Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Модель Атрибуции Александра Игнатенко

@marketing_analysis

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

2,935subscribers

-2 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-1001375051700
TypeChannel
Username@marketing_analysis
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 live13 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged2 times, most recently 13 August 2026
On Telegramt.me/marketing_analysis

Growth

2,9352,9372,9366 August 2026 — 2,937 subscribers6 August 2026 — 2,937 subscribers10 August 2026 — 2,935 subscribers6 August 202610 August 2026
3 measurements spanning 4 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 2,935–2,937 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
10 Aug 2026, 04:542,935-2
6 Aug 2026, 05:032,937no change
6 Aug 2026, 04:332,937first reading

Engagement

21 posts held, back to 15 July 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
13.5%
avg views ÷ 2,935 subscribers
Avg views / post
397
21 posts measured
Reaction rate
1.29%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
21
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 20 of 21 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 (15 July 20267 August 2026)
Views total8,341
Reactions total104
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 16:00 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.

Reaction mix

101 reactions across 19 posts, in 13 distinct kinds. The most used accounts for 22.8% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
2322.8%
👍2019.8%
🐳1312.9%
🔥1312.9%
🙏87.92%
👌65.94%
💯65.94%
🗿43.96%
❤‍🔥21.98%
🤝21.98%
🥴21.98%
👏10.99%
😴10.99%

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 20 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 104reactions 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 15 July 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, 07:00 UTC127 views1 reactionsread 7 August 2026

Как понять, что проблема не в креативах? И при чем здесь AI? Экономист Чарльз Гудхарт в 1975 году сформулировал: любая статистическая закономерность разрушается, как только на неё начинают давить в управленческих целях. Проще: оптимизируешь на метрику – метрика растёт, результат нет. В маркетинге его нарушают при каждом запуске рекламы, когда оптимизируют на клики, заявки или "инициированные оформления заказа" вмест

1

5 Aug 2026, 07:30 UTC207 views1 reactionsread 7 August 2026

5 вещей, которые я проверяю, прежде чем верить AI-выводам Знаете, в чем главная проблема аналитики с чатом? Уверенность. Нейросеть уверенно считает CAC, ROAS и лиды. Есть проблема - цифры при этом не бьются с реальностью. Есть дашборд, AI-агент, артефакт. Все вроде красиво и под контролем. Пока не понимаешь, что это тотальный буллшит. Знаете, что самое стремное? Модель не скажет: “слушай, данные грязные, я бы

1

3 Aug 2026, 08:00 UTC283 views6 reactionsread 7 August 2026

Сложный B2B с высоким чеком спасут только откаты? Короче. Помогал тут другу с его B2B: тяжелые сделки, высокий чек, длинные циклы, тендеры. Искал зоны роста. Все как обычно. Честно, сначала было ощущение, что AI-агенты тут особо не помогут. Слишком человеческая история. Слишком много нюансов в переговорах. Ну вы понимаете. Начал с очевидного. Поднял звонки, транскрипты, комментарии в карточках, историю переходо

🔥51

2 Aug 2026, 09:00 UTC321 views10 reactionsread 7 August 2026

Я хотел заниматься интересными вещами. И в итоге стал заниматься всем подряд. Несколько лет назад у меня была работа в найме, консалтинг на стороне, пара недородившихся проектов, люди, которым надо ответить, идеи, которые надо проверить, и постоянное ощущение, что “настоящая жизнь” где-то рядом, просто за пределами найма. Звучало захватывающе. На практике было тревожно. Каждое утро я открывал ноутбук, и у меня с

6👍2💯2

1 Aug 2026, 07:00 UTC350 views3 reactionsread 7 August 2026

Каждый второй сейчас вайбкодит себе дашборд. Платный, бесплатный, на коленке – и выглядит круто. Но есть нюанс: дашборд сам по себе ничего не решает. Он покупает вам новую работу – открыть, понять, объяснить, превратить в задачу, проверить. О том, почему будущее аналитики не в графиках, а в решениях (и что с этим делать) – разобрал в лонгриде. Читать полностью здесь. @marketing_analysis

