Channel
@univermarketing
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
1,131subscribers
-3 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001553876484 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @univermarketing |
| Created | 4 March 2022 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 19 September 2026 |
| Measurements held | 11 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 19 September 2026 |
| On Telegram | t.me/univermarketing |
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 18 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 84% 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 why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Sept 2026, 15:36 | 1,131 | -3 |
| 11 Sept 2026, 12:18 | 1,134 | -2 |
| 6 Sept 2026, 21:41 | 1,136 | -1 |
| 30 Aug 2026, 06:43 | 1,137 | +1 |
| 27 Aug 2026, 07:46 | 1,136 | -1 |
| 20 Aug 2026, 22:26 | 1,137 | -2 |
| 17 Aug 2026, 11:47 | 1,139 | +2 |
| 14 Aug 2026, 01:58 | 1,137 | +2 |
| 11 Aug 2026, 01:32 | 1,135 | +1 |
| 7 Aug 2026, 23:48 | 1,134 | no change |
| 7 Aug 2026, 13:38 | 1,134 | first reading |
17 posts held, back to 18 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 1 page 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 17 posts for this entry, the most recent from 29 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
162 reactions across 17 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 42.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 68 | 42.0% | |
| 👍 | 46 | 28.4% | |
| ❤ | 30 | 18.5% | |
| 🤔 | 6 | 3.70% | |
| 😍 | 5 | 3.09% | |
| 💯 | 4 | 2.47% | |
| 🙏 | 3 | 1.85% |
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 162 reactions 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 18 June 2026 to 29 July 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.
ИИ в маркетинге университета: системный подход вместо отдельных инструментов НИТУ МИСИС и агентство "Университеты и маркетинг" открывают первую программу повышения квалификации, в которой ИИ встроен во весь комплекс маркетинга вуза 6P: продукт, среда, люди, цена, продвижение, процессы. Вместо обзора нейросетей вас ждёт сквозной проект: команда проводит реальную образовательную программу своего вуза через все шесть ш…
🔥7😍3❤2
Главный барьер преподавателей - не финансы Опыт студента вуз проектирует. А что радует и что мешает самим преподавателям, спрашивают редко. Мы измерили это на данных, и верх списка барьеров оказался неожиданным. Выборка и метод. Открытые ответы 2 083 преподавателей из 9 университетов на четыре вопроса: достоинства, недостатки, рекомендации, отличия. Почти 12 тысяч содержательных высказываний. Все частоты считаются …
🤔2
Слепая зона: опыт АУП и операционная эффективность Опыт студента вуз проектирует. А опыт административно-управленческого персонала (АУП) часто остается слепой зоной, хотя именно эти люди держат операционный контур университета. Мы измерили его на данных. Выборка и метод. Открытые ответы 888 сотрудников АУП из 9 университетов на четыре вопроса: достоинства, недостатки, рекомендации, отличия. Более 5 тысяч содержател…
👍2
Люди против среды: результаты синтеза 22 тысяч открытых ответов студентов и сотрудников 20 университетов За три года мы реализовали проекты по исследованию опыта студента и сотрудника в 20 университетах со схожей методологией опросов. В каждом опросе - открытые вопросы о том, что нравится и что не нравится в обучении или работе, что хотелось бы улучшить, чем вуз отличается от других и почему выбрали именно его. На э…
🔥6🤔3
Ваш вуз запускает новую магистратуру. Вопрос: в какой нише конкурировать? Рынок магистерских программ переполнен. Десятки вузов борются за одного и того же платёжеспособного и талантливого абитуриента, у сильных конкурентов уже накоплен капитал бренда, а у новой программы есть только один шанс на верный старт. Ошибка в позиционировании на этом этапе может стоить приёмной кампании. Европейский университет в Санкт-Пе…
🔥6👍5❤2
Как попасть в ответы ChatGPT и Perplexity "Куда поступать на экономику?", "where to study business in Russia?" - абитуриент задаёт эти вопросы не Google, а ChatGPT и Perplexity. И если в сгенерированном ответе вашего вуза или программы нет, для этого абитуриента вы не существуете. Попаданием в ответы ИИ можно управлять. Это направление называется GEO = оптимизация под генеративный поиск. С чего начать. 👇 Шаг 1. За…
❤6👍4
Конкурентный анализ образовательной программы за пару часов Раньше на конкурентный анализ образовательной программы уходили недели: собрать сайты вузов, свести в таблицу стоимость, баллы ЕГЭ, места и рейтинги, понять, чем ваша программа отличается от конкурентов. Сегодня эту рутину можно сжать до пары часов, если знать, как поручить сбор данных ИИ и, главное, как его проверить. Делюсь схемой экспресс-анализа из трё…
🔥5👍4
Абитуриент спрашивает ChatGPT, куда поступать. А что нейросеть отвечает о вашей программе? 14 июля 12.00 мск приглашаю на вебинар "ИИ-маркетинг образовательных программ". За 60 минут пройдём один сквозной проект: как вывести программу бакалавриата на конкурентный региональный рынок. Анализ конкурентов и выбор стратегии позиционирования, портрет абитуриента, тексты и структура страницы программы, рекламные креативы,…
🔥6👍3🙏1
Как упаковать 10 программ бакалавриата и не попасть в "ловушку всеобщности": кейс НИУ ВШЭ Когда десять программ описывают каждую как "лучшую" с "широкими карьерными возможностями", не выделяется ни одна. Траут и Райс сформулировали это так: если все повторяют одно и то же, абитуриент не запоминает ничего. Коллеги из кампуса НИУ ВШЭ попросили нас решить обратную задачу. Для каждой из десяти программ, от юриспруденци…
🔥7👍3😍2
За последние полгода я инвестировала полмиллиона рублей и все свои выходные в обучение работе с ИИ: от системной трансформации бизнес-процессов и построения баз знаний до прикладных задач, среди которых ИИ в маркетинге. Мой главный вывод простой. ИИ не заменит маркетолога, но изменит весь цикл работы и весь комплекс маркетинга, значительно усилив стратега и заменив младших сотрудников. Ярче всего это показал последн…
👍6❤4🔥4
Пока скептики ищут недостатки в ИИ, прогрессивные люди, к которым я отношу подписчиков канала, делают шаг в окно возможностей. По силе воздействия на мир ИИ можно сравнить с электричеством. Когда-то мы не стали совершенствовать свечу с помощью электроэнергии, мы заново придумали, как устроена жизнь. Сегодня нам предстоит заново придумать, как устроен университет. И прежде всего переосмыслить, что такое образовательн…
🔥2
Мы протестировали описание программы до начала набора. На абитуриентах, которых не существует. Услышала на обучении по ИИ и сразу применила в проекте. Собрали через нейросеть 10 типичных профайлов абитуриентов: модель играла роль абитуриента с конкретной мотивацией и тревогами. На этих профайлах протестировали восприятие разработанных страниц программ. Обычно вы узнаёте, как читается описание программы, только во …
👍4🔥4🙏1
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @univermarketing. 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.
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.
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.
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.
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.
This channel appears in 7 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Университеты и маркетинг” (@univermarketing), 1,131 subscribers as measured 14 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/univermarketing.
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.