Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Trisigma — про эксперименты

@trisigma_avito

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

7,333subscribers

-5 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.

Register entry

Telegram ID-1001315746544
TypeChannel
Username@trisigma_avito
DescriptionКанал про эксперименты, статистику и анализ данных Черемисинов Виталий: @vitche (сотрудничество) Мирмахмадов Искандер: @iskndr_m (гл. автор) Trisigma — https://trisigma.io A/B платформа Sigma — https://expf.ru/sigma Консалтинг — https://expf.ru
Created4 April 2020measured — cross-checked against a third-party dataset (TGDataset)
First recorded6 August 2026
Last confirmed live11 August 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged2 times, most recently 11 August 2026
On Telegramt.me/trisigma_avito

Growth

7,3337,3387,335.56 August 2026 — 7,338 subscribers6 August 2026 — 7,338 subscribers6 August 2026 — 7,337 subscribers9 August 2026 — 7,333 subscribers6 August 20269 August 2026
4 measurements spanning 3 days, net -5. 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 7,332–7,339 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
9 Aug 2026, 01:427,333-4
6 Aug 2026, 11:407,337-1
6 Aug 2026, 03:077,338no change
6 Aug 2026, 01:047,338first reading

Engagement

21 posts held, back to 14 May 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 11 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
26.7%
avg views ÷ 7,333 subscribers
Avg views / post
1,960
4 posts measured
Reaction rate
0.931%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
4
of 21 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
WindowRolling 30 days · latest post in window 12 August 2026
Posts held21 (14 May 202612 August 2026)
Views total7,837
Reactions total73
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken12 Aug 2026, 17:44 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

Photos
77
Videos
3
Links
177

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 12 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.

Reaction mix

490 reactions across 21 posts, in 11 distinct kinds. The most used accounts for 34.5% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥16934.5%
13226.9%
👍10020.4%
👀357.14%
😁193.88%
👎112.24%
👏112.24%
💯51.02%
40.816%
🤔30.612%
🙏10.204%

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 21 of the 21 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 490reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 21 most recent posts we hold, published 14 May 2026 to 12 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.

Recent posts

12 Aug 2026, 13:02 UTC847 views17 reactionsread 12 August 2026
Photo

Привет! Это Вит. Мы с Романом Нестером, Валерием Бабушкиным и Бесланом Курашовым (plevako.ai и karpov.courses) приглашаем вас на наш FuckUp Night 26 августа. От формата отходить не будем — поделимся своими историями, где всё пошло не по плану. И поговорим про культуру ошибок: как не зацикливаться на промахах и использовать их в свою пользу. Встречу проведём онлайн, поэтому подключиться можно из любой точки и всем,

8🔥6👀2👍1

30 Jul 2026, 14:01 UTC≈1,890 views12 reactionsread 12 August 2026

Привет! Это Вит. Выпустили на Хабре AvitoTech короткое интервью. Короткое, потому что это — выжимка из выпуска AviTalk. Внутри для себя можно найти ответы на эти вопросы: — если идти в свое дело, то каким может быть путь; — можно ли делать бизнес с друзьями; — каким может быть предпринемательский Оскар; — практические советы тем, кто хочет свой бизнес. Как и всегда, жду в комментариях после прочтения 👇 Trisigma —

🔥92👍1

Signed AvitoTech DM

28 Jul 2026, 12:03 UTC≈2,120 views18 reactionsread 12 August 2026

Всем привет, это Искандер. 🔵 Предлагаю вам взглянуть на пейпер Airbnb про interleaving. Проблема Airbnb улучшает поиск по жилью, метрики у них конверсионные, вплоть до бронирования. Бронируют редко, куда реже, чем кликают в обычном e-commerce. Значит A/B нужно много трафика и много недель, а идей по ранжированию всегда больше, чем свободных слотов под тесты. В классических A/B физически сложно это все уместить. Чт

🔥153

Signed AvitoTech DM

24 Jul 2026, 09:24 UTC≈2,980 views26 reactionsread 12 August 2026

Привет, это Вит. 🔵Я уже рассказывал вам про то, что мы запустили блог на сайте Trisigma. Сегодня про две статьи оттуда, которые помогут точно ответить на вопрос: Когда останавливать A/B-тест. Первая, а точнее первая часть про MDE (Minimum Detectable Effect). В ней про то, что такое MDE, почему без него невозможно понять, сколько на самом деле должен длиться тест, и как не тратить недели на эксперименты, которые изн

