Channel
@eboiarskikh_ai
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
111subscribers
-1 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003193450250 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @eboiarskikh_ai |
| Created | Between 1 September 2025 and 30 November 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 15 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 15 August 2026 |
| On Telegram | t.me/eboiarskikh_ai |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 15 Aug 2026, 09:17 | 111 | -1 |
| 9 Aug 2026, 06:45 | 112 | no change |
| 7 Aug 2026, 19:18 | 112 | first reading |
12 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 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 6 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 12 (7 July 2026 – 6 August 2026) |
| Views total | 309 |
| Reactions total | 36 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 9 Aug 2026, 06:45 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.
54 reactions across 12 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 57.4% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 31 | 57.4% | |
| 🔥 | 18 | 33.3% | |
| custom 4915721101134267103 | 2 | 3.70% | |
| ❤ | 2 | 3.70% | |
| custom 5470060791883374114 | 1 | 1.85% |
Custom emoji. 2 of the rows above are Telegram custom emoji, which the public preview renders as an element carrying only a numeric id — no character, and no image we can reach. The id is printed as-is rather than substituted with a look-alike glyph, because a stand-in would be our invention showing where a measurement should be. The counts beside them areTelegram’s.
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 12 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 54reactions 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 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.
4 режима работы руководителя с ИИ Проблема начинается не тогда, когда ИИ ошибается. А когда команда перестаёт понимать, где модель помогает, где человек проверяет, а где руководитель отвечает лично. В основе этой схемы — рамка из статьи Дэвида Лэнсфилда для Harvard Business Review о том, как сохранить управленческое суждение, собственный голос и прямой контакт с бизнесом при работе с ИИ. Приземлил её на процессы: …
👍2🔥2
Собрал дайджест материалов канала за последние пару месяцев. Скомпоновал их по трем ключевым блокам — проверьте, не пропустили ли то, что нужно вашему бизнесу прямо сейчас: I. Стратегия и процессы Почему 40% стратегий проигрывают между решением и действием Разбор отчёта McKinsey: как ловушка прошлогоднего бюджета убивает рост и почему Stop-Doing List важнее новых целей. Ясность в аналитике всегда дешевле нового тр…
👍1🔥1
Одна неверная гипотеза может оставить на складе до 600 000 ₽ неликвида. Провел в субботу вебинар для Fashion Factory School — как раз о том, как не терять эти деньги. Схема: гипотеза ➔ производство ➔ остатки ➔ скидки ➔ кассовый разрыв. Частая ошибка новых брендов — сначала влюбиться в модель, а уже потом искать покупателей. Чем раньше убиваете плохую гипотезу, тем дешевле она обходится бизнесу. Не мнение дизайне…
❤2👍1🔥1
Большинство компаний проигрывает не из-за плохой стратегии. Они проигрывают в промежутке между решением и действием. За последние 15 лет качество корпоративных стратегий, по оценке McKinsey, снизилось примерно на 40%. И упало не случайно: стратегию превратили в красивую презентацию без привязки к деньгам и людям. Исследование более 400 компаний показывает: главный фактор успеха — не сама стратегия, а способность быс…
🔥2👍1
Co-Pilot или Co-Thinker: два режима работы с ИИ, в которых чаще всего ошибаются руководители ИИ подводит не потому, что модель «глупая». Проблема в том, в каком режиме сами ставите задачу. Режимов взаимодействия с ИИ больше, но у руководителей почти все провалы — именно на стыке этих двух. Режим 1. Второй пилот (Co-Pilot)— для повторяющихся задач с низкой ценой ошибки и жёстким шаблоном. ИИ здесь не думает за вас …
👍4custom 54700607918833741141
Ясность дешевле нового трафика: кейс аудита интернет-маркетинга Известный на Урале институт бизнеса позвал разобрать интернет-маркетинг. Детали аудита и внутреннюю информацию раскрывать не могу — а вот логикой поделюсь. Рекомендации простые: оценивать каждый канал по одной сквозной цепочке: расход → обращение → квал. лид → сделка → оплата → маржа. Навести порядок в данных, добавить точки захвата на сайт, встроить…
👍5🔥2
Можно выучить все промпты мира. Но красивый ответ в чате — ещё не бизнес-результат. Более того: ИИ может производить больше, чем ваша организация способна качественно проверить. Поэтому вопрос не в том, что умеет модель. Вопрос — что происходит с её результатом дальше: Информация → Контекст → Решение → Контроль → Действие → Результат → Обновление стандарта ↺ Это и есть AI-контур. Разрыв в любом звене начинает съед…
👍3
Клиент не покупает продукт. Он покупает изменение своей ситуации Почему две компании с почти одинаковым продуктом продают по-разному? Часто это списывают на цену, маркетинг или бренд. Иногда так и есть. Но если продукты действительно похожи, причина глубже: одна продаёт продукт, а другая — переход клиента из точки А в точку Б. Продукт — лишь средство. Клиент покупает изменение своей ситуации: ❌ «Мы продаём CRM с …
👍6🔥2
RFM-анализ — это не про клиентов. Это про распределение ограниченного ресурса. Во многих отраслях привлечение клиента заметно подорожало: реклама растёт в цене, аукционы перегреты, каналы теряют эффективность. Каждый новый клиент обходится всё дороже — и точка роста смещается от привлечения к удержанию базы. А с собственной базой компании нередко работают куда хуже, чем с привлечением. RFM-анализ — самый быстрый сп…
👍5🔥1
Как пользоваться нейросетью и не отупеть Когда говорю «отупеть», имею в виду не падение IQ. Дело в гораздо более тонкой и опасной штуке — постепенной утрате привычки рассуждать. Всё больше исследований пытаются ответить на вопрос: что ИИ делает с нашим мышлением? Пока ответы неоднозначны — есть данные и о рисках, и о пользе. Но кое-что уже прослеживается довольно уверенно: многое зависит не от самой технологии, а о…
👍2custom 49157211011342671032🔥1
«Тот, кто застрял посередине, сосёт у всех остальных попеременно». Это не я. Это Майкл Портер. Выиграл «мемную ёж-пятницу» у ребят из @stratmarketing (заходите, там по делу). Приз — полгода подписки на Smart Reading. Спасибо, Сергей 🤝 Но выложить хочу не ради хвастовства. А ради мема-победителя. А теперь голосуем: как вам профессиональные мемы в канале? Тащить такое дальше или это несолидно? 👇 😂 — «Больше мемов» …
🔥5
Ваш ИИ поумнел. А компания — нет. Быстрее ищет, анализирует, пишет. А через полгода вы делаете ровно то же, что и раньше. Знать больше — не значит меняться. CORD из прошлой части доводит воду до крана — и на этом всё. Чтобы знание превращалось в изменённый процесс, нужна вторая петля — PDCA. И именно она решает, станет ИИ ускорителем или генератором ошибок на скорости. В посте: 🔹 почему «точка Б» важнее любого про…
👍1🔥1
Showing the 12 most recent of 12 posts we hold for @eboiarskikh_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.
Citation-graph rank — 1,456,022 of 1,480,688entries 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.
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.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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.
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 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Боярских | AI и бизнес” (@eboiarskikh_ai), 111 subscribers as measured 15 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/eboiarskikh_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.