Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

آکادمی دیجیتال مارکتینگ

@dmacourse

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

4,319subscribers

-11 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.

Register entry

Telegram ID-1001003978166
TypeChannel
Username@dmacourse
CreatedBetween 1 September 2015 and 31 December 2015— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded6 August 2026
Last confirmed live12 August 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged1 time, most recently 12 August 2026
On Telegramt.me/dmacourse

Growth

4,3194,3304,324.56 August 2026 — 4,330 subscribers6 August 2026 — 4,329 subscribers9 August 2026 — 4,324 subscribers12 August 2026 — 4,319 subscribers6 August 202612 August 2026
4 measurements spanning 6 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 4,317–4,332 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
12 Aug 2026, 15:564,319-5
9 Aug 2026, 05:524,324-5
6 Aug 2026, 15:404,329-1
6 Aug 2026, 13:334,330first reading

Engagement

20 posts held, back to 27 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 5 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
6.31%
avg views ÷ 4,319 subscribers
Avg views / post
273
20 posts measured
Reaction rate
0.265%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
20
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. It is computed over the 4 of 20 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 1 August 2026
Posts held20 (27 July 20261 August 2026)
Views total5,454
Reactions total3
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken8 Aug 2026, 11:47 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

3 reactions across 2 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 66.7% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍266.7%
133.3%

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 4 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 3reactions 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 27 July 2026 to 1 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

1 Aug 2026, 19:30 UTC282 viewsread 8 August 2026
Photo

سیستم صدای مشتری را بساز 📌 هوش مصنوعی زمانی بازاریابی را بهتر می‌کند که با داده واقعی مشتری تغذیه شود، نه با حدس‌های زیبا. ۱. جمع‌آوری: سؤال‌ها، اعتراض‌ها و دلایل عدم خرید ۲. برچسب‌گذاری: موضوع، مرحله سفر و احساس غالب ۳. تحلیل: استخراج الگوهای پرتکرار با هوش مصنوعی ۴. تولید: ساخت محتوا برای حل یک سؤال واقعی ۵. بازبینی انسانی: کنترل صحت، لحن و ادعاها 🔥 چالش امشب: ۲۰ پیام اخیر مشتریان را پس از حذف نام، شماره، ایمیل

1 Aug 2026, 19:18 UTC218 viewsread 8 August 2026
Photo

از یک سؤال مشتری، ۵ محتوا بساز 🤔 یک نظر، سؤال یا اعتراض واقعی مشتری را انتخاب کن و این پرامپت را اجرا کن: بدون تغییر معنای پیام، نیاز پنهان و مرحله سفر مشتری را تشخیص بده. سپس برای آن ۵ خروجی بساز: پست آموزشی، ویدیوی ۴۵ ثانیه‌ای، پاسخ دایرکت همدلانه، سؤال متداول سایت و ایمیل پیگیری. برای هرکدام هدف، قلاب شروع، ساختار و دعوت به اقدام غیر فشاری بنویس. اگر پیام مبهم است، ابتدا حداکثر ۳ سؤال بپرس. منبع تو کدام است؟ 📩

1 Aug 2026, 15:32 UTC236 views0 reactionsread 8 August 2026
Photo

۳ پرامپت برای دیجیتال مارکتینگ 🧰 ۱. پرسونای واقعی: بر اساس اطلاعات واقعی کسب‌وکار، هدف، درد، محرک خرید، موانع اعتماد و سؤال‌های مشتری را استخراج کن. موارد قطعی، فرضیه‌ها و اطلاعات نیازمند تحقیق را جدا کن. ۲. پیام متقاعدکننده: ویژگی‌های محصول را با زنجیره «ویژگی ← فایده ← نتیجه واقعی ← مدرک لازم» به پیام تبلیغاتی شفاف و بدون اغراق تبدیل کن. ۳. بررسی صفحه فرود: صفحه را از نظر پیشنهاد ارزش، اعتمادسازی، اعتراض‌ها و دع

1 Aug 2026, 11:33 UTC264 viewsread 8 August 2026
Poll

بزرگ‌ترین مانع شما برای تبدیل مخاطب به مشتری چیست؟

  1. مخاطب اعتماد نمی‌کند33%
  2. قیمت یا ارزش پیشنهاد روشن نیست33%
  3. پیگیری سرنخ‌ها ضعیف است17%
  4. محتوای ما به نیاز واقعی پاسخ نمی‌دهد17%

Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.