👍1511

13 Jul 2026, 11:44 UTC≈3,130 views30 reactionsread 12 August 2026

Всем привет, это Искандер. 🔵И я к вам с новым обзором. Сегодня предлагаю взглянуть на пейпер Netflix «Evaluating Decision Rules Across Many Weak Experiments», как оценивать правила принятия решений по множеству слабых A/B‑тестов. Проблема Компания гоняет тысячи экспериментов, но правило «когда катить фичу» методологически прорабатывается без должного внимания. Катим, «если стат.значимо». Или «катим, если аплифт по

13🔥9👍6🤔2

7 Jul 2026, 13:57 UTC≈3,810 views14 reactionsread 12 August 2026

Привет, на связи Вит. Давно не было рубрики «Не утверждаем — а обсуждаем». Sequential testing убивает воспроизводимость результатов. Согласны или нет? Почему? Ждём в комментариях 👇 Trisigma — канал про A/B-тестирование #trisigma

👍8👀42

1 Jul 2026, 12:21 UTC≈4,170 views13 reactionsread 12 August 2026
Photo

Привет! На связи Вит. Мы ищем старшего аналитика данных в Trisigma. Команда у нас одна из самых сильных на рынке. Поэтому и задачи ждут интересные: — проводить R&D; — проектировать дизайн продуктовых инкрементов, развивать движок Semantic Layer и документацию (подходы, best practices, статьи); — проектировать аналитические решения для клиентов и внедрять их. 🔵Откликайтесь напрямую на карьерном сайте. И обязательно

🔥73👀3

30 Jun 2026, 13:20 UTC≈3,140 views17 reactionsread 12 August 2026
Photo

Привет! Это Даня Никольский, бэкенд-инженер Trisigma. Недавно я рассказывал, как мы в внедрили Switchback в нашу платформу. Сейчас мы вместе с коллегами написали большой гайд про такие эксперименты. Рассказали, как они устроены, почему для них не подходит обычный t-тест и какая инфраструктура нужна, чтобы проводить их в промышленном масштабе. 🔵Читайте по этой ссылке. А вопросы — оставляйте в комментариях 👇 Trisig

🔥95👍2👏1

24 Jun 2026, 11:19 UTC≈3,640 views66 reactionsread 12 August 2026
Photo

Ребят, это Вит, и я к вам с очень крутой новостью! 🔵У нас в EXPF был блог на Medium с максимально прикладными статьями. И вот наконец-то мы перенесли материалы оттуда на сайт Trisigma. Так что встречайте и читайте Trisigma блог! Конкретные материалы рекомендовать не буду, они все хороши. А все новые будем анонсировать тут. Так что stay tuned! Trisigma — канал про A/B-тестирование #trisigma

🔥4313👍7👏2😁1

19 Jun 2026, 11:01 UTC≈3,920 views37 reactionsread 12 August 2026

Есть мнение, что CUPED переоценён — в большинстве кейсов он не даёт значимого выигрыша. Согласны? Сталкивались? Ждём в комментариях 👇 Trisigma — канал про A/B-тестирование #trisigma

😁18👍10💯4👎32

18 Jun 2026, 15:26 UTC≈3,750 views24 reactionsread 12 August 2026
File

Привет! На связи Вит. 🔵Не так давно выступал на KARPOF.CONF, делюсь записью и удобным конспектом. Говорил про AI, а точнее про то, как выстроить аналитическую инфраструктуру, чтобы он был активом. Запись есть только в ВК (смотреть можно без регистрации), а конспект — прикрепил в пдф. Буду рад вашим кейсам с AI и в экспериментах, и в аналитике в целом. Делитесь, как используете и насколько это эффективно. Trisi

👍116👀4🔥3

10 Jun 2026, 15:42 UTC≈4,360 views30 reactionsread 12 August 2026

Привет! Это Вит. 🔵Ещё весной рассказали «Коммерсанту», как устроен рынок платформ для экспериментов в России. Если кратко и по интересным цифрам: половина компаний ещё не поняла, зачем им культура данных, а создание своей платформы обойдется от 150 млн руб. за три года. При этом готовое решение — от 2,5 млн в год. И да, 80% гипотез не дают значимого эффекта, но именно 10% негативных спасают бизнес от факапов. Почем

🔥206👏4

Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @trisigma_avito. 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 — 148,230 of 1,345,403entries 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 4 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.

Names

Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.

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 9 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Trisigma — про эксперименты” (@trisigma_avito), 7,333 subscribers as measured 9 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/trisigma_avito.

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.