Education — 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 16 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 55% 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 why it has no browse page of its own yet.
Growth
10 measurements spanning 40 days, net -12. 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 1,976–1,992 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
15 Sept 2026, 22:40
1,978
-3
12 Sept 2026, 06:36
1,981
-3
8 Sept 2026, 11:21
1,984
-2
31 Aug 2026, 08:42
1,986
+2
21 Aug 2026, 10:27
1,984
-3
18 Aug 2026, 06:28
1,987
+1
14 Aug 2026, 22:06
1,986
-2
11 Aug 2026, 06:05
1,988
-2
8 Aug 2026, 08:25
1,990
no change
7 Aug 2026, 08:32
1,990
first reading
Engagement
16 posts held, back to 14 March 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 2 pages of 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 5 December 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
1m 32s
Average length
46s
Measured directly from 2 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
22 reactions across 10 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 72.7% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
16
72.7%
👍
6
27.3%
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 10 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 22 reactions 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 14 March 2025 to 5 December 2025, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Advertising
Ad load
6.25%
1 of 16 posts carry an ad marker
Regulatory tokens
1
posts carrying an erid · 1 distinct token
Median views · ads
748
over 1 measured post
Median views · rest
562
over 15 measured posts
An ad marker, not a judgement about a post. A post is counted here because it carries one of two explicit markings: an erid token, which Russian law has required on paid placements since 2022 and which is issued against a specific advertising contract, or a #реклама / #ad hashtag in the body, which is the channel declaring it itself. The first is documentary; the second is a self-declaration and is weaker. No classifier reads the text and decides — nothing on this site guesses that a post is an advertisement.
This is a floor, and it can only ever be a floor. A channel that runs paid placements without marking them produces no marker for us to count, and an unmarked ad is indistinguishable from an ordinary post on the public surface. The ad load above therefore means “the share of posts that declared themselves”, never “the share of posts that were paid for”. A low figure is not evidence of a channel that runs few ads.
Both figures are medians, and no ratio between them is published. Each is a view reading that actually occurred on a post, picked by percentile_disc rather than averaged, so one viral post cannot move it and no interpolated value is invented between two readings. The sample on one side is under five posts, which is too thin to compare. The two figures are shown side by side with the count behind each, and deliberately not divided into a headline like “ads get x% fewer views” — an arithmetic that is easy to print and, at this sample size, means nothing.
Advertising tokens recorded on this entry
erid
Posts
First seen
Last seen
2VtzqxfXyRT
1
5 December 2025
5 December 2025
A token repeated across several posts is one advertising contract placed more than once, which is what the identifier is for. The strings are reproduced exactly as they appeared in the post or in its click-through URL and are not validated against any registry — we record the marker a channel published, and whether it resolves to a real contract is a question for the register that issued it.
Measured over the 16 most recent posts we hold, published 14 March 2025 to 5 December 2025. Views are the latest single reading held for each post, and any reading at or above 1,000 is rounded by Telegram to three significant figures.
Коллеги, кто работает в нише банкротства, настоятельно рекомендую.
Знаю Яну с 2018 года как таргетолога и маркетолога, кто специализировался именно на нише банкротства.
Думаю, вряд ли кто-то кроме нее знает лучше эту нишу.
Поэтому рекомендую ❤️❤️❤️
🔥 Рекламу банкротства запретили. Звонить клиентам больше нельзя. Ты больше не нужен рынку.
Так это или нет, узнаем все подробности на конференции "Рыжая и БФЛ"
13…
⚡️ Почему мы больше НЕ БУДЕМ создавать новые материалы?
Простая причина: всё уже готово и отработано!
За эти месяцы мы:
🎯 Протестировали все техники маркетинга для юристов
🎯 Собрали библиотеку из рабочих промтов
🎯 Проверили эффективность каждого инструмента
🎯 Упаковали знания в готовую систему
Результат: полная библиотека знаний, которой хватит на годы работы.
Что это значит для вас?
✅ Никаких ожиданий новых уроко…
🔥 Почему наши Клубы — это не просто очередные курсы?
Другие предлагают:
❌ Общие курсы по маркетингу (не для юристов)
❌ Поверхностное изучение нейросетей
❌ Теорию без практических инструментов
❌ Дорогие подписки на годы вперёд
❌ Размытые обещания результата
Мы даём:
✅ Конкретные промты под юридические задачи
✅ Маркетинг именно для правовых услуг
✅ Готовые шаблоны и чек-листы
✅ Единоразовый платёж без подписок
✅ Сооб…
😤 Надоело тратить часы на рутину? Есть решение!
Знакомые проблемы:
❌ Сидите над договором поставки до полуночи
❌ Полчаса ищете нужную формулировку для претензии
❌ Клиенты не понимают ваши посты в соцсетях
❌ Конкуренты обходят вас в интернете
❌ Нет времени на маркетинг и продвижение
А что если мы скажем, что всё это решается?
✅ Договоры составляете за 3 минуты с помощью промтов
✅ Претензии генерируете быстрее, чем з…
😻 ОТ А ДО Я: всё, что нужно знать современному юристу
Мы прошли весь путь и упаковали знания в готовые Клубы:
📱 В Клубе по маркетингу:
• Как строить личный бренд юриста с нуля
• Сторителлинг для правовых услуг
• Ведение Telegram-канала: что работает в 2025 году
• Продающие тексты и цепляющие заголовки
• Нетворкинг для юристов
🤖 В Клубе по нейросетям:
• Библиотека промтов для создания документов
• Анализ договоров …
💰 СЧИТАЕМ ЭКОНОМИЮ: сколько вы переплачивали раньше?
Раньше наши Клубы работали по подписке:
• Вступительный взнос: 15 000 ₽
• Ежемесячно: 3 900 ₽
• За год: 61 800 ₽ за один клуб!
СЕЙЧАС: революционное изменение!
✅ Клуб по нейросетям — 15 000 ₽ НАВСЕГДА
✅ Клуб по маркетингу — 15 000 ₽ НАВСЕГДА
✅ Оба клуба — 25 000 ₽ НАВСЕГДА
Ваша экономия только за первый год: 98 600 рублей!
Почему мы так сделали? Потому что поня…
🤔 ПОЧЕМУ МЫ ИЗМЕНИЛИ ФОРМАТ КЛУБА? 🤔
Мы выяснили, что нашим участникам важнее:
1️⃣ Получить сразу весь контент без ожидания новых материалов
2️⃣ Внедрять знания в удобном для себя темпе
3️⃣ Не беспокоиться о регулярных платежах
Поэтому мы полностью пересмотрели нашу модель и теперь предлагаем:
✅ Полный доступ ко ВСЕМ материалам сразу
✅ Единоразовый платеж 15 000 ₽ вместо постоянной абонентской платы
✅ Пожизненный…
💰 ПОСЧИТАЙТЕ СВОЮ ВЫГОДУ 💰
Раньше доступ к нашему Клубу по маркетингу стоил:
• Вступительный взнос: 15 000 ₽
• Ежемесячное продление: 3 900 ₽
За год использования = 15 000 ₽ + (3 900 ₽ × 12 месяцев) = 61 800 ₽
СЕЙЧАС: Единоразовый платеж 15 000 ₽ = ПОЛНЫЙ ДОСТУП без продлений!
Ваша экономия только за первый год: 46 800 ₽!
Все материалы клуба уже готовы и ждут вас - больше никаких доплат!
Это ограниченное предлож…
🔥 ВАЖНОЕ ОБЪЯВЛЕНИЕ ДЛЯ ЮРИСТОВ И БУХГАЛТЕРОВ 🔥
Мы полностью изменили формат наших Клубов по маркетингу и нейрсетям!
✅ Раньше: Входной билет 15 000 ₽ + ежемесячное продление 3 900 ₽
✅ Сейчас: Единоразовый платеж 15 000 ₽ и ДОСТУП НАВСЕГДА
Никаких больше ежемесячных платежей! Все материалы уже созданы и ждут вас - более 180 уроков в обоих Клубах, готовые шаблоны, доступ к сообществу профессионалов.
Это не просто э…
Дорогие друзья и коллеги!
Поскольку я направляю все силы в туризм, я приняла решение продать свои телеграм-каналы. У меня их несколько:
✅ Про право
✅ Право и маркетинг
✅ Про субсидии
там более 2000 подписчиков в каждом.
Есть и каналы поменьше:
✅ Про e-commercе
✅ Про банкротство
✅ Про финансы
Если хотите приобрести готовый канал с живой аудиторией — пишите мне в личку или в комментарии к этому сообщению!
Это отлич…
3 способа ускорить подготовку документов с ChatGPT
Как готовить документы в 3 раза быстрее:
1. Создавайте библиотеку промтов под каждый тип документа.
2. Используйте послойную проверку: сначала структура, потом содержание.
3. Применяйте промт
"Предложи 5 альтернативных формулировок для..."
🤫 Бонус-промт:
"Создай универсальный шаблон с вариативными формулировками под разные ситуации"
Еще больше пользы у нас в клу…
Три секретных промта для моментальной проверки договоров
Устали тратить часы на проверку документов? Используйте эти три промта и получите полный анализ за минуты:
Промт 1:
"Проанализируй договор на предмет рисков по схеме: риск - вероятность - последствия - рекомендации по минимизации"
Промт 2:
"Сравни условия договора с типовыми в этой отрасли и выдели нестандартные пункты"
Промт 3:
"Проверь договор на наличие…
❤1
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @muraveva_propravo_and_marketing. 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.
Mentions
Named by 4 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.
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.
Юридическая консультация Геннадия Ефремова @sovetiadvokata · 46,921 Telegram ranks this channel #9 of 81 here — alongside 80 others — read 2 September 2026
This channel appears in 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list 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 15 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Право и маркетинг | Муравьева” (@muraveva_propravo_and_marketing), 1,978 subscribers as measured 15 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/muraveva_propravo_and_marketing.
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.