-документом. Агент читает — и понимает, что есть, как связано, где искать. Никакой п

👍3

14 Jun 2026, 07:10 UTC116 viewsread 8 August 2026
Forwarded from @zamesin

Что произошло с Fable / Mythos. Перевод поста David Sacks, AI & Crypto Czar "Я провёл ряд разговоров с людьми внутри правительства и вне его о текущей ситуации с Anthropic, и вот что, как я полагаю, соответствует действительности: — Как мы знаем, в начале этой недели Anthropic публично выпустила свои модели класса Mythos под коммерческим названием Fable. — Fable — это Mythos с ограничителями (guardrails). Но если

12 Jun 2026, 08:19 UTC111 views2 reactionsread 8 August 2026
Photo

Еще немного потестировал Fable Если раньше при постановке задачи написать серию Jupyter-ноутбуков с SQL-запросами и кросс-чеками Claude просто писал мне код и документацию к нему то с Fable видно что он закапывается гораздо глубже. Помимо того что он сначала понаделал серию SQL-запросов чтобы разобраться в данных – затем, при написании кода, он многократно его тестировал, прогонял код, находил баги и правил. С одн

2

10 Jun 2026, 15:13 UTC115 views4 reactionsread 8 August 2026
Photo

Решил я значит потестить Fable чтобы спроектировать архитектурное решение как раскатать самописную сквозную аналитику в проекте на все источники клиентов (сейчас она покрывает только тех кто ходил через сайт). Что модель сделала первым делом? Правильно, нашла в проекте все реквизиты от базы данных и принялась строчить SQL-запросы чтобы изучить что же там есть в реальных данных. В режиме ask before edits... Я прос

😁2🗿1😢1

Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @datahints. 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.

Citation-graph rank

Citation-graph rank — 720,465 of 1,160,990entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.

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 4 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.

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

“Evgeny Kuznetsov | DataHints – анализ и визуализация данных в маркетинге” (@datahints), 171 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/datahints.

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.