4 measurements spanning 15 days, net -2. 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 962–964 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
22 Aug 2026, 04:26
962
-1
14 Aug 2026, 20:28
963
-1
8 Aug 2026, 00:47
964
no change
7 Aug 2026, 12:09
964
first reading
Engagement
17 posts held, back to 23 October 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 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
20.6%
avg views ÷ 962 subscribers
Avg views / post
199
2 posts measured
Reaction rate
7.81%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
of 17 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 5 August 2026
Posts held
17 (23 October 2025 – 5 August 2026)
Views total
397
Reactions total
31
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 00:47 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
57s
Average length
57s
Measured directly from 1 video 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
345 reactions across 17 posts, in 11 distinct kinds. The most used accounts for 35.7% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
123
35.7%
👍
111
32.2%
🤝
37
10.7%
🤯
21
6.09%
🤔
20
5.80%
💯
18
5.22%
❤
8
2.32%
👀
4
1.16%
👎
1
0.29%
😱
1
0.29%
🥱
1
0.29%
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 17 of the 17 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 345reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 17 most recent posts we hold, published 23 October 2025 to 5 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.
Telegram Stars
Stars received
24
across the posts below
Posts paid on
17
of 17 we hold a reading for · 100%
Most on one post
4
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @senior_ecom. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 17 most recent posts we hold for this entry, published 23 October 2025 to 5 August 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
Верю в то, что это не напрасно...
Принимали участие в бете Яндекс Директ по корректировкам на категории мобильных приложений в РСЯ.
Диапазон корректировок стандартный, от "-100%" до "+999%", т.е. можно было исключать целыми категориями, а не отдельными приложениями)
Идея здравая, если бы не одно но...
Можно исключать по 5 категорий для каждой мобильной платформы (iOS и Android), а суммарно категорий около 50 шт. …
Заказы с поиска Яндекс по небрендовым запросам дешевле, чем с офферного ретаргетинга в РСЯ
…или как мы тестировали рекламу в Яндекс Директ для Интернет-магазина косметики.
В конце мая начали работать с Интернет-магазином корейской косметики, довольно крупным и известным игроком на рынке, который не рекламировался в Яндекс Директ в течение последних нескольких лет.
ЗАПРОС ОТ КЛИЕНТА
Хотим протестировать рекламу в …
Fashion Dive: средний сегмент умирает, рентабельность рухнула, выручка растет, но есть нюансы...
Съездил на конференцию Fashion Dive. Ниже то, что вынес для себя.
1️⃣ «Нормальный средний сегмент» исчезает
Он теряет устойчивость с двух сторон: покупатель уходит вниз, если не видит разницы в качестве, а бренды вынуждены либо дешеветь, либо лезть в премиум - рост себестоимости, аренды, логистики и маркетинга ломает п…
Около 70..80% наших eCommerce-проектов словили рост спама на 30..50% в офферном ретаргетинге Яндекс Директ
В продолжение предыдущего поста про ботов.
Подвели итоги недели - почти везде видим одно и то же.
Что происходит
Заметный рост трафика по кампаниям офферного ретаргетинга, который сопровождается сопоставимым снижением коэффициента конверсии в заказ.
Само количество заказов остается примерно на том же уровне…
Как Яндекс Директ налил нам ботов в офферный ретаргетинг и что мы с этим делаем?
На одном из клиентских проектов тестируем гипотезы по снижению стоимости получения заказа с сегмента РСЯ-кампаний.
К этому сегменту относим все варианты показов в РСЯ, кроме механизма офферного ретаргетинга - это у нас отдельный сегмент из 6 кампаний.
Сначала всё пошло хорошо
В начале прошлой недели вроде что-то начало получаться: CPO…
CPC.Forum: ИИ уже заменяет подрядчиков, Авито Рекламу тестируют все, а CPA-сети куда-то исчезли
Докладов и разговоров в кулуарах было много, меня интересовали только те, что хотя бы косвенно относятся к eCommerce.
Ниже то, что вынес для себя
1️⃣ Искусственный интеллект в маркетинге
Тема номер один, упоминается чуть ли не в каждом втором докладе. Наиболее сильное впечатление произвел доклад о том, как собственники…
Откуда брать трафик для Интернет-магазина?
Если вынести за скобки Яндекс Директ, то вроде неоткуда.
Да и наш «лидер» не резиновый - в ряде ниш объем трафика сократился в 10 раз за последние 4 года, даже с учетом спама.
Можно это отрицать или не принимать, но для выживания как клиентского, так и агентского бизнеса, нужно осваивать новые источники.
Лично мне верится в следующие
Авито Реклама - кажется, что эти реб…
Реклама в MAX через Яндекс Директ - а стоит ли и "чё почём"?
Идея сомнительная, но окей…
Мы вписались в тесты на одно из проектов в начале мая, на этапе закрытого тестирования для крупных рекламодателей. И еще по двум проектам уже на этапе бета-тестирвоания, когда эта возможность стала доступна всем желающим.
Итоговые цифры по крупному проекту можно посмотреть на скрине - должен признаться что нам такая стоимость …
Увеличили ежемесячный доход на 298%, до 5,4 млн.руб., а количество заказов на 216%, до 405 шт. в Интернет-магазине женской одежды за счет системной и слаженной работы
О КЛИЕНТЕ
Монобрендовый Интернет-магазин модной женской одежды, классический Fashion бренд, ассортимент обновляется через коллекции, которые выходят 4 раза в год.
Зимой и летом проводит 2 крупные и честные распродажи, не считая раздела скидки на сайт…
Завел YouTube-канал, нужна обратная связь!
В процессе поиска новых векторов как для привлечения клиентов, так и для возможного расширения перечня услуг агентства, а также для развития личных навыков завел одноименный YouTube-канал.
👉 Senior-рекламщик про eCom
На канал выложил первое длинное видео про особенности рекламы в Яндекс Директ для Интернет-магазинов в 2026 году.
Постарался рассказать и обратить внимание …
Рост CPO и ДРР - Терпеть, Инвестировать или Менять модель?
Когда CPO и ДРР выходят за привычный уровень и проблема не в настройке рекламы - бизнесу приходится принимать одно из 3х управленческих решений.
😡 ТЕРПЕТЬ
Осознанно принимать рост CPO и ДРР в рамках допустимого, сохраняя масштаб и не пытаясь любой ценой “вернуть как было”.
Это может быть рациональным когда экономика выдерживает текущую цену заказа, а поте…
Рост CPO и ДРР - это не поломка рекламы
Во второй половине 2025 года рост CPO и ДРР для Интернет-магазинов стал нормой рынка. Метрики считаются корректно, отчёты сходятся, цифры понятны, но именно в этот момент становится сложнее всего принимать решения.
Проблема обычно не в рекламе и не в самих показателях. В момент, когда CPO и ДРР выходят за привычный уровень, бизнес сталкивается с их последствиями напрямую.
И …
💯6🔥4👍3❤1
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @senior_ecom. 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.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
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 22 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Senior-рекламщик про eCommerce” (@senior_ecom), 962 subscribers as measured 22 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/senior_ecom.
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.