Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 22 October 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 45% 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
4 measurements spanning 19 days, net +27. 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 179–214 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
21 Oct 2026, 23:31
210
+17
14 Oct 2026, 11:56
193
+6
7 Oct 2026, 06:41
187
+4
2 Oct 2026, 19:22
183
first reading
Engagement
18 posts held, back to 18 September 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.
ERR · 30 days
5.13%
avg views ÷ 210 subscribers
Avg views / post
10.8
9 posts measured
Reaction rate
21.6%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
9
of 18 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
Window
Rolling 30 days · latest post in window 2 October 2026
Posts held
18 (18 September 2026 – 2 October 2026)
Views total
97
Reactions total
21
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
2 Oct 2026, 19:22 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
14s
Average length
7s
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
21 reactions across 9 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 52.4% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
11
52.4%
🔥
6
28.6%
👌
2
9.52%
❤
1
4.76%
🤝
1
4.76%
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 9 of the 18 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 21 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 18 most recent posts we hold, published 18 September 2026 to 2 October 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.
📻 Радиоприемник «Черемша»: как упаковать вирусный мем в хит продаж на маркетплесе
Пока в TikTok вирусится советская хроника про «Черемшу», в поиске маркетплейсов уже растут органические запросы. В честь пятницы сделаем промт на мем 😉
✏ Пример мaster-промта для GPT Image или Nano Banana:
Vertical 3:4 commercial hero card for Wildberries. Viral meme animal "Черемша": cute hybrid of lion and bunny on wooden pedestal. …
💥 Готовая «взрыв-схема» для Rich-контента Ozon
Если просто продублировать в Rich-контент фотографии из карусели — конверсия не вырастет. Но когда покупатель листает карточку вниз и видит инженерную «взрыв-схему» (Exploded View) вопросы снимаются сами собой. Идеально для электроприборов и товаров с несколькими узлами.
Разбираем готовую структуру 2 модулей Rich-контента, которая на 100% проходит модерацию Ozon (без з…
💍 Ювелирка на Ozon: как оживить бриллиант за 2 минуты и поднять CTR карточки
В ленте мобильного приложения Ozon видеообложка запускается автоматически. Когда при скролле камень внезапно вспыхивает радужными гранями при микроповороте — палец покупателя инстинктивно тормозит на карточке.
Создаем залипательную 6-секундную видеообложку для колец из одного фото без ювелирного оператора и макро-линз ⬇
✏ Пример мaster-п…
🏋️ Спорттовары: как поднять CTR чугунных гантелей на 40% за счет брутального света и УТП-трансформера
В выдаче Wildberries по запросу «разборные гантели» 8 из 10 селлеров выкладывают товар на стерильном белом фоне. Черный чугун и металлический гриф на белом листе выглядят плоскими и легкими.
Разбираем формулу визуала для чугунных разборных гантелей ⬇
✏ 1. Master-промт. Загрузите фото вашей лежанки (если уже есть …
😎 Зоотовары: как залететь в топ через триггер умиления
В топе выдачи Wildberries и Ozon 70% селлеров совершают одну и ту же ошибку: фотографируют пустую лежанку на белом фоне. Серая или коричневая ткань без кота выглядит как автомобильная покрышка или бесформенная подушка.
Человек покупает не кусок поролона за 1 200 ₽ — он покупает комфорт и сладкий сон своего любимца.
Разбираем формулу визуала для лежанки для коше…
🏬 Скидка 10% в акции требует роста заказов на +67%: как не слить прибыль на маркетплейсе и заставить ИИ считать юнит-экономику без ошибок
Когда маркетплейс предлагает снизить цену «всего на 10% ради взрывного роста», большинство селлеров прикидывают в уме: «Ну, если продажи вырастут хотя бы на 20–30%, я в плюсе».
Арифметика с учетом покатушек часто показывает обратное...
С 1 октября закон о платформенной экономике…
🤖 Робот-пылесос со станцией самоочистки: разбираем топ выдачи WB и Ozon и забираем CTR у шаблонных 3D-рендеров
Мы проанализировали топ-12 поисковой выдачи Wildberries и Ozon по запросу «робот-пылесос» (в чеках от 25 000 до 60 000+ ₽: Dreame, Roborock Qrevo, Xiaomi, Ecovacs, Tuvio).
Как выделиться: поместить робот и компактную станцию в реальный теплый интерьер (дубовый паркет, мягкий дневной свет, физическая тень) …
🎃 Хэллоуин и сезонный декор: как забрать CTR 6%+ и собрать карточку с готовой инфографикой за 1 минуту
В сезонных нишах действует жесткое правило: окно пиковых продаж длится всего 3–4 недели (с конца сентября до 31 октября).
Классический цикл запуска карточки снижает сезонную маржу:
▶️ Заказать образец с оптового рынка или дождаться первой поставки — 3–5 дней.
▶️ Отдать фотографу и дизайнеру на рендеры — еще 3–4 дн…
🔍 WB выкатил проверку контрастности в отчете ранжирования: почему белый фон сливает CTR и как исправить карточку за 1 минуту
В кабинете селлера в разделе «Что влияет на место в поиске» Wildberries обновил алгоритм оценки главного фото. Теперь алгоритм замеряет контрастность объекта к фону. Если у вас белый товар на белом или светло-сером фоне — карточка получает предупреждение о снижении видимости и теряет позиции в…
🧸 Сортер Монтессори: разбираем топ выдачи Ozon и собираем обложку с чеком 1 000+ ₽
Если открыть выдачу Ozon по запросу «деревянный сортер», рынок четко делится на два лагеря:
1. Эконом за 300–450 ₽: кислотный пластик, белая студийная плашка и демпинг с копеечной маржой.
2. Топ продаж за 1 000–1 700 ₽: теплая скандинавская пастель, живой ребенок в кадре.
Почему «мертвая» предметка без ребенка проигрывает в детской н…
🛡 Нейро-скрипт ответов на 1–2 звезды: спасаем процент выкупа и рейтинг карточки перед сезоном
Ответ на 1–2 звезды пишется не для обиженного автора. Он пишется для 100 будущих покупателей, которые прямо сейчас открыли вкладку «Сначала отрицательные» перед оплатой корзины.
Вместо шаблонных отписок отдаем негатив в Алиса Ai6, DeepSeek-R1 или Qwen 2.5. Нейросеть мгновенно классифицирует причину на 3 сценария (бой доста…
Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @promts4sellers. 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 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 21 October 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Промты для селлеров” (@promts4sellers), 210 subscribers as measured 21 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/promts4sellers.
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.