Подкаст make sense (Есть смысл) pinned a photo

Channel
Подкаст make sense (Есть смысл)
@mspodcast
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Posts edited after publishing · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
6,300subscribers
-48 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
Register entry
| Telegram ID | -1001304350742 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @mspodcast |
| Created | 2 January 2020 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 10 November 2026 |
| Measurements held | 27 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 10 November 2026 |
| On Telegram | t.me/mspodcast |
Topic
Technology — 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 12 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 63% 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 the other topics.
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Nov 2026, 16:44 | 6,300 | -3 |
| 7 Nov 2026, 12:17 | 6,303 | -5 |
| 4 Nov 2026, 02:08 | 6,308 | -2 |
| 1 Nov 2026, 02:20 | 6,310 | -5 |
| 28 Oct 2026, 16:15 | 6,315 | -2 |
| 25 Oct 2026, 12:06 | 6,317 | +3 |
| 22 Oct 2026, 12:16 | 6,314 | -6 |
| 19 Oct 2026, 00:14 | 6,320 | -3 |
| 15 Oct 2026, 17:15 | 6,323 | -5 |
| 12 Oct 2026, 10:55 | 6,328 | -2 |
| 6 Oct 2026, 02:21 | 6,330 | +4 |
| 28 Sept 2026, 13:35 | 6,326 | -7 |
| 18 Sept 2026, 15:37 | 6,333 | -1 |
| 14 Sept 2026, 03:39 | 6,334 | +1 |
| 10 Sept 2026, 02:19 | 6,333 | +4 |
| 4 Sept 2026, 11:55 | 6,329 | +9 |
| 1 Sept 2026, 06:55 | 6,320 | -3 |
| 28 Aug 2026, 22:46 | 6,323 | -1 |
| 26 Aug 2026, 05:16 | 6,324 | -3 |
| 23 Aug 2026, 05:58 | 6,327 | first reading |
Engagement
32 posts held, back to 2 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 14 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
- ERR · 30 days
- 12.5%
- avg views ÷ 6,300 subscribers
- Avg views / post
- 788
- 4 posts measured
- Reaction rate
- 2.44%
- reactions ÷ views · ER floor
- Posts in window
- 5
- of 32 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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 6 November 2026 |
|---|---|
| Posts held | 32 (2 April 2026 – 6 November 2026) |
| Views total | 3,150 |
| Reactions total | 77 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 6 Nov 2026, 13:51 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
361 reactions across 30 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 43.8% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 158 | 43.8% | |
| 🔥 | 122 | 33.8% | |
| 👍 | 57 | 15.8% | |
| 🦄 | 24 | 6.65% |
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 31 of the 32 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 370 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 32 most recent posts we hold, published 2 April 2026 to 6 November 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
Telegram’s own ‘edited’ marker: 3 of 5 posts held from the last 30 days (60.0%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).
Юра Агеев выступит на панельной дискуссии «Решай проблему, а не человека» Когда срываются сроки, обнаруживаются критические ошибки на проде и в воронках, а компания теряет деньги — обычно есть два пути: искать конкретного виноватого или разбираться, что привело к ошибке и как это починить внутренними процессами. Первый проще, второй полезнее, и в моменте выбрать верный вектор сложно. 11 ноября Юра Агеев обсудит это…
🔥17❤13👍4
433-й выпуск make sense: о неочевидных навыках руководителя, общем языке в команде, сопротивлении изменениям и продуктовой чуйке «Частая управленческая ошибка — что мы быстро получаем импульс, чтобы исправить людей, а при этом фокусировка должна быть на том, чтобы исправить систему. В рабочей специфике поведение сотрудника — это продукт среды, где он находился, той культуры, а культура — это производная процессов.» …
❤5👍2🔥2
432-й выпуск make sense: о развитии зрелого продукта через сегменты, портфеле продуктовых ставок и запуске подписочной модели «В какой-то момент можно принять решение не привлекать больше, а вовлекать лучше, сделать свою аудиторию более активной внутри продукта. В "красном океане" гораздо эффективнее работать со своей аудиторией и вовлекать ее в прдуктовые сценарии» «Раньше устаревание знаний было 20–30 лет, сегодн…
🔥10❤6👍3
431-й выпуск make sense: о привычках зрителей, компромиссах между метриками и неочевидных эффектах продуктовых изменений «У аудитории уже есть устойчивые ожидания от видеопродукта, они знакомы с разными платформами и сравнивают свой опыт. Поэтому важно постоянно учитывать эти ожидания и проверять, насколько сервис им соответствует.» «Эксперимент — это инструмент оценки и валидации того, что мы сделали. Не бывает та…
❤6👍4🔥3🦄2
430-й выпуск make sense: о нейрослопе в текстах, проверках на содержательность и инженерном подходе к неинженерным задачам «Содержательность — это когда текст несёт какой-то смысл. Для меня это значит, что, прочитав этот текст, можно ответить на вопрос: а зачем этот текст вообще существует? Чем его существование поможет тому, кто его читает?» «Это проблема LLM: имея возможность искать в интернете, вытаскивать из ве…
❤12🔥5👍3🦄3
429-й выпуск make sense: об исследовании как образе мышления, языках описания реальности, ошибках и границах применения ИИ «Проблема качественного анализа в том, что, чтобы проверить его от и до за моделью, тебе придётся повторить этот анализ. Весь этот выигрыш скорости сводит на нет то, что она может где-то лажать.» «По сути, никаких джобов, персон, мотиваций и потребностей не существует — мы не можем их наблюдать…
🔥8🦄5❤2👍1
ProductSense’26 + Epic Growth = два мощных источника продуктового опыта по одному билету И пока по летней цене С 1 сентября билеты станут дороже: 40+ докладов, 20+ мастер-классов, кейсы компаний, нетворкинг-активности, консультации с экспертами и приятная атмосфера для профессионального общения. Инструментами и опытом поделятся эксперты из ВК, Сбера, МТС, «Авито», «Циана» и других крупных компаний. В программе пят…
🔥4
[📺 видео] 428-й выпуск make sense: об экономике ИИ в бизнесе, перестройке процессов целиком, ответственности и будущем SaaS-сервисов 👀Видео-версия подкаста: — YouTube — VK Видео «Ключевым образом я увидела, что магии не существует. Тот уровень развития инструментов, который нам доступен, способен решать задачи быстрее. Но чтобы это дало долгосрочный эффект, нужно не просто внедрять ИИ, а перестраивать весь процес…
❤14🔥10👍2🦄1
427-й выпуск make sense: о границах делегирования агентам, пределах внимания и ответственности за чужой результат «Хорошо выполнять задачу самому, хорошо получать результат через другого человека и хотеть управлять — это три разные вещи, которые могут совпасть в одном человеке, а могут и не совпасть.» «Добавить ещё одного исполнителя очень легко — открыть ещё одну сессию, запустить ещё одного агента. Технически это…
🔥5❤2👍2
426-й выпуск make sense: о месте ИИ среди технологических революций, долгосрочном конкурентном преимуществе и сигналах рынка «Архив можно купить, лицензировать, украсть или приблизительно воспроизвести. А вот поток настоящего пользовательского поведения создаётся заново каждый день» «Компании годами получают обратную связь и великолепно умеют её игнорировать» «Сама по себе модель — это не преимущество. Завтра така…
👍4❤2🔥2
425-й выпуск make sense: об иллюзии роста производительности, способах контроля ИИ, разнице личного и системного эффекта «К концу 2025 года 97% опрошенных менеджеров продуктов уже использовали ИИ в работе, но 77% не видели изменений в продуктовых метриках. Встроить ИИ в процессы с конкретными целевыми показателями успели только около 10% участников». «Можно научить каждого станочника быстрее управлять новым двигате…
🔥6❤2🦄1
Showing the 12 most recent of 32 posts we hold for @mspodcast. 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.
Posts edited after publishing
@mspodcast edited 1 post after it first published — the same permalink now carries different wording than the one this register originally read, caught because our own crawl held a copy of the earlier text.
An edit is not deception. Typo fixes, price updates and corrections look exactly like this too — this register can tell you the wording changed and when, not why. How this is measured.
- First edit seen
- 5 November 2026
- Most recent edit
- 5 November 2026
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
@castpodcast · 5531 postGoToMarketMe Инструменты для запуска новых рынков и продуктов
@gotomarketme · 1,4151 postКнопочка
@microcopy · 6,3871 postЧто-то на нейронаучном - Полина Кривых
@polina_krivykh · 15,5621 postPostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина
@postpostresearch · 12,5541 post
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 12 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.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
@ProductMindset · 13,38012 postsMax: AI, Engineering and Startups
@max_about_ai · 14,4957 postsКнопочка
@microcopy · 6,3874 postsЧто-то на нейронаучном - Полина Кривых
@polina_krivykh · 15,5624 postsМиша Карпов — AI, продукты и рост ⛳
@todo2go · 8,1332 postsПодкастерская
@castpodcast · 5531 postШандровская о CRM и не только
@crmshandrovskaya · 2481 postEpic Growth — рост продуктов
@epicgrowth · 26,0661 postknow thyself // Ageev
@passioneconomy · 2991 postPostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина
@postpostresearch · 12,5541 postProductSense
@productsense · 17,9621 postПодкаст про менеджмент
@prompodcast · 511 post
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
@mavestreambot · 10,99227 postsпродакт в кубе
@mtsprodact · 6231 postЧто-то на нейронаучном - Полина Кривых
@polina_krivykh · 15,5621 postPostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина
@postpostresearch · 12,5541 postЧеловеко-ориентированный. Управление командой, процессами и собой // PeopleSense
@pplsense · 1,3141 postRadical Rozova
@valerierozov · 9,9871 post
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.
Appears in Telegram’s recommendations for other channels
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
@gopractice · 29,379
Telegram ranks this channel #35 of 97 here — alongside 96 others — read 9 September 2026
@epicgrowth · 26,066
Telegram ranks this channel #38 of 97 here — alongside 96 others — read 12 September 2026
@proproduct · 38,620
Telegram ranks this channel #45 of 96 here — alongside 95 others — read 31 August 2026
@productdo · 25,046
Telegram ranks this channel #54 of 97 here — alongside 96 others — read 17 September 2026
@vladimir_merkushev · 21,822
Telegram ranks this channel #56 of 96 here — alongside 95 others — read 21 September 2026
@FreshProductGo · 19,877
Telegram ranks this channel #58 of 95 here — alongside 94 others — read 29 September 2026
@blackproduct · 21,190
Telegram ranks this channel #63 of 93 here — alongside 92 others — read 24 September 2026
@normalno_delaj · 21,965
Telegram ranks this channel #63 of 96 here — alongside 95 others — read 22 September 2026
@rutubeshow · 17,219
Telegram ranks this channel #73 of 75 here — alongside 74 others — read 29 September 2026
@ruspm · 25,014
Telegram ranks this channel #87 of 97 here — alongside 96 others — read 14 September 2026
This channel appears in 10 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 November 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Подкаст make sense (Есть смысл)” (@mspodcast), 6,300 subscribers as measured 10 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/mspodcast.
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.