Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Мархейтинг | Василий Крылов

@marhating

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

2,357subscribers

-8 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1001272505007
TypeChannel
Username@marhating
CreatedBetween 1 March 2018 and 30 June 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded6 August 2026
Last confirmed live12 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 12 August 2026
On Telegramt.me/marhating

Growth

2,3572,3652,3616 August 2026 — 2,365 subscribers6 August 2026 — 2,365 subscribers12 August 2026 — 2,357 subscribers6 August 202612 August 2026
3 measurements spanning 6 days, net -8. 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 2,356–2,366 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
12 Aug 2026, 11:442,357-8
6 Aug 2026, 05:482,365no change
6 Aug 2026, 02:192,365first reading

Engagement

21 posts held, back to 16 June 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
4.49%
avg views ÷ 2,357 subscribers
Avg views / post
106
10 posts measured
Reaction rate
5.87%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
10
of 21 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 9 of 10 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 7 August 2026
Posts held21 (16 June 20267 August 2026)
Views total1,058
Reactions total57
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 16:37 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.

What this channel posts

Video runtime
8m 42s
Average length
1m 15s

Measured directly from 7 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

96 reactions across 18 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 36.5% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
3536.5%
👍3334.4%
🔥2728.1%
🎉11.04%

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 19 of the 21 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 105reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 21 most recent posts we hold, published 16 June 2026 to 7 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

7 Aug 2026, 12:52 UTC33 views7 reactionsread 7 August 2026
Video

Почему постоянные скидки убивают продажи, а не увеличивают их? Вечные скидки меняют восприятие ценности продукта или услуги. Если компания почти всегда продает со скидкой, покупатели быстро привыкают к этому. Полная цена начинает восприниматься как искусственно завышенная. В результате люди перестают покупать сразу, они ждут следующую акцию. Именно поэтому некоторые бренды попадают в ловушку бесконечных распродаж.

🔥32👍2

4 Aug 2026, 12:56 UTC76 views5 reactionsread 7 August 2026

Люди покупают не дрель, а отверстие в стене? Звучит как шутка, но на самом деле эта фраза описывает одну из самых важных концепций маркетинга. Это Jobs to be done. Перевести можно как "работа, которая должна быть выполнена". Суть подхода в том, что люди почти никогда не покупают продукт просто ради самого продукта. Они как бы нанимают его, чтобы он помог им решить конкретную задачу в жизни или убрать определенную п

2👍2🔥1

31 Jul 2026, 11:55 UTC107 views9 reactionsread 7 August 2026

Бесконечные созвоны и митинги бесят многих, а как выжимать из них максимум пользы? В последнее время в моей жизни очень большое количество созвонов: заканчивается один, начинается другой. В таком режиме очень сложно запоминать все детали обсуждения, даже написать саммари не всегда хватает времени, а забыть ничего нельзя. Некоторые люди используют ИИ агентов для таких задач: включают запись звонка, иишка собирает вы

4👍3🔥2

28 Jul 2026, 13:22 UTC115 views9 reactionsread 7 August 2026
Photo

Гигабитный интернет давно не вызывает удивления, навайбкодить можно любой сайт за несколько часов, а нейросети проникли в самые разные сферы нашей жизни. Хотя совсем недавно мы с замиранием сердца следили как загружается картинка по пикселям, а черно-белая игра с волком, который ловит яйца казалась топ графикой. Ребята из «МИКС Россия» спросили о самом запомнившемся гаджете из детства и самых сильных ожиданиях, мои

4🔥3👍2

24 Jul 2026, 12:11 UTC129 views5 reactionsread 7 August 2026
Video

Стоит ли объединять все функции в одном сервисе или создавать отдельный продукт под каждую задачу? Рассказываю почему специализированные сервисы часто эволюционируют в экосистемы с разными функциями и почему большинство успешных продуктов со временем приходят к гибридной модели. _______________________________________________ Мой канал в TenChat: https://tenchat.ru/krylovvk Мой канал в MAX: https://clck.ru/3SW5zF

3👍1🔥1

21 Jul 2026, 12:18 UTC143 views4 reactionsread 7 August 2026

Почему книги с обучениями остаются популярными, несмотря на доступность курсов? Зачем сегодня читать книги, если можно пройти курс и быстрее получить знания, да еще в курсе может быть больше примеров и более актуальная информация. Например, знания в книгах про SMM могут устареть еще до того, как книга появится на полках магазинов, но много людей все равно хочет обучаться именно по книгам. Если нужно получить знания

👍21🔥1

20 Jul 2026, 12:08 UTC104 views11 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @gostepstories

Новый выпуск на канале Гостеприимные Истории 🚀 Как построить digital-бизнес на 2 млн пользователей? В новом эфире — история Василия Крылова, основателя SMMplanner: путь от идеи до масштабного сервиса, ключевые решения, ошибки и уроки роста. Смотрите, если развиваете свой продукт и хотите узнать, что на самом деле стоит за большим бизнесом — без «успешного успеха» и какие отели предпочитают предприниматели👇 VK You

4👍3🔥3🎉1

20 Jul 2026, 12:08 UTC87 viewsread 7 August 2026

В Гостеприимных Историях вышел новый выпуск с моим участием.

16 Jul 2026, 12:47 UTC120 views3 reactionsread 7 August 2026
Video

Как не потерять голос бренда при использовании нейросетей, сохранить свой стиль и не превратить контент-стратегию в очередное безликое нейросетевое нечто. _______________________________________________ Мой канал в TenChat: https://tenchat.ru/krylovvk Мой канал в MAX: https://clck.ru/3SW5zF

1👍1🔥1

14 Jul 2026, 12:45 UTC144 views4 reactionsread 7 August 2026

Недавно смотрел Доктора Кто и там существовала фабрика контента, которая бесконечно производила материалы. Не имело значения, правдивые они или нет. Главной задачей было заполнить информационное пространство очередной порцией контента. Немного похоже на нашу реальность с кучей нейрослопа?) Люди пишут тексты через нейросети, чтобы нейросети выдавали их в своих рекомендациях. Звучит как сюжет серии Черного зеркала, н

🔥21👍1

10 Jul 2026, 12:56 UTC153 views4 reactionsread 7 August 2026

Как оценить спрос на продукт и причем тут Гарри Поттер? Когда выходить на рынок - один из главных вопросов для создателя любого сервиса и тут есть две позиции. Первая - не будем ничего продвигать и продавать, пока не сделаем идеальный продукт. Вторая - особенно присущая edtech - сначала изучить спрос или создать его, оценить объем рынка и только потом начинать создание. Особенно часто такое встречается в edTech, ко

👍21🔥1

8 Jul 2026, 13:36 UTC142 views3 reactionsread 7 August 2026
Video

Что делать, чтобы Алиса рекомендовала ваш сайт в поиске Яндекса? Алиса собирает ответы не только с сайтов компаний. Агрегаторы, тематические площадки, отзывы и внешняя репутация могут оказаться важнее корпоративного сайта. Рассказываю, как это работает и что нужно учитывать, чтобы попадать в ответы при поиске. _______________________________________________ Мой канал в TenChat: https://tenchat.ru/krylovvk Мой канал

1👍1🔥1

Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @marhating. 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

Citation-graph rank — 218,789 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

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 8 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.

“Мархейтинг | Василий Крылов” (@marhating), 2,357 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/marhating.

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.