Channel
@lpmobi
On this record: Also posting the same content · Growth · Engagement · Posts · Citations · Cite this entry
1,014subscribers
-1 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001161695651 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @lpmobi |
| Created | Between 1 April 2018 and 31 July 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 August 2026 |
| On Telegram | t.me/lpmobi |
This channel’s posts match, word for word or near enough, posts on 2 other registered channels, found by comparing text fingerprints across every channel on the register. That matching has been checked by hand against the live Telegram pages and found reliable — 0 wrong of 45 pairs re-read.
Which channel, if either, published first is deliberately not shown. The same hand-check found that reading wrong 18 of 45 times — 60%, no better than a coin flip — because it depends on how deep our own crawl happened to reach into each channel’s history, not on when the content was actually first posted. This list is ordered by subscriber count, the same as every other listing on this site, never by which channel we think came first. Word-for-word matching has several ordinary explanations besides copying — a channel mirroring itself, an unattributed repost, or two channels independently repeating the same wire story — and this measurement cannot tell those apart. How this is measured.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 00:28 | 1,014 | -1 |
| 8 Aug 2026, 00:32 | 1,015 | no change |
| 7 Aug 2026, 16:18 | 1,015 | first reading |
20 posts held, back to 20 April 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 30 July 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (20 April 2026 – 30 July 2026) |
| Views total | 203 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 00:32 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.
👀 Які товари не варто продавати новачкам у 2026 році? У цьому випуску я розбираю 8 типів товарів, які можуть злити бюджет і створити проблеми ще на старті. Ви дізнаєтеся ⬇️ ✔️ які товари мають низьку маржу та багато повернень; 📉 де висока конкуренція й демпінг; 🚫 які ніші складно рекламувати; 🚩 чому сезонні, дорогі та габаритні товари ризиковані; 📊 як перевірити товар перед запуском. https://youtu.be/eoyWudRc6I0 …
AI Антидетект Aurorium для арбітражу, товарки, крипти. Промокод Aurorium Якщо ви працюєте з Facebook Ads 📱, арбітражем трафіку, товарним бізнесом або криптою, антидетект браузер — це один із ключових інструментів. У новому відео я розбираю Aurorium: 🛡 які можливості пропонує браузер; ⚙️ як працюють профілі та проксі; 💡 AI-функції та командна робота; 👀 для кого підійде цей інструмент; 🎁 а також ділюся промокодом. …
👀 ТОП-7 місць, де шукати постачальників для товарного бізнесу у 2026 році У цьому випуску я показую, де шукати постачальників в Україні та за кордоном, а також як перевірити їх ще до закупівлі великої партії. У цьому випуску ви дізнаєтеся ⬇️ ✔️ як знаходити постачальників у Telegram, Google, на Prom та OLX; 👀 де шукати оптові товари та постачальників для дропшипінгу; 🌐 як працювати з Alibaba, 1688 та китайськими по…
Лендінги під ключ: як перетворити навичку на послугу У цьому відео розбираємо, що таке лендінг під ключ, кому потрібна ця послуга та як перетворити створення лендінгів на нормальний заробіток. У цьому випуску ви дізнаєтесь ⬇️ ⚙️ хто може заробляти на лендінгах: таргетологи, SMM-спеціалісти, маркетологи, копірайтери та фрілансери; 📊 що реально входить у послугу лендінг під ключ; 💡 кому можна продавати такі сторінки;…
Які помилки роблять при впровадженні CRM системи❓ ТОП-5 помилок Багато підприємців впроваджують CRM, але вже через кілька місяців перестають нею користуватися. Проблема не в системі — проблема в підході до її впровадження. У цьому випуску ви дізнаєтеся ⬇️ ✔️ чому CRM не приносить очікуваного результату; ⚙️ які 5 помилок найчастіше допускають під час впровадження CRM; 📊 як правильно налаштувати CRM для автоматизації…
AI для бізнесу: автоматизація заявок, реклами та продажів. Частина 2 У цьому відео розбираємо, як AI допомагає бізнесу не лише з контентом, а й у прийманні замовлень, рекламі, маркетингу, CRM та продажах. У цьому випуску ви дізнаєтесь ⬇️ ⚙️ як AI може допомагати з прийманням замовлень і передачею заявок у CRM; 📊 які інструменти підійдуть для автоматизації процесів; 💡 як використовувати AI у рекламі та маркетингу дл…
Трендові ніші для дропшипінгу 2026 | Товари для Шопіфай в США У новому випуску «Пошук трендів» розбираю товари, які вже зараз активно продаються через Shopify, Facebook Ads та Instagram Ads на ринку США. У цьому відео ⬇️ 📊 як зрозуміти, що товар продається; 📌 на які показники дивитися в SPY-сервісах; 💵 як конкуренти збільшують середній чек; 📈 як відрізнити разовий тренд від стабільного попиту; 💥 які зв'язки викорис…
📱 Facebook Ads для новачків у 2026 році: повний шлях від товару до першої заявки У новому випуску «Товарка Практикум» розбираємо весь процес запуску реклами Facebook для товарного бізнесу ⬇️ ✏️ підготовку товару до запуску; 🔍 аналіз конкурентів та пошук креативів; 📊 налаштування Facebook Pixel; 🔗 запуск реклами в Facebook Ads; 📈 роботу з аудиторіями та масштабування; ⚙️ інтеграцію CRM для обробки заявок. 🎥 https:/…
AI для бізнесу: ТОП інструменти для контенту та підтримки клієнтів. Частина 1 У цьому відео розбираємо, як використовувати ШІ для контенту, реклами, візуалів і підтримки клієнтів, щоб швидше тестувати гіпотези та знімати рутину з команди. У цьому випуску ви дізнаєтесь ⬇️ ⚙️ чому AI не працює без нормально побудованої системи; ✏️ як використовувати AI для текстів, рекламних подач і лендінгів; 🖥 які інструменти підій…
5 трендових товарів для Shopify у 2026 | Дропшипінг товари США У новому випуску «Пошук трендів» розбираю товари, які вже зараз активно продаються на ринку США через Shopify та Facebook Ads 📱 У цьому випуску покажу ⬇️ 📊 як аналізувати відкрут реклами конкурентів; 🛍 які офери масштабуються через Shopify USA; ❓ як збільшувати середній чек за допомогою допродажів і бандлів; 💥 як знаходити товари з довгостроковим попито…
Посадкова сторінка — ефективний метод збирання трафіку та його конвертації в ліди Головна функція посадкових сторінок — ненав’язливо направити відвідувача до конкретної дії на сайті. Щоб цієї мети було досягнуто, вона має бути лаконічною, логічною та включати необхідні елементи ⬇️ ✔️ Заголовок. ✔️ Основна пропозиція. ✔️ Візуальні елементи. ✔️ Соціальні докази. ✔️ CTA ✔️ Форма захоплення. 🚫 Перенасичені графікою, б…
👀 Мобільний антидетект для iPhone та iPad. Безкоштовний антидетект OCTO BROWSER. У новому випуску розглядаю мобільний антидетект від OctoBrowser — інструмент, який вже використовують арбітражники для роботи з 📱та 📱 з iPhone. У цьому випуску ⬇️ ❓ що таке мобільний антидетект і навіщо він потрібен; 🔒 профілі з відбитками Safari — чому це кращий траст для антифроду; ⚙️ як підключити проксі та налаштувати профілі; ⌛ пі…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @lpmobi. 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 — 123,560 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
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.
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 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“LP-MOBI Конструктор мобільних лендінгів” (@lpmobi), 1,014 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/lpmobi.
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.