Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Product Lab

@productlab_ru

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

4,628subscribers

-17 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-1001271553835
TypeChannel
Username@productlab_ru
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 held4
Confirmed unchanged1 time, most recently 12 August 2026
On Telegramt.me/productlab_ru

Growth

4,6284,6464,6376 August 2026 — 4,645 subscribers7 August 2026 — 4,646 subscribers9 August 2026 — 4,640 subscribers12 August 2026 — 4,628 subscribers6 August 202612 August 2026
4 measurements spanning 6 days, net -17. 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 4,625–4,649 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
12 Aug 2026, 13:554,628-12
9 Aug 2026, 23:314,640-6
7 Aug 2026, 01:564,646+1
6 Aug 2026, 04:334,645first reading

Engagement

23 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 7 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
8.91%
avg views ÷ 4,628 subscribers
Avg views / post
413
23 posts measured
Reaction rate
2.65%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
23
of 23 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.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 11 August 2026
Posts held23 (15 July 202611 August 2026)
Views total9,488
Reactions total251
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken12 Aug 2026, 05:39 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
1m 39s
Average length
33s

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

241 reactions across 22 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 35.3% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
8535.3%
👍8133.6%
🔥6326.1%
👏72.90%
🎉20.83%
10.415%
👌10.415%
🤔10.415%

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 23 of the 23 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 251reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 23 most recent posts we hold, published 15 July 2026 to 11 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

11 Aug 2026, 11:28 UTC173 views7 reactionsread 12 August 2026
Photo

Как за 2 года изменилось то, что значит быть продактом Директор по продукту каршеринга Ситидрайв Дмитрий Сизяков написал разбор того, что реально изменилось в профессии за последние годы, основываясь на своём опыте найма и построения команд. Вот главные сдвиги. От "фича-менеджера" к end-to-end ответственности. Раньше от продакта часто ждали, что он придумает идею, передаст в разработку и дальше следит за прогрессом

👍32🔥2

10 Aug 2026, 14:41 UTC245 views9 reactionsread 12 August 2026
Photo

📌Это готовая система, с которой можно работать шаг за шагом Делимся отзывом Филиппа Фигуровского, руководителя цифрового продукта в Альфа-Мобайл. 🔻 Что было ценным на курсе ✔️ Структура, которую можно применять сразу Каждый блок курса можно брать отдельно и накладывать на свою идею — последовательно прорабатывая её шаг за шагом. По сути готовая система работы с продуктом. ✔️ ИИ в связке с курсом дает быстрый ре

👍4🔥32

7 Aug 2026, 13:35 UTC337 views8 reactionsread 12 August 2026
Photo

Курс как проводник: история руководителя из MTC Web Services Делимся отзывом участника курса «Полное погружение в продакт-менеджмент» Натальи Романовой, руководителя направления (Tech Lead) в MTC Web Services. 🔻 С чего все началось Наталья пришла на курс не как свитчер, а как техлид, который хотел разобраться в продакт-менеджменте. Часть материала еще предстоит пересмотреть — были обстоятельства, которые мешали у

👍42🔥2

5 Aug 2026, 11:50 UTC377 views8 reactionsread 12 August 2026
Photo

Лишь 25% экономят целый рабочий день с ИИ. Остальные - почти ничего Вот что показал наш опрос. 25% сказали, что ИИ экономит им больше 8 часов в неделю, фактически как еще один сотрудник в команде. Еще 11% — от 4 до 8 часов, тоже солидная экономия. Больше всего голосов (39%) собрал скромный вариант "1–3 часа в неделю". И почти четверть аудитории призналась, что либо мало используют ИИ, либо он вообще не экономит в

🔥32👍2👏1

4 Aug 2026, 15:12 UTC346 views12 reactionsread 12 August 2026
Video

🎙️Выпуск с Пашей Хегай уже на всех площадках Основатель сообщества Heg.ai и нескольких стартапов, включая приложение Romantic AI. Сейчас активно вайб-кодит и автоматизирует бизнес-процессы с помощью AI. В подкасте обсудили, почему доменная экспертиза сейчас важнее самой идеи, как сообщество вокруг продукта может стоить дороже самого продукта, и почему личный бренд становится главной защитой от конкурентов в мире, г

