Channel
@kit_in_china
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
84subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002026028717 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @kit_in_china |
| Description | Китайский маркетинг |
| Created | Between 1 November 2023 and 31 May 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 9 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/kit_in_china |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 9 Aug 2026, 17:18 | 84 | no change |
| 7 Aug 2026, 14:27 | 84 | first reading |
16 posts held, back to 7 November 2025 — 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.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 16 posts for this entry, the most recent from 14 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 9 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.
32 reactions across 13 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 37.5% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 12 | 37.5% | |
| 👏 | 6 | 18.8% | |
| 🔥 | 6 | 18.8% | |
| ❤ | 4 | 12.5% | |
| ⚡ | 2 | 6.25% | |
| 🥰 | 2 | 6.25% |
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 13 of the 16 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 32reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 16 most recent posts we hold, published 7 November 2025 to 14 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.
Конфаундер Существуют ситуации в которых на независимую переменную и зависимую переменную имеет влияние третья переменная (конфаундер). Часто, в UA, это может быть сезонность, праздники или еще какие-либо события влияющие на обе переменные. Важно это понимать и не приписывать результат той переменной, которая на него не влияет чтобы не делать ложных выводов. Часто конфаундер описывают довольно забавным примером: ле…
🔥2
Примеры с коэффициентами корреляции *все цифры полностью вымышлены, а совпадения случайны В прошлой статье мы рассмотрели математику расчета коэффициентов корреляции, в этой попробуем применить это на практике. Прежде чем начать, нужно добавить понимания к силе корреляции: градацию силы корреляции можно обозначить как 0–0.3 слабая, 0.3–0.7 умеренная, 0.7–1 сильная. Пример 1 представим что у нас есть рекламный бюдж…
❤3
Расчет коэффициентов корреляции В предыдущих статьях мы познакомились с общей концепцией, а так же с двумя способами измерения силы корреляции. В этой перейдем уже конкретно к математическим расчетам, а так же рассмотрим векторное представление корреляции. Векторное представление Корреляцию можно наглядно представить через два вектора после центрирования (в двухмерном пространстве). Корреляция будет выражаться чере…
🔥3
Коэффициенты корреляции ч.2 В прошлой части мы рассмотрели разницу между причинностью и корреляцией, то есть корреляция не всегда равно причинность. В этой статье мы попытаемся разобраться в том, как вообще понять, есть ли между двумя переменными реальная связь, а не просто совпадение Чтобы не руководствоваться только субъективным мнением о том связаны ли две метрики или нет, есть два простых способа измерить эту с…
👏4
Причинность и корреляция ч.1 Причинно-следственная связь Когда-то давно в универе я писал дипломную работу на тему 海上保险因果关系研究 (Исследование причинно-следственной связи в морском страховании). Если коротко, то некоторые события могут коррелировать со следствием, но не обязательно быть причиной этого следствия. Есть такое классическое дело Leyland Shipping Co. Ltd v. Norwich Union Fire Insurance Society Ltd [1918] AC …
👍2
наткнулся на такой вот пост Почему я копирую креативы и воронку конкурента и получаю CPA $300 вместо $50. направление мысли правильное, но от себя добавлю такую деталь. Думаю, что это не совсем рандом, это скорее биномиальное распределение вероятностей. Каждый показ реактива как мини эксперимент где 0 конверсия из показа не удалась и 1 где конверсия показа удалась из n количества экспериментов с некой вероятностью …
Как понять, что пора именно повлияло на изменение CPA Когда CPA падает, то вопросов обычно не возникает, но когда он начинает расти, то первый вопрос который появляется: почему и за счет чего это произошло. Часто, мы UAMы, просто смотрим «на глаз», иногда, может даже, через корреляции. Однако это редко дает полную картину. Фокус весь в том, что метрики в воронке несколько связаны между собой, но их влияние может не …
👍3👏2
FYI теперь для корректного рассчета ROAS и окупаемости в целом необходимо добавлять к спенду процент который взымает Meta в этих странах. Austria — 5% France — 3% Italy — 3% Spain — 3% Türkiye — 5% United Kingdom — 2%
pLTV и доверительный интервал Тем UAM, которым повезло, и у них есть доступ к BI (системам бизнес аналитики) лучше принимать во внимание одну вещь о предиктивном LTV: pLTV это некое мат. ожидание модели или среднее значение прогноза по N симуляциям. То есть если pLTV > CAC то это еще не значит что можно скейлиться или когорта окупится. Природа этого явления достаточно проста, когда мы наблюдаем некую метрику то ее …
🔥1
Generative Ads Recommendation Model (GEM), которая стоит за всеми основными AI моделями META (ч.2) Учитель –> Студент Сама GEM - это основополагающая модель (Foundational Model), она не взаимодействует с пользователями напрямую. Ее задача замечать пользовательские взаимодействия с контентом и рекламой на платформах Мета. Уже дальше GEM передает эти "знания" сотням юзер-ориентированным моделям. Сама передача осущест…
Generative Ads Recommendation Model (GEM), которая стоит за всеми основными AI моделями META (ч.1) Чтобы сделать AI умнее, нужно сделать AI для AI. В такое время живем. GEM основополагающая модель для Meta Andromeda, Meta Lattice и, скорее всего, для других моделей поменьше. Попробуем разобраться, зачем Meta понадобился GEM и какая идея за ним стоит: Foundational Model Мета концептуально разделяет свои модели на …
❤1👍1
Почему Meta Andromeda это про большое количество креативов, но не обязательно в эдсете (ч.4) Заключение Получается, что Андромеда – это комплекс из программного и аппаратного элементов, созданный Мета для обработки все возрастающей вычислительной нагрузки, связанной с автоматизацией рекламной закупки и увеличившимся количеством AI сгенерированных креативов. В этом случае, скорее всего, можно сказать, что появилось …
👍1
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @kit_in_china. 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.
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 9 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Кит Марк” (@kit_in_china), 84 subscribers as measured 9 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/kit_in_china.
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.