4 measurements spanning 7 days, net +616. 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 2,260–3,064 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
14 Aug 2026, 04:08
2,971
+618
7 Aug 2026, 21:21
2,353
-2
7 Aug 2026, 13:48
2,355
no change
7 Aug 2026, 13:38
2,355
first reading
Engagement
19 posts held, back to 13 July 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 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
5.73%
avg views ÷ 2,971 subscribers
Avg views / post
170
14 posts measured
Reaction rate
7.30%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
14
of 19 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 6 August 2026
Posts held
19 (13 July 2026 – 6 August 2026)
Views total
2,385
Reactions total
174
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 13:48 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
2m 07s
Average length
16s
Measured directly from 8 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
206 reactions across 19 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 43.7% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
90
43.7%
🔥
65
31.6%
🎉
19
9.22%
👍
15
7.28%
🥰
11
5.34%
👏
6
2.91%
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 19 of the 19 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 206reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 19 most recent posts we hold, published 13 July 2026 to 6 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
1
across the posts below
Posts paid on
1
of 19 we hold a reading for · 5%
Most on one post
1
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @shopmybexru. 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 19 most recent posts we hold for this entry, published 13 July 2026 to 6 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.
Когда 1 + 1 = гораздо больше, чем 2!
На фото — результат сочетанного протокола:
✨ 3 процедуры коллагенотерапии LINERASE
✨ 2 процедуры игольчатого RF-лифтинга
Именно комплексный подход позволил добиться выраженного улучшения качества кожи, уменьшения глубины атрофических рубцов и повышения плотности тканей.
Почему сочетание работает эффективнее?
💡 Игольчатый RF запускает процессы ремоделирования тканей, а LINERASE …
Что на самом деле происходит с фибробластами после введения коллагена?
В научной работе, опубликованной в журнале «Иммунопатология, аллергология, инфектология», сравнили влияние шести препаратов коллагена на активность фибробластов и экспрессию генов, связанных с ремоделированием тканей.
📌 Один из ключевых выводов исследования:
Через 48 часов после воздействия LINERASE была отмечена более высокая экспрессия коллаге…
Почему врачи выбирают канюли FMC?
Точность процедуры начинается с правильного инструмента!
🟣FMC (Fine Micro Cannula) 🟣 — это интрадермальные канюли, разработанные для максимально комфортного и безопасного введения препаратов. Их конструкция позволяет снизить травматизацию тканей и повысить контроль врача во время работы.
Почему специалисты выбирают FMC?
🟣 Электрохимическая полировка отверстия обеспечивает максимал…
Большинство врачей недооценивают эту зону лица!
Именно средняя треть лица первой начинает терять объем, поддержку и четкость.
Пациенты приходят с жалобами на носогубные складки, «уставший» взгляд или потерю овала лица, но проблема зачастую находится гораздо глубже — в возрастных изменениях средней трети.
Именно поэтому грамотная работа с этой зоной позволяет получить естественный лифтинг, сохранить гармоничные про…
Мы нашли главную причину, почему пациентам стоит рекомендовать LINERASE!
Потому что сегодня пациенты хотят не просто временно скрыть возрастные изменения. Они хотят восстановить качество кожи! 😍
Именно поэтому коллагенотерапия LINERASE работает не с маскировкой проблемы, а с ее причиной — снижением качества коллагенового матрикса.
🧡 Более плотная кожа.
🧡 Улучшение тонуса и эластичности.
🧡 Естественное омоложение б…
ОСТАНОВИТЕСЬ НА МИНУТУ! ⛔️
Пока одни врачи работают по протоколам пятилетней давности, другие уже осваивают новые техники, внедряют современные методики и становятся специалистами, к которым запись расписана на недели вперед.
Вопрос один: к какой категории будете относиться вы? 🫵
🔥 Август в BEAUTY EXPERT ACADEMY — это месяц знаний, практики и профессионального роста! 🔥
Вас ждут:
✅ экспертные семинары;
✅ актуальны…
Тредлифтинг — одна из самых прибыльных процедур в косметологии!
Но именно она чаще всего становится причиной разочарованных пациентов.
Почему? Потому что многие врачи учатся ставить нити, а не работать с тканями.
В результате:
✖️ недостаточный лифтинг;
✖️ быстрое исчезновение эффекта;
✖️ осложнения;
✖️ пациент, который больше не возвращается.
Каждый неудачный тредлифтинг — это не просто ошибка. Это потерянное дов…
Сколько еще пациентов вы потеряете из-за неудачного тредлифтинга?
Одна ошибка в выборе нитей. Неправильный вектор. Недостаточная фиксация.
И вместо ожидаемого WOW-эффекта — разочарованный пациент, который больше не вернется.😭
Посмотрите на этот результат! Такие изменения не получаются случайно. Они — результат грамотного планирования, понимания анатомии и безупречной техники.😯
🎉 Именно этому посвящен Практикум по…
Почему после курса коллагенотерапии у одних врачей пациенты возвращаются в восторге, а у других — с вопросом: "И это всё?"
Проблема далеко не всегда в препарате. Проблема — в отсутствии понимания, кому, когда и как проводить коллагенотерапию.
📍 29 июля в 11:00 приглашаем вас на семинар:
«Коллагенотерапия: основные клинические и морфофункциональные ориентиры. Работа со сложными пациентами»
👩⚕️ Тренер — Деткова Дар…
Давайте вспомним, как это было…✨
❤️LINERASE EXPERT DAY ❤️— это не просто конференция. Это место, где встречаются специалисты, которые хотят расти, обмениваться опытом и быть на шаг впереди!
Реальные клинические кейсы, авторские протоколы, разбор сложных пациентов и общение с ведущими экспертами — именно за этим приезжают косметологи со всей страны.
❗️17 сентября мы встретимся снова — в Санкт-Петербурге.❗️
Если вы…
🚨 Если вы до сих пор считаете, что знаете о коллагенотерапии всё — значит, вы уже отстаете! 🚨
17 СЕНТЯБРЯ В САНКТ-ПЕТЕРБУРГЕ состоится событие, которое объединит ведущих экспертов эстетической медицины, врачей-практиков и тех, кто хочет быть на шаг впереди!
🎉 LINERASE EXPERT DAY — это не просто конференция! Это место, где рождаются новые протоколы, обсуждаются реальные клинические случаи и формируются тренды соврем…
⏫ Или вы делаете такие результаты! Или их делает кто-то другой! ⏫
За каждым успешным тредлифтингом стоят:
🙂 знание анатомии;
🙂 правильный выбор техники;
🙂 понимание векторов натяжения;
🙂 опыт и уверенная работа с нитями.
Именно поэтому одни специалисты получают естественный лифтинг без осложнений, а другие — разочарованных пациентов. 💔
Хотите выполнять процедуры, результатами которых будете гордиться?
📍24 июля пр…
❤8👍4🔥2
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @shopmybexru. 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.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 146,734 of 1,480,688entries 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
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
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 14 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Бьюти Эксперт Медикал” (@shopmybexru), 2,971 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/shopmybexru.
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.