6👍4🔥2

4 Aug 2026, 08:48 UTC337 views7 reactionsread 12 August 2026
Photo

🧠Сколько времени вам реально экономит ИИ? Если зайти в поисковую систему и ввести вопрос "сколько времени экономит ИИ", можно найти буквально любой ответ, какой захочется. Экономисты Чикагского и Копенгагенского университетов проанализировали данные 25 000 работников в 7000 компаний и получили скромные 3% экономии времени, то есть почти ничего. Исследование Workday с опросом 3200 сотрудников дает более оптимистичн

3👍2🔥1🤔1

3 Aug 2026, 15:28 UTC453 views10 reactionsread 12 August 2026
Photo

📌 Бесплатный эфир: 6 шаблонов бизнес-моделей в эпоху AI 6 августа в 16:00 МСК Если вы продаете часы работы или стандартную подписку на софт — вы уже проигрываете тем, кто продает клиенту гарантированный результат. На эфире разберем 6 современных бизнес-моделей, которые доказали свою эффективность за последние годы: 🟣 Generative AI-as-a-Service - как упаковать экспертизу в ИИ-продукт по модели OpenAI и Anthropic 🟣

5🔥3👍2

1 Aug 2026, 06:35 UTC404 views19 reactionsread 12 August 2026
Video

Новый гость подкаста «Создавай иначе» 🎙️ Паша Хегай, основатель сообщества Heg.ai и нескольких стартапов, включая приложение Romantic AI. Сейчас активно вайб-кодит и автоматизирует бизнес-процессы с помощью AI. Поговорили про то, почему сегодня продукт можно собрать за вечер, но удержать его на рынке намного сложнее. Технологию конкуренты копируют быстро. Доверие аудитории нет, и оно становится новой защитой бизнес

8🔥6👏5

31 Jul 2026, 13:08 UTC436 views15 reactionsread 12 August 2026
Photo

📌Как синхронизировать топ-менеджмент, если OKR не работает OKR внедряют Сбер, Яндекс, VK, Авито, и он действительно работает там, где есть прямой пользователь, понятная метрика и короткий цикл обратной связи. Но что делать, если бизнес-модель нестандартная? Например, B2B2C - когда продаете через партнера, а не напрямую конечному клиенту. Тогда непонятно, чья метрика главная, цикл сделки длинный, а ценность нужно до

6👍5🔥4

30 Jul 2026, 10:06 UTC406 views15 reactionsread 12 August 2026
Photo

Рынок ИИ-агентов растет на 43% в год, и одновременно 40% проектов уже закрывают В феврале 2026 Gartner опубликовал отчет: 40% корпоративных проектов с агентским ИИ отменены или заморожены. В тот же день рынок ИИ-агентов оценивают в $10,9 млрд с ростом 43% за год. Одна из главных причин провалов, которую выделяет Gartner — явление, которое они назвали "agent washing". Из тысяч вендоров, которые в презентациях называ

👍65🔥4

28 Jul 2026, 16:34 UTC424 views15 reactionsread 12 August 2026
Photo

Как Duolingo с помощью ИИ стала выпускать в 11 раз больше учебного контента 📈 В 2024 году команда Duolingo выпускала около 1800 учебных юнитов в квартал - уроков, упражнений, диалогов для новых языковых курсов. Уже приличный объем. Но чтобы масштабировать его классическим путем, пришлось бы бесконечно наращивать штат методистов, редакторов и лингвистов. К началу 2026 года та же команда выпускает уже 20 500 учебных

6👍4🔥41

Showing the 12 most recent of 23 posts we hold for @productlab_ru. 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 — 112,972 of 1,169,250entries 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 1 registered channel — 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.

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.

“Product Lab” (@productlab_ru), 4,628 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/productlab_ru.

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.