Education — 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 16 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 89% 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 the other topics.
Growth
24 measurements spanning 90 days, net -65. 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 2,196–2,292 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 24
Measured (UTC)
Subscribers
Change
5 Nov 2026, 13:17
2,207
-1
2 Nov 2026, 22:48
2,208
-2
30 Oct 2026, 14:20
2,210
-2
27 Oct 2026, 07:06
2,212
-2
24 Oct 2026, 08:50
2,214
+1
21 Oct 2026, 07:56
2,213
-5
15 Oct 2026, 01:30
2,218
-6
11 Oct 2026, 10:57
2,224
-6
5 Oct 2026, 07:20
2,230
-9
26 Sept 2026, 13:00
2,239
-6
15 Sept 2026, 20:59
2,245
-7
11 Sept 2026, 17:58
2,252
-2
7 Sept 2026, 03:59
2,254
-9
2 Sept 2026, 07:27
2,263
-4
30 Aug 2026, 13:16
2,267
-1
27 Aug 2026, 19:04
2,268
-7
24 Aug 2026, 23:57
2,275
-6
21 Aug 2026, 01:44
2,281
+5
17 Aug 2026, 17:24
2,276
+3
14 Aug 2026, 14:15
2,273
first reading
Engagement
20 posts held, back to 17 June 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 2 pages 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 20 posts for this entry, the most recent from 5 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
2h 52m
Average length
1h 26m
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
104 reactions across 17 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 60.6% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
63
60.6%
❤
25
24.0%
👍
10
9.62%
🥰
3
2.88%
👎
2
1.92%
👏
1
0.962%
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 18 of the 20 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 104 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 17 June 2026 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.
⭐️ СЕРПЕНЬ у "Силі продажів" - НАВЧАННЯ ПЕРСОНАЛУ
Навчити менеджера — недостатньо.
Важливо побудувати систему, в якій співробітники постійно розвиваються, швидко адаптуються та ростуть разом із компанією.
Цього місяця поговоримо про те, як зробити навчання частиною системи продажів, а не разовою подією.
📆 План на серпень ⬇️
🗓 08.08 — Аудіоподкаст у каналі «Сила продажів»
⏰ протягом дня
🎙 Спікер Ігор Сандик
Тема: «…
Більше практичних майстерень з виконанням завдань50%
Більше аудіоподкастів від Ігоря Сандик31%
Більше коротких практичних відео від тренерів54%
Більше шаблонів, чек-листів, готових документів35%
Нетворкінг між учасниками19%
Q&A / відповіді на ваші запитання15%
ваш варіант12%
The shares total 328%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.
👉💬 І традиційно хочемо почути вашу думку ⬇️⬇️⬇️
Що вам найбільше сподобалося цього місяця?
І чого, на вашу думку, ще не вистачає у нашій спільноті?
Прийміть, будь ласка, участь в опитуванні нижче🙏😊
📌 Липень у "Силі продажів" ПІДСУМКИ
Ще один місяць позаду. І, відверто, він вийшов дуже насиченим. 🙌
У липні ми разом говорили про найм персоналу.
Бо саме люди найчастіше визначають, чи буде бізнес зростати, чи власник і надалі залишатиметься "пожежником" у власній компанії.
Ось чим запам'ятався цей місяць 👇
🎙 Аудіоподкаст "Найм без помилок"
Розібрали тему «Кого не можна брати в команду продажів» та поділилися 6 пр…
Запис відкритого Майстермайнду вже готовий до перегляду 💪
🗣 Спікер Марія Лесів
💻 «Найм персоналу: як знаходити сильних людей і будувати команду»
🔷 Головні тези, що розібрали ⬇️
- В чому різниця найму в малому та великому бізнесі і чому найм у малому бізнесі часто провалюється
- 5 головних помилок під час пошуку працівників
- Як проста система вирішує більшість проблем із командою
- Алгоритм швидкого підбору без ве…
Відкритий Майстермайнд через 10 хвилин о 19:00 за Києвом✨
💻 «Найм персоналу: як знаходити сильних людей і будувати команду»
🗣 Спікер Марія Лесів
🔷 Головні тези виступу ⬇️
- В чому різниця найму в малому та великому бізнесі і чому найм у малому бізнесі часто провалюється
- 5 головних помилок під час пошуку працівників
- Як проста система вирішує більшість проблем із командою
- Алгоритм швидкого підбору без великог…
🚀 Вакансія: HEAD OF CONTACT CENTER
✔️ 100 000 - 150 000 грн і вище
📍 Офіс/гібрид, Київ
📲 @silapRecruiting
HairCheck — мережа трихологічних клінік: 10 локацій в Україні та Польщі, ~500 пацієнтів щодня. Лікуємо випадіння волосся консервативно, без операцій, з 2021 року. Зараз шукаємо людину, яка вибудує єдину систему Contact Center на дві країни.
Що Ви отримаєте:
🔹Дохід: Ставка + бонус за KPI (100 000 - 150 000 грн …
Відкритий Майстермайнд в четвер 23 липня
💻 Тема «Найм персоналу: як знаходити сильних людей і будувати команду»
✨Коли? - четвер 23 липня о 19:00 за Києвом✨
🗣 Запрошений спікер Марія Лесів
• Власниця рекрутингової компанії Hirestep
• За 2,5 роки команда закрила понад 1500 Middle&TOP вакансій в маркетинг, продажі, фінанси, IT, операційні та керівні позиції.
• Серед наших клієнтів Рomitni, HeyBecca, Автомагістральпів…
💻 Закритий живий онлайн Майстермайнд “Таємний покупець” з Ігорем Сандик та тренерами команди в рамках курсу "Керівник відділу продажу" відбудеться:
✨четвер 16 липня о 19:00 за Києвом✨
👉 Тема зустрічі «Розбір кейсів та перший “Таємний покупець”»
Разом розберемо:
— як працюють продажі в реальному бізнесі;
— що спрацювало, а що ні;
— чи купили б ми самі;
— конкретні рекомендації для покращення.
✔️ Рекомендація: одразу…
Тема: Найм без помилок. Кого не можна брати в команду продажів
6 практичних порад: 3 від команди рекрутингу та 3 від команди експертів Сила продажів💪
Корисно? Став 👍 та ділись з колегами
⏱️Тривалість 13 хв
🎧Слухати на Youtube
🎧Слухати в Apple Podcasts
🎧Слухати в Spotify Podcasts
👉Підписатись
😱 Відкриваємо тест драйв на курс «Професія Sales-менеджер 2.0»
Стартуємо 6 липня.
📌Давайте чесно: ми розуміємо, що прийняти рішення про купівлю курсу - це завжди відповідальний крок, адже не хочеться отримати ""кота в мішку"".
Навіть якщо ви чули круті відгуки, десь глибоко в голові сидить думка🤔: ""А раптом це не моє?"", ""Чи це реально допоможе мені пробити ту саму стелю в $1000?"".
Це абсолютно нормальні сумні…
🔥6❤1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @sila_p. 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.
Polls
The poll we hold for this entry, as Telegram rendered it when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.
Більше практичних майстерень з виконанням завдань50%
Більше аудіоподкастів від Ігоря Сандик31%
Більше коротких практичних відео від тренерів54%
Більше шаблонів, чек-листів, готових документів35%
Нетворкінг між учасниками19%
Q&A / відповіді на ваші запитання15%
ваш варіант12%
The shares total 328%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.
Percentages only — there are no per-option vote counts here, because Telegram publishes none. The public post preview gives each option’s share and a single voter total, and nothing else. Multiplying one by the other would produce a per-option tally that looks measured and is not: the shares are rounded to whole numbers before we ever see them. We print what was published and leave the column that does not exist empty.
The shares need not add up to 100. Rounding alone puts many polls at 99 or 101. A poll that allows more than one answer per voter runs well past 100 by design, and several here do. The bars are drawn against a fixed 100% track at each option’s own percentage rather than normalised to the total, so a poll that exceeds it shows that it does instead of being quietly rescaled.
Read from the 20 most recent posts we hold, published 17 June 2026 to 5 August 2026. Telegram labels each poll by kind — an anonymous poll, a quiz, a closed set of final results — and that label is reproduced rather than paraphrased.
Appears in Telegram’s recommendations for other channels
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
Олег Шевелев @olegcloser · 35,435 Telegram ranks this channel #57 of 92 here — alongside 91 others — read 2 September 2026
BE IN PROGRESS | Саморозвиток | Фінанси | Психологія | Мотивація @beinprogress · 30,516 Telegram ranks this channel #65 of 71 here — alongside 70 others — read 7 September 2026
Аудіокниги Українською @ArchivesOfAbookua · 50,278 Telegram ranks this channel #66 of 71 here — alongside 70 others — read 26 August 2026
This channel appears in 3 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 5 November 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Сила продажів” (@sila_p), 2,207 subscribers as measured 5 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/sila_p.
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.