SubscribersHow many subscribers the channel has now. The wave shows subscribers at each point of the period. The change is against the start of the period.2550.0 %+0 for the period
ViewsHow many views the posts published in the period have now. These are not views per day: MAX does not report how many views there were yesterday.0was 0
ReactionsHow many reactions the posts published in the period have.0was 0
MentionsHow many times other channels mentioned the channel: links and reposts, excluding advertising posts. The bigger the circle, the more mentions at that point of the period.58▼ 16.7 %was 72with a subscription
RepostsHow many times other channels reposted this channel's posts (excluding advertising posts). Reposts are also counted as mentions.26▼ 0.5 %was 27after signing in
Average post reachHow many views one post gets on average. Only posts older than two days are counted: views of fresh posts are still growing. Points with fresh posts are dashed with hollow dots: the reach of all posts right now, it will still grow.—views per post
ERRWhat share of subscribers sees an average post: average reach ÷ subscribers × 100 %. The line shows ERR at each point of the period, the dashed line — ERR of the previous period of the same length. Points with posts younger than two days are hollow dots on the dashed end of the line.—of subscribers see a post
Engagement ERHow often readers react to posts: reactions ÷ views × 100 %. The tick on the bar is the previous period.—reactions per 100 views
Posts per dayHow many posts are published per day on average. Each cell is a point of the period: the darker, the more posts per day.0.0was 0.0
Ad shareWhat share of the period's posts looks like advertising: erid labeling, ad links and other signs. The scale shows the ad load by the quality index thresholds: up to 10 % — low, up to 25 % — moderate, up to 50 % — high, above — very high. A growing share is marked red.2.5 %▼ 1.8 pp
TrendTop — subscribers at the end of each point of the period; bottom — growth per point: green means more subscribers, red means fewer. Above the growth chart — the biggest gain and the biggest loss. MAX does not report how many people subscribed and unsubscribed separately.
Audience growth
0subscribers in the period
The number of subscribers did not change in the period
Channel scoreA channel score from 0 to 100 made of five parts: audience, growth integrity, ad load, trust and calculation reliability. Each bar shows how many points the part earned out of its maximum. The index is recalculated every night; channels are compared with similar ones of the same category and size.
The quality index has not been calculated yet. It appears for channels with at least 500 subscribers that post at least once a week, after a week of tracking.
ReachHow many views the posts published at each point of the period have now (not views per day). The record is labeled; the point with today is paler — the day is not over yet. Average post reach — posts older than two days.
Views and reach
0views in the period
There were no posts with views in this period.
EngagementER — reactions divided by views, in percent — for the posts of each point of the period. The dashed line is ER for the whole period. The change is in percentage points against the previous period of the same length.
Subscriber engagement
—ER = reactions ÷ views
No reactions have been read for the posts of the period.
CitationsThe citation index (CI) shows how often and by which channels this channel is mentioned over the last 30 days, excluding advertising posts. The level is its place among similar channels. The line shows CI at each point of the period (for a week or month — the average over its days).
The citation index has not been calculated yet: it will appear after the nightly calculation once other channels mention the channel.
RhythmHow many posts are published on average in each hour of each weekday, Moscow time: the darker the cell, the more posts. “Best time” — the hours when posts older than two days have the highest average reach.
When and how much it posts
MonTueWedThuFriSatSun
036912151821
Best time:09:0018:00hours when posts get the highest average reach
FormatsWhat the feed is made of. Each post has one format, by priority: repost, video, photo, link, text. The bar and percentages show the share of posts of each format; on the right — average reach of one post of the format (posts older than two days), the small bar compares it with the most viewed format.
Post formats
100 posts
Reposts99 %6 109
Video2121 %5 014
Photos3838 %5 705
Links1212 %5 320
Text2020 %6 298
On the right — average reach of one post of the format.
PostsEach dot is a post in the period: horizontally — publication date, vertically — views, dot size — reactions, color — format. This shows hits, flops and how reach changes. For large channels, the 100 most viewed posts and an even sample of the rest are shown — no more than 1,500 dots.
Every post is a dot
Higher means more views, bigger means more reactions. Click a dot to open the post.
VideoPhotosOthersize — reactionsZoom with the + and − buttons, a pinch or Ctrl + mouse wheel; drag a zoomed chart to move it
SummaryTotals for the selected period: how many posts were published, how many views and reactions they have now and the average post reach. Views are the current views of posts published on those days, not views per day. The change is against the same span before the period, if statistics cover it.
Period totals
Click a metric to see it across the period below
Viewstoday — the day is not over yetPoints with posts younger than two days are pale and dashed: their views are still growing.
AdsWhat share of the period's posts looks like advertising: erid labeling, ad links and other signs. The detector is cautious, so the real share is usually higher. The scale shows the ad load by the quality index thresholds. Below — the average reach of an ad post and a regular post, and who the channel advertises (sites that ad links lead to).
What worksPosts of the period with the most views. The bar shows views relative to first place. The preview is the post's image; for a post without an image — the channel avatar. Views are the post's current count.
RhythmHow many posts were published each day of the period (pale bars) and the 7-day average (line): you can see whether the channel is speeding up or slowing down. Today is not over yet, so its average is calculated up to yesterday.