👍21

31 Jul 2026, 08:00 UTC390 views1 reactionsread 7 August 2026

Как фаундеру не слить бюджет, когда CPA нормальный, а ROAS внезапно падает? Обычно это полная жопа: CPA в порядке, лиды идут, а ROAS проседает в два раза. Первая мысль: «сломалась аналитика». Иногда так и есть. Но проблема может быть в другом: поехало распределение чеков. Простой пример. Обычно покупают разные тарифы: недельный, месячный, на три месяца. А потом вся неделя внезапно уходит в дешёвый недельный тариф

1

30 Jul 2026, 07:00 UTC392 views4 reactionsread 7 August 2026
Photo

Комиссии съедают до половины выручки, а покупатель по привычке идёт на маркетплейс – знакомо? Плохая новость: конкурировать с Ozon, WB и Яндекс.Маркетом за саму покупку почти нереально. Они делают эту работу быстрее, дешевле и с бездонными бюджетами на трафик. Хорошая: покупка – не единственная работа, которую можно продавать. В новом видео разбираю фреймворк Jobs to be Done и на реальных кейсах ECCO, Ascona и Flow

3🐳1

29 Jul 2026, 07:23 UTC462 views3 reactionsread 7 August 2026
Photo

Ищу 3 проекта для бесплатного теста AI-агента по маркетинг-аналитике С одним клиентом сейчас разрабатываю сервис AI-агентов для маркетинговой аналитики. Идея простая: агент не просто смотрит на дашборд, а работает с данными и принимает решения. Что он умеет: • проводить исследования по данным; • находить аномалии и просадки; • делать выводы по кампаниям, креативам и сегментам; • рекомендовать, что остановить, где

❤‍🔥2🐳1

28 Jul 2026, 07:00 UTC419 views4 reactionsread 7 August 2026
Photo

📘 Друзья! Выложил бесплатный playbook для продуктового аналитика Этот playbook я выкладывал на английском – в LinkedIn получил потрясающий отклик, так что сделал русскую версию. Это карта пути к офферу: • Позиционирование: Tool Operator → Decision Analyst • Кто и почему нанимает аналитиков • Интервью-луп из 6 этапов: скрининг, SQL, продуктовый кейс, A/B и статистика, storytelling, зарплата • 30-дневный спринт до о

🔥3🐳1

27 Jul 2026, 07:30 UTC437 views4 reactionsread 7 August 2026

Половина SEO-статей - мусор. AI просто сделал так, что Google перестал их терпеть. Смотрите. После стрима с Ваней Буявцом про SEO и AI у меня в голове осталась одна неприятная мысль: мы годами называли “пользователями” людей, которые на самом деле просто забегали за справкой. Пример. Человек зашёл по запросу “что такое ROAS”, прочитал определение, закрыл вкладку и ушёл. Всё нормально: ему просто нужна была справка,

👍3🐳1

26 Jul 2026, 09:00 UTC564 views20 reactionsread 7 August 2026
Photo

Меня уволили. И правильно сделали. 4 года назад я лидировал продуктовую аналитику в большом онлайн-проекте: огромный трафик, сильная команда, сложные задачи. Я кайфовал от масштаба. Но потихоньку выгорал. Проект требовал много внимания, а я уже жил одной ногой в другом мире: консультировал, делал свои проекты, пробовал продавать и всё чаще думал, что вне найма может быть больше денег, свободы и удовольствия. Проб

🙏8👍5💯4🤝2🐳1

Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @marketing_analysis. 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 — 146,898 of 1,160,990entries 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

Republished by

Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.

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 3 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.

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.

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 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Модель Атрибуции Александра Игнатенко” (@marketing_analysis), 2,935 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/marketing_analysis.

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.