Automotive — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 25 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 100% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
6 measurements spanning 65 days, net -2. 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 154–157 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
11 Oct 2026, 21:17
154
-1
1 Oct 2026, 15:01
155
-1
9 Sept 2026, 10:22
156
-1
16 Aug 2026, 21:56
157
+1
8 Aug 2026, 18:31
156
no change
7 Aug 2026, 21:28
156
first reading
Engagement
18 posts held, back to 26 February 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 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 18 posts for this entry, the most recent from 25 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
5m 34s
Average length
30s
Measured directly from 11 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
48 reactions across 12 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 37.5% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
18
37.5%
👍
18
37.5%
🔥
9
18.8%
🤣
2
4.17%
😁
1
2.08%
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 18 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 48 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 18 most recent posts we hold, published 26 February 2026 to 25 July 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.
🇺🇸 Замовляєш авто зі США «під ключ»…
У багатьох це означає, що фінальна сума раптом стає у 2–3 рази більшою💸
Але не в IRON Master.
Ми самі підбираємо, привозимо, ремонтуємо та чесно супроводжуємо авто до повної готовності. Без неприємних сюрпризів. 🚗🔧
🚗🇺🇸 Секрети американських аукціонів, про які вам не розкажуть продавці!
Купівля авто зі США — це не лише вигідна ціна та великий вибір. За красивими фото на аукціоні часто ховаються нюанси, про які знають лише ті, хто працює з американськими авто щодня.
IRON MASTER — не просто ремонтує автомобілі з Америки, а знає весь шлях від аукціону до виїзду авто на дороги України. 🔧🚘
🚗 Hyundai Kona 2024 — від аукціону в США до ідеального стану в Україні
🔥 Хочеш так само? Зробимо “під ключ” для тебе:
✔ Підберемо авто на аукціонах США
✔ Перевіримо історію та пошкодження
✔ Доставимо в Україну
✔ Повністю відновимо на власному СТО
✔ Підготуємо до експлуатації
👉 Ти отримуєш готовий автомобіль без зайвого клопоту
Наш керівник постійно розвивається та відкриває нові підходи в роботі 🙂
🎤 Розповідаємо про роботу нашого IRONMaster у форматі інтерв’ю — чесно, без фільтрів і з робочими нюансами 😉
Сьогодні на ТО заїхав Ford 🔧
Ми завжди уважно ставимось до кожної деталі —
від перевірки технічного стану до рекомендацій по обслуговуванню.
Бо якісне ТО — це не просто заміна розхідників,
а впевненість у безпеці та надійності авто на дорозі 🚗💪
Саме так ми працюємо, щоб клієнти поверталися до нас знову і знову.
IRONMaster — коли важливі деталі.
✨ Lexus ES 2017 — ще одне якісне відновлення позаду! 🚗
Цей Lexus ES 2017 заїхав до нас із пошкодженнями задньої частини, і ми взялися повернути йому ідеальний вигляд 💪
Що зробили:
🔧 Замінили задню панель із донорської чверті
🔨 Провели рихтування заднього крила та окулярів (справа і зліва)
🎨 Виконали фарбування:
заднього крила разом зі стійками даху (з обох сторін)
задньої панелі
переднього бампера
кришки багажника…
🚗 Honda Accord 2015 — більше ніж просто ремонт ходової 🔧✨
Клієнт приїхав до нас із запитом на ремонт ходової…
але в процесі вирішив: робимо по максимуму 😎
І залишив авто на повний косметичний ремонт 💪
Що зробили:
🔧 Рихтування дверей (передніх і задніх)
🎨 Повний перекрас авто разом із порогами
У результаті — не просто справна ходова, а повністю оновлений вигляд авто, яке тепер виглядає як після дітейлінгу преміум-…
Signed Ольга
Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @ironmasterua. 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.
Handles this channel named that no longer answer
Dead references
1
handles named in this channel’s posts, vacant today
Evidenced gone
0
we ourselves saw one of these resolve, at some point
Never seen alive
1
vacant every time we have ever looked
@ironmasterua named 1 handle that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all. A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
Never seen alive
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
@autoamerica named in 1 post, 9 August 2026 – 9 August 2026
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 11 October 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“IRON Master СТО та кузовний центр 🚘🛠️👨🔧” (@ironmasterua), 154 subscribers as measured 11 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ironmasterua.
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.