Posts by day
Pale bars are days, the line is the 7-day average: you can see whether the channel is speeding up or slowing down
Posts per day7-day average
Data updated at 00:30 Moscow time. Views are the current counts of posts published on those days; average reach counts posts older than two days.
How the quality index is calculated
Многие начинают работу с данными с базовых выборок, но быстро сталкиваются с вопросами: какие инструменты SQL использовать, как получать нужные данные и как превращать результаты анализа в решения.
На открытом уроке 20 октября в 20:00 МСК разберем основные возможности SQL на практических примерах. Вы вместе с экспертом напишете реальные запросы, разберете бизнес-кейс и увидите, как аналитик работает с данными.
Урок проходит в преддверие старта курса «Аналитик данных». Занятие подойдет начинающим аналитикам, студентам и специалистам, которые хотят уверенно работать с данными в аналитике продуктов, маркетинге, финансах и отчетности.
Освойте инструменты, которые помогут перейти от таблиц к полноценному анализу данных: https://clck.ru/3WQBpU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Токсичная команда — кто бывает токсичнее всего и как с этим жить
Салют! Про токсичных заказчиков мы уже говорили. Но честно — иногда заказчик милейший человек, а вот внутри команды такое творится что хочется сменить не проект а город. Расскажу про типы которые встречала лично. И сразу скажу: токсичность в команде бьёт по аналитику особенно сильно — потому что мы работаем со всеми одновременно и деваться особо некуда.
1️⃣“Разработчик который считает аналитика лишним звеном”
Классика жанра. Человек искренне убеждён что требования — это лишняя бюрократия и он сам прекрасно разберётся что нужно заказчику. Задачи берёт напрямую, документацию игнорирует, на встречи по требованиям приходит с видом “зачем я здесь”.
Самое неприятное — иногда он технически сильный специалист. И это делает его позицию в команде устойчивой.
Что помогало: не воевать и не доказывать ценность словами. Доказывать делом — находить противоречия в требованиях до того как они станут его проблемой на этапе разработки. Когда человек несколько раз избежал переделок благодаря нормальной аналитике — отношение меняется. Не всегда, но часто.
2️⃣ “Коллега-аналитик который тянет одеяло”
Бывает когда аналитиков на проекте несколько. И один из них активно присваивает чужие идеи, подрезает зоны ответственности, на встречах с руководством говорит “я сделала” там где правильнее было бы “мы сделали”. Это особенно больно потому что предаёт человек со стороны — тот кто должен быть союзником.
Что помогало: фиксировать своё авторство письменно и своевременно. Отправила предложение — в письме, с датой. Провела анализ — задокументировала с именем. Не из паранойи, а как рабочая гигиена. И никогда не выяснять отношения публично — только один на один и спокойно.
3️⃣ “Саботажник”
Внешне лояльный, на встречах молчит или соглашается. А потом тихо делает всё чтобы изменения не прижились. Затягивает согласования, находит бесконечные причины почему “сейчас не время”, распускает слухи что проект бесполезный.
Это самый сложный тип — потому что его токсичность невидима. Формально не к чему придраться.
Что помогало: выяснить причину. Саботаж почти всегда про страх — потерять влияние, привычный процесс, статус. Один честный разговор тет-а-тет иногда решал больше чем месяц борьбы. Не всегда — но попробовать стоило всегда.
4️⃣ “Вечно негативный”
Любая идея встречает “это не сработает”. Любое решение — “мы уже пробовали, бесполезно”. Любое изменение — “опять за своё”. Сам ничего не предлагает. Но чужие инициативы топит с завидной регулярностью.
Такой человек особенно опасен на этапе сбора требований — его скептицизм заражает остальных и убивает открытость которая нужна для честного обсуждения.
Что помогало: не спорить на общих встречах. Задавать вопрос: “Хорошо, это не сработает — а что по-вашему сработает?” Переводить энергию скептицизма в конструктив. Иногда получалось — оказывалось что за вечным негативом прячется человек с реальным опытом и болью от прошлых неудачных проектов.
5️⃣ “Звезда”
Технически сильный, это знает и регулярно напоминает окружающим. Чужое мнение не интересно, на ревью документов снисходит — с видом одолжения. Если что-то идёт не так — виноваты все кроме него.
С такими людьми сложно потому что они часто правы технически. Это даёт им уверенность что можно не считаться с остальными.
Что помогало: апеллировать к их же логике. Не “ваш подход неправильный” а “помогите понять — вот этот сценарий ваш вариант покрывает?” Звёзды любят демонстрировать экспертизу — используйте это. Пусть объясняют. В процессе объяснения часто сами находили слабые места.
Кто токсичнее всего — если честно
Из всего опыта самым разрушительным для команды был не громкий конфликтный человек — а тихий саботажник. Потому что с открытым конфликтом можно работать. Тихое сопротивление незаметно разрушает доверие и атмосферу — и к моменту когда это становится видно урон уже нанесён.
А с какими токсиками работали вы? Или может кто-то ту сам токсик?
В распределённых системах надёжность обмена данными — не опция, а необходимость. Потеря сообщений, нестабильные очереди и сложности масштабирования способны поставить на паузу даже самый перспективный проект.
3 августа в 20:00 OTUS проводит открытый урок «Использование брокера сообщений Apache Kafka в распределённых очередях» — в преддверии старта курса «Микросервисная архитектