4 measurements spanning 7 days, net +48. 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 5,606–5,668 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
14 Aug 2026, 18:36
5,661
+25
11 Aug 2026, 03:28
5,636
+21
8 Aug 2026, 00:10
5,615
+2
7 Aug 2026, 14:17
5,613
first reading
Engagement
26 posts held, back to 2 August 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 7 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
19.7%
avg views ÷ 5,661 subscribers
Avg views / post
1,110
23 posts measured
Reaction rate
1.03%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
26
of 26 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 11 August 2026
Posts held
26 (2 August 2026 – 11 August 2026)
Views total
25,627
Reactions total
263
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
12 Aug 2026, 04:02 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.
Reaction mix
263 reactions across 23 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 70.0% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
184
70.0%
👍
50
19.0%
🔥
10
3.80%
👌
8
3.04%
👏
3
1.14%
🎉
2
0.76%
💘
2
0.76%
🤣
2
0.76%
🤯
2
0.76%
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 23 of the 26 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 263reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 26 most recent posts we hold, published 2 August 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.
Share of Search
سهم برند شما از تقاضای جستوجویی بازار
اگر بدانیم در یک بازار، مردم چقدر نام هر برند را جستوجو میکنند، میتوانیم بفهمیم کدام برند سهم بیشتری از توجه و تقاضای جستوجویی بازار را به خود اختصاص داده است.
فرمول ساده است:
Share of Search =
جستوجوهای برند شما ÷ مجموع جستوجوهای برندهای مورد بررسی × ۱۰۰
مثلاً اگر در یک ماه، از میان ۱ میلیون جستوجوی برندهای فروشگاههای آنلاین لوازم خانگی، ۴۵۰ هزار جس…
Submagic
🔹 این ابزار چه میکند؟
Submagic یک ابزار هوش مصنوعی برای ساخت زیرنویس حرفهای و جذاب برای ویدئوهای کوتاه است.
ویدئو را آپلود کنید و Submagic بهصورت خودکار صحبتها را به متن تبدیل میکند، زیرنویسهای متحرک و استایلدار میسازد و ویدئو را برای انتشار در شبکههای اجتماعی آماده میکند.
⸻
🔹 چه کارهایی میتوانید با آن انجام دهید؟
✅ تولید خودکار زیرنویس
✅ ساخت کپشنهای متحرک و جذاب
✅ هایلایت کردن کلمات مهم…
فرصت اسپانسرینگ مجموعه وبینار های گروث شلف
مجموعه وبینارهای تخصصی «جعبهابزار هوش مصنوعی برای مارکترها» در قالب یک دوره ۱۰ قسمتی برگزار میشود و به بررسی کاربردهای عملی هوش مصنوعی در حوزههای مختلف بازاریابی میپردازد.
در این مجموعه، فرصتی برای همکاری و اسپانسرینگ برندها فراهم شده است.
اگر تمایل دارید درباره جزئیات این فرصت، شرایط همکاری و پکیجهای اسپانسرینگ اطلاعات بیشتری دریافت کنید، از طریق آیدی زیر در ارتباط …
۱۰ متریک جدید که تیمهای مارکتینگ دارند جدیتر از همیشه اندازهگیریشان میکنند
دنیای مارکتینگ در حال تغییر است و فقط نگاه کردن به CTR، Conversion Rate و CAC دیگر برای فهمیدن عملکرد واقعی مارکتینگ کافی نیست.
از Incrementality و Incremental ROAS گرفته تا AI Visibility Score و AI Share of Voice، متریکهای جدیدی در حال شکل دادن به شیوهای هستند که تیمهای مارکتینگ اثربخشی، بهرهوری و حضور برندشان را اندازهگیری میکنن…
Klap AI
این ابزار چه میکند؟
Klap یک ابزار هوش مصنوعی برای تبدیل ویدئوهای بلند به ویدئوهای کوتاه برای شبکههای اجتماعی است.
کافی است ویدئوی اصلی را آپلود کنید؛ Klap بخشهای جذاب و مهم را شناسایی میکند و آنها را به چندین Short، Reel یا TikTok تبدیل میکند.
چه کارهایی میتوانید با آن انجام دهید؟
تبدیل ویدئوی بلند به چندین Short
شناسایی بخشهای جذاب ویدئو
کراپ و تنظیم خودکار کادر برای ویدئوی عمودی
تولید زیرنو…
خوشحالیم اعلام کنیم که گروث شلف، حالا آنلاین شده! 📚🚀
ما از ابتدا یک ایده ساده داشتیم:
در این دنیای پر از دانش، یک قفسه تخصصی برای بازاریابی بسازیم؛ جایی برای پیدا کردن، یاد گرفتن و رشد کردن. 🧡
امروز خوشحالیم که دومین قدم این مسیر را برداشتهایم و سایت گروث شلف را راهاندازی کردهایم؛ تا دسترسی به محتوای آموزشی و تخصصی مارکتینگ، سادهتر، منظمتر و همیشه در دسترس باشد.
اما این تازه شروع ماست.
قرار است دامنه فعالیته…
Napkin AI
این ابزار چه میکند؟
Napkin AI متنهای شما را بهصورت خودکار به نمودار، فلوچارت، دیاگرام و اینفوگرافیکهای حرفهای تبدیل میکند؛ بدون اینکه نیاز به طراحی گرافیکی داشته باشید.
اگر برای ارائه، مقاله، گزارش یا شبکههای اجتماعی به یک تصویر توضیحی نیاز دارید، کافی است متن خود را وارد کنید تا Napkin در چند ثانیه آن را به یک گرافیک قابل ویرایش تبدیل کند.
چه تسکهایی را میتوانید با آن انجام دهید؟
تبدیل متن به…
چرا سرمایه در گردش (Working Capital) یکی از مهمترین شاخصهای سلامت مالی هر کسبوکار است؟
زیرا نشان میدهد شرکت تا چه اندازه منابع مالی کافی برای ادامه فعالیتهای روزمره خود در اختیار دارد.
سرمایه در گردش از تفاوت بین داراییهای جاری و بدهیهای جاری به دست میآید و بیان میکند که پس از پرداخت تعهدات کوتاهمدت، چه میزان منابع برای اداره عملیات باقی میماند.
✅ هرچه Working Capital مناسبتر و مثبتتر باشد:
• توان شرک…
این ابزار چه میکند؟
یک پلتفرم هوش مصنوعی برای ساخت خلاقههای تبلیغاتی (Ad Creatives) است که بنر، تصویر تبلیغاتی، متن آگهی و حتی پیشنهادهای طراحی را بر اساس هدف کمپین، برند و مخاطب تولید میکند.
این ابزار با تحلیل میلیونها تبلیغ موفق، خلاقههایی تولید میکند که برای افزایش نرخ کلیک (CTR) و بهبود نرخ تبدیل (Conversion Rate) بهینه شدهاند.
به زبان ساده، AdCreative.ai مانند یک تیم طراحی و کپیرایتینگ است که در چند د…
هر بار که یک تبلیغ را میبینید، مغزتان فقط رنگها و اشکال را پردازش نمیکند.
در کمتر از یک ثانیه، شروع میکند به پیدا کردن ارتباط بین آنها و از دل این ارتباط، یک مفهوم میسازد.
به همین دلیل است که یک تبلیغ خوب، قبل از اینکه خوانده شود، «فهمیده» میشود.
فرض کنید در یک تبلیغ، یک باتری را به شکل رژ لب طراحی کردهاند.
مغز ابتدا دو شیء متفاوت را تشخیص میدهد، بعد از خودش میپرسد: «این دو چه ارتباطی با هم دارند؟»
وقت…
❤5
Showing the 12 most recent of 26 posts we hold for @thegrowthshelf. 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 — 366,357 of 1,481,217entries 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 2 registered channels — 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.
“GrowthShelf” (@thegrowthshelf), 5,661 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/thegrowthshelf.
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.