1 Aug 2026, 10:51 UTC270 viewsread 8 August 2026
Photo

قبل از تولید محتوا، صدای مشتری را بشنو 🎯 بهترین محتوای بازاریابی از حدس شروع نمی‌شود؛ از سؤال‌ها و اعتراض‌های واقعی مشتری شروع می‌شود. تمرین ۱۵ دقیقه‌ای امروز: ۱. ۱۰ سؤال یا اعتراض پرتکرار مشتریان را جمع کن. ۲. آن‌ها را در ۴ دسته «نیاز»، «ترس»، «ابهام» و «مانع خرید» قرار بده. ۳. از هر مورد یک محتوای آموزشی، مقایسه‌ای، پاسخ به اعتراض یا نمونه واقعی بساز. پرامپت: پیام‌های مشتریان من را تحلیل کن؛ آن‌ها را در چهار دست

30 Jul 2026, 17:33 UTC309 viewsread 8 August 2026
Photo

اتوماسیون خوب از یک مشکل کوچک و واقعی شروع می شود، نه از یک سیستم پیچیده. ⚙️ امروز چهار نکته داشتیم: ۱. کارهای تکراری بهترین نقطه شروع هستند. ۲. هر اتوماسیون به محرک، پردازش و خروجی نیاز دارد. ۳. ابزارهایی مثل Make، Zapier و n8n سرویس ها را به هم متصل می کنند. ۴. تصمیم های حساس و ارتباط های انسانی همچنان به نظارت ما نیاز دارند. 🔥 چالش امشب: یک کار تکراری را انتخاب کن و این جمله را کامل کن: «وقتی .......... شد، سی

30 Jul 2026, 14:33 UTC249 viewsread 8 August 2026
Photo

کدام کار را با خیال راحت به هوش مصنوعی می سپاری؟ 🤖 📩 پاسخ اولیه به پیام های تکراری 🧾 ثبت فاکتور و اطلاعات مشتری 📊 آماده کردن گزارش روزانه 📅 هماهنگی و یادآوری جلسه ها ✍️ تهیه پیش نویس محتوا و کدام کار را ترجیح می دهی همچنان خودت انجام بدهی؟ شماره گزینه و دلیل انتخابت را در کامنت ها بنویس 👇 #NexAI #اتوماسیون #هوش_مصنوعی #کسب_و_کار

30 Jul 2026, 10:34 UTC265 viewsread 8 August 2026
Photo

برای ساخت اتوماسیون لازم نیست برنامه نویس باشی؛ اول باید مسیر کار را واضح ببینی. 🧩 هر فرآیند خودکار سه بخش دارد: ۱. محرک چه اتفاقی کار را شروع می کند؟ مثال: یک فرم جدید ثبت می شود. ۲. پردازش سیستم باید چه کاری انجام دهد؟ مثال: هوش مصنوعی اطلاعات فرم را خلاصه و دسته بندی می کند. ۳. خروجی نتیجه کجا برود؟ مثال: اطلاعات در CRM ذخیره و پیام پیگیری برای کارشناس ارسال شود. ابزارهایی مثل Make، Zapier و n8n همین سه بخش ر

30 Jul 2026, 07:32 UTC245 viewsread 8 August 2026
Poll

اگر قرار باشد همین امروز فقط یک کار را خودکار کنی، کدام را انتخاب می کنی؟

  1. پاسخ به پیام های تکراری مشتریان45%
  2. پیگیری سرنخ ها و مشتریان10%
  3. تولید و زمان بندی محتوا30%
  4. گزارش گیری و ورود اطلاعات15%

Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.

30 Jul 2026, 05:31 UTC267 views0 reactionsread 8 August 2026
Photo

هر کاری که هر روز دقیقا به یک شکل تکرار می شود، یک گزینه جدی برای اتوماسیون است. ⚙️ صبح بخیر! 🌅 ارسال پیام پیگیری، ثبت اطلاعات مشتری، مرتب کردن فایل ها، ساخت گزارش و پاسخ به سوال های تکراری شاید هرکدام فقط چند دقیقه زمان بگیرند؛ اما کنار هم، بخش بزرگی از روز کاری را می بلعند. امروز قرار نیست همه کارها را به هوش مصنوعی بسپاریم. قرار است یک کار خسته کننده و تکراری را پیدا کنیم و اجرای آن را ساده تر کنیم. برای شروع

29 Jul 2026, 17:31 UTC229 viewsread 8 August 2026
Photo

امروز یاد گرفتیم داده وقتی ارزشمند می‌شود که به تصمیم تبدیل شود. 📈 ۱. خیلی از کسب‌وکارها داده دارند، اما از آن استفاده نمی‌کنند. ۲. تحلیل داده فقط برای شرکت‌های بزرگ و متخصصان نیست. ۳. ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند فایل‌های ساده CSV و Excel را به نمودار و بینش تبدیل کنند. ۴. داده‌های فروش، مشتری و هزینه می‌توانند قدم بعدی کسب‌وکار را روشن‌تر کنند. 🔥 چالش امشب: یک فایل فروش، هزینه یا مشتریان را انتخاب کن و فقط یک سؤ

29 Jul 2026, 16:39 UTC238 viewsread 8 August 2026
Photo

داده‌ها چطور به تصمیم‌هایت کمک می‌کنند؟ 📊 شاید اسمش را «تحلیل داده» نگذاری، اما هر روز داری از عددها برای انتخاب بهتر استفاده می‌کنی: 💰 بودجه و هزینه‌های ماهانه 🎯 تصمیم‌های شغلی و کاری 🏋️ وضعیت سلامتی و تناسب اندام 🛒 مقایسه قیمت و خرید هوشمندانه 📱 بررسی بازدید و فروش شبکه‌های اجتماعی تو بیشتر در کدام بخش به داده‌ها اعتماد می‌کنی؟ اگر هنوز استفاده نمی‌کنی، دوست داری از کجا شروع کنی؟ تجربه‌ات را در کامنت‌ها بنویس 👇

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

Polls

The 3 polls we hold for this entry, as Telegram rendered them when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.

1 Aug 2026, 11:33 UTCAnonymous Poll12 voters

بزرگ‌ترین مانع شما برای تبدیل مخاطب به مشتری چیست؟

  1. مخاطب اعتماد نمی‌کند33%
  2. قیمت یا ارزش پیشنهاد روشن نیست33%
  3. پیگیری سرنخ‌ها ضعیف است17%
  4. محتوای ما به نیاز واقعی پاسخ نمی‌دهد17%

Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.

30 Jul 2026, 07:32 UTCAnonymous Poll20 voters

اگر قرار باشد همین امروز فقط یک کار را خودکار کنی، کدام را انتخاب می کنی؟

  1. پاسخ به پیام های تکراری مشتریان45%
  2. پیگیری سرنخ ها و مشتریان10%
  3. تولید و زمان بندی محتوا30%
  4. گزارش گیری و ورود اطلاعات15%

Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.

28 Jul 2026, 10:33 UTCAnonymous Poll13 voters

🤔 بیشترین وقتت صرف کدوم بخش تولید محتوا میشه؟

  1. تحقیق و ایده‌پردازی38%
  2. نوشتن و ویرایش23%
  3. طراحی تصاویر23%
  4. انتشار و توزیع15%

Shares as published, totalling 99%. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.

Percentages only — there are no per-option vote counts here, because Telegram publishes none.The public post preview gives each option’s share and a single voter total, and nothing else. Multiplying one by the other would produce a per-option tally that looks measured and is not: the shares are rounded to whole numbers before we ever see them. We print what was published and leave the column that does not exist empty.

The shares need not add up to 100.Rounding alone puts many polls at 99 or 101. A poll that allows more than one answer per voter runs well past 100 by design, and several here do. The bars are drawn against a fixed 100% track at each option’s own percentage rather than normalised to the total, so a poll that exceeds it shows that it does instead of being quietly rescaled.

Read from the 20 most recent posts we hold, published 27 July 2026 to 1 August 2026. Telegram labels each poll by kind — an anonymous poll, a quiz, a closed set of final results — and that label is reproduced rather than paraphrased.

Citation-graph rank

Citation-graph rank — 361,206 of 1,151,006entries 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 6 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 12 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“آکادمی دیجیتال مارکتینگ” (@dmacourse), 4,319 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/dmacourse.

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.