23 measurements spanning 23 days, net +38. 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 35,672–36,115 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 23
Measured (UTC)
Subscribers
Change
30 Aug 2026, 23:45
36,064
+62
30 Aug 2026, 00:17
36,002
+35
28 Aug 2026, 23:42
35,967
+11
28 Aug 2026, 02:57
35,956
+13
27 Aug 2026, 01:56
35,943
+15
25 Aug 2026, 23:36
35,928
+17
24 Aug 2026, 20:03
35,911
+33
23 Aug 2026, 07:44
35,878
-13
21 Aug 2026, 16:58
35,891
+31
20 Aug 2026, 16:36
35,860
+90
19 Aug 2026, 14:34
35,770
+31
18 Aug 2026, 14:24
35,739
+13
17 Aug 2026, 12:58
35,726
+3
16 Aug 2026, 08:08
35,723
-42
14 Aug 2026, 21:46
35,765
-58
13 Aug 2026, 15:26
35,823
-35
12 Aug 2026, 15:24
35,858
-45
11 Aug 2026, 12:34
35,903
-29
10 Aug 2026, 09:56
35,932
-43
9 Aug 2026, 09:11
35,975
first reading
Engagement
28 posts held, back to 27 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 50 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
6.08%
avg views ÷ 36,064 subscribers
Avg views / post
2,190
21 posts measured
Reaction rate
0.214%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
21
of 28 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 19 of 21 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 30 August 2026
Posts held
28 (27 July 2026 – 30 August 2026)
Views total
46,054
Reactions total
93
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
31 Aug 2026, 06:02 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
439
Videos
281
Links
563
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 31 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.
Video runtime
21m 46s
Average length
1m 13s
Measured directly from 18 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
124 reactions across 26 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 74.2% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
92
74.2%
👏
17
13.7%
😍
5
4.03%
👾
4
3.23%
👀
2
1.61%
💯
2
1.61%
😁
2
1.61%
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 26 of the 28 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 124reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 28 most recent posts we hold, published 27 July 2026 to 30 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.
⭐️نمونه پرامپت شکستن شیشه ماشین 👇
بستر و جهان سازی [صحنه در یک پیاده رو شهری آمریکایی در عصر دیر هنگام رخ می دهد کنار یک خودروی پارک شده تیره و لوکس هوا گرم و سنگین است نور خورشید با زاویه پایین از کنار ساختمان ها عبور می کند و روی شیشه خودرو و بدنه فلزی هایلایت نرم می سازد فضای کلی باید کاملاً فوتورئال و سینمایی باشد با پاسخ رنگی شبیه نگاتیو فیلم اواخر دهه شصت و اوایل دهه هفتاد رنگ های گرم کهربایی قهوه ای پوست طبیعی…
⭐️نمونه پرامپت لیز خوردن 👇
Reference Bindings: Subject 1 / Facial Identity = Reference_Image_1, preserving the exact adult woman’s facial identity, golden-blonde bob haircut, brown eyes, brows, nose, lips, skin texture, facial proportions, and natural expression; do not use the reference’s studio background or black T-shirt as the environment. Sunglasses Object = Reference_Image_2, preserving the exact black front fr…
🟢آموزش ساخت ویدیو سینمایی در دیجی مارک✨
▶️مشاهده آنلاین ویدیو (در آپارات) 👉
👑توی این آموزش، ساخت ویدیوهای سینمایی و حرفهای با مدلهای قدرتمند Wan 3.0، Minimax H3 و Seedance در دیجی مارک آموزش داده شده و نکات و توضیحات تکمیلی برای رسیدن به یک خروجی کامل و حرفهای هم بهصورت کامل توضیح داده شده.
⚠️نکات تکمیلی: مدل Seedance از دیالوگ فارسی پشتیبانی نمیکنه، اما Minimax H3 و Wan 3.0 قابلیت پشتیبانی از دیالوگ فارسی رو…
🟢مدل ویدیو ساز «Wan» به دیجی مارک اومد⚡️
💥مدل Wan یکی از مدلهای قدرتمند برای ساخت ویدیوهای حرفهای و مخصوصاً تیزرهای سینماییه و کیفیت خروجیهاش در حد Seedance 2.5 هست.
با این تفاوت که از گویش فارسی هم در فایل صوتی، هم در پرامپت و هم در ادیت ویدیو پشتیبانی میکنه
⚠️مهمترین ویژگی Wan، امکان ساخت ویدیوهای تا ۳۰ ثانیه بهصورت یکپارچهست؛ یعنی مثل Seedance 2.5 میتونه یک ویدیوی طولانیتر رو بدون نیاز به اتصال چند کلیپ کو…
🟢مثلا باهاش میشه «حال کنید کار کنید» تبدیل کرد به «شینی نردن کوردون» 😂
🔰آموزش جامع ساخت ویدیو و لب خوانی ویدیو با دیجی مارک [٢/٢] 👉🏾
🔸البته این فانه ولی خب، کارای جدی تری مثل سخنگو کردن بلاگر با صدای خاص خودش در ویدیو هم باهاش انجام میدن،مثل نمونه های زیر👇🏾
🔰نمونه های سخنگو کردن کاراکتر ویدیو 👉🏾
🔗سایت دیجی مارک | اپ اندروید دیجی مارک 👉
✅کانال دیجی مارک در پیامرسان «بله»👉i
🔮@digimark_ai
🟢مدل های لبخوانی ویدیو به دیجی مارک برگشتن🔥
🖥همین الان میتونید در بخش «ویدیو بدون چهره » و سرویس «لبخوانی ویدیو » از دو مدل قدرتمند لبخوانی ویدیو «Kling LipSync» و «Sync So» استفاده کنید⚡️
🔰آموزش جامع ساخت ویدیو و لب خوانی ویدیو با دیجی مارک [٢/٢] 👉🏾
🔖یکی از اختصاصی ترین مدل های دیجی مارکه که در هیچ هوش مصنوعی فارسی دیگه ای نمیتونید پیداش کنید و میتونه براتون صدای ویدیو رو همراه با لبخوانی عوض کنه💯
⚔️تفاوت مدل «…
⭐️آموزش تیزر تبلیغاتی با مدل 🔥
📌آموزش ویدیویی پست رو حتما ببینید مراحل همراه با نمونه ها کامل گذاشته شده 👀
1️⃣برای ساخت ویدیو با عکس مرجع اول باید «برگه هویت» برای محصول یا کاراکترتون بسازید. برگه هویت برای این ساخته میشه که مدل با بیشترین دقت هویت سوژه مد نظر شما رو حفظ کنه.
از بخش تولید و ویرایش عکس سایت دیجی مارک«سرویس عکس محصول» یا «ویرایش حرفه ای عکس» میتویند برای محصول یا کاراکترتون با انتخاب قالب برگه محصول …
🟢الان استفاده کن، بعدا پرداخت کن!⚡️
⭐️موقع خرید اعتبار دیجی مارک میتونید از درگاه پرداخت اقساطی «اسنپ پی» در چهار قسط بدون سود، اشتراک های دیجی مارک رو تهیه کنید. این راه حل اقتصادی دیجی مارک بویژه مناسب کساییه که استفاده مداوم یا بلند مدت دارن✨
⏸ دیجی مارک چیه ؟ 👉
▶️آموزش خرید اشتراک دیجی مارک 👉
🔗سایت دیجی مارک | اپ اندروید دیجی مارک 👉
✅کانال دیجی مارک در پیامرسان «بله»👉
🔮@digimark_ai
🟢محصولتو با این قلاب میلیونی معرفی کن🔥
🗣️برای ساختنش، خیلی راحت از بخش «ویدیو» سایت دیجی مارک، به بخش «تولید و ویرایش ویدیو با Gemini Omni » عکس محصولتون و نمونه پرامپت زیر رو وارد کنید و ویدیوتون رو هم آپلود کنید و یه جلوه ویژه خفن تحویل بگیرین⚡️
⭐️نمونه پرامپت ها 👇
🔖یخچال و جارو برقی
سوژه مطابق ویدیو مرجع . هیچ لحن و حرکتی عوض نشود. دوربین ثابت است. در همون حالت طبیعی بدون تغییر در صحنه و لباس و اکشن و حرف فرد، …
🟢 آموزش کار با قالب های دیجی مارک ✨
▶️ مشاهده آنلاین آموزش ویدیویی (آپارات) 👉
🗣️خوبی پرامپت های دیجیمارک اینه که میتونید تیتر، رنگ قالب یا حتی ژست سوژه رو خیلی راحت شخصیسازی کنید؛ کافیه تغییرات مدنظرتون رو در فیلدها، یا همون اول پرامپت در بخش [توصیف سوژه] وارد کنید تا قالب دقیقاً با جزئیات دلخواه شما تولید بشه. ⚡️
🎮پرامپت قالبها هم کاملاً به فارسیه و میتونید بهراحتی لباس، ژست یا هر جزئیات دیگهای رو تغییر ب…
🔴 توی سه سوت کاور ریلز حرفه ای بساز!⚡️
📍مشاهده آموزش ویدیویی👉
خوبی دیجی مارک اینه که میتونید تیتر و رنگ قالب یا ژست سوژه رو خیلی راحت در فیلد ها، یا همون اول پرامپت در بخش{توصیف سوژه}شخصی سازی کنید تا دقیقا با تیتر و جزییات مد نظر خودتون تولید بشه
▶️ آموزش مرحله ای👇🏾
1️⃣اول از طریق لینک زیر وارد سایت دیجی مارک میشی (یه حساب میسازی یا وارد حسابت میشی) 👇🏾
https://app.digimark-ai.com/
2️⃣ بعد از صفحه اصلی سایت یا من…
🔴 توی سه سوت کاور ریلز حرفه ای بساز!⚡️
📍مشاهده آموزش ویدیویی آنلاین (آپارات) 👉
🔖توی دیجی مارک با کمک سرویس "تولید کاور ریلز" خیلی راحت میتونید بدون نیاز به پرامپت نویسی و فقط با انتخاب قالب ها یا آپلود کاور نمونتون، کاور های ریلز جذاب بسازین 😍
خوبی دیجی مارک اینه که میتونید تیتر و رنگ قالب یا ژست سوژه رو خیلی راحت در فیلد ها، یا همون اول پرامپت در بخش{توصیف سوژه}شخصی سازی کنید تا دقیقا با تیتر و جزییات مد نظر خودتو…
❤5👏1
Showing the 12 most recent of 28 posts we hold for @digimark_ai. 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
@digimark_ai edited 1 post 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
22 August 2026
Most recent edit
22 August 2026
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 482,775 of 1,628,524entries 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 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 30 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“هوش مصنوعی دیجی مارک” (@digimark_ai), 36,064 subscribers as measured 30 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/digimark_ai.
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.