Other / unclassifiable — 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 20 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 47% 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
6 measurements spanning 41 days, net -6. 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 755–764 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
18 Sept 2026, 05:20
756
-3
9 Sept 2026, 05:39
759
-4
31 Aug 2026, 09:27
763
+2
15 Aug 2026, 00:28
761
-1
8 Aug 2026, 01:50
762
no change
7 Aug 2026, 23:03
762
first reading
Engagement
7 posts held, back to 25 February 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 page 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 7 posts for this entry, the most recent from 11 March 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
5m 51s
Average length
1m 57s
Measured directly from 3 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
58 reactions across 6 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 43.1% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
25
43.1%
🥰
15
25.9%
👍
10
17.2%
🔥
6
10.3%
👏
2
3.45%
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 6 of the 7 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 58 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 7 most recent posts we hold, published 25 February 2026 to 11 March 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.
Какие проблемы сегодня решать в модном бизнесе в первую очередь? ✨
2026 год приносит модному рынку немало новых вызовов.
Предприниматели всё чаще сталкиваются с похожими ситуациями:
▫️ продажи идут волнами
▫️ деньги «замораживаются» в остатках
▫️ трафик становится нестабильным
▫️ многие решения принимаются скорее интуитивно, чем на основе цифр
В таких условиях главный вопрос звучит так: с чего начать изменения в б…
Тренды эффективного модного бизнеса 2026 ✨
Модная индустрия сегодня меняется сразу по нескольким направлениям: новые требования к бизнесу, изменения в маркетинге, налогообложении и работе с клиентами.
Чтобы увидеть картину целиком, предпринимателю приходится следить за множеством источников и разбираться сразу в нескольких направлениях бизнеса.
Что сегодня особенно влияет на развитие модных компаний? 👇
▫️ Финансы…
НЕЙРОСЕТИ В ДЕЛЕ ✨
Вчера прошел вебинар «Нейронки для бельевой индустрии», и это было интересно.
Елена Кагирова наглядно показала, на что способен ИИ в 2026 году.
Что разобрали на эфире? 👇
▫️ Экономия бюджета: как делать фотосессии без аренды студии и гонораров моделям.
▫️ Идеальная посадка: как генерировать контент, где белье безупречно сидит на виртуальных фигурах.
▫️ Секреты для профи: как обходить ограничен…
Что общего у бюстгальтера и нейросетей? 🤔👙
На первый взгляд — ничего.
Предмет одежды и искусственный интеллект.
Но если копнуть глубже, мы найдем много общего:
1️⃣ И то, и другое способно поднять самооценку, или убить ее.
Чтобы поднять самооценку, нужно подобрать правильный бюстгальтер или, в случае нейросетей, сделать стильное качественное фото. ✨
2️⃣ Детали решают всё.
Бюстгальтер, который решает задачу женщин…
Прямой разговор о нейросетях: без купюр и «мыла» ⚡️
Готовимся к вебинару с Еленой Кагировой и поднимаем самые острые вопросы.
👇 Разбираем по пунктам:
1️⃣ «Инфоцыганство» или реальная польза? 🎓
Сейчас из каждого утюга учат нейросетям. Почему владельцы брендов должны идти именно к тебе? В чем «секретный соус» программы, которого не найти в бесплатных роликах на YouTube?
2️⃣ Зачем тебе это надо? 💰
12 лет в SMM — огро…
Приглашаем вас на вебинар, где разберем, как приручить ИИ для самого деликатного контента.
🗓 3 марта в 12:00 (МСК)
🎙 Спикер: Елена Кагирова — маркетолог с 12-летним стажем. Елена работала с топовыми бельевыми брендами и знает все «боли» создания контента изнутри.
Будущее уже здесь, но есть один нюанс... 🤫
То, на что раньше уходили недели подготовки и работа команды из 10 человек, теперь создается за пару часов в те…
Как прошла выставка Lingerie Show-Forum для журнала «Модное белье»? 🕊️✨
Мы убеждены: настоящий успех в нашей индустрии — это прежде всего люди и крепкое партнерство.
Выставка стала для нас пространством искренних встреч и новых открытий.
Сегодня в нашем объективе — бренд «Время цвести»
Журнал «Модное белье» продолжает свою миссию: находить и представлять вам только достойных представителей
❤6🥰3👍2
Showing the 7 most recent of 7 posts we hold for @popmoda. 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
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 18 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Журнал "Модное белье"” (@popmoda), 756 subscribers as measured 18 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/popmoda.
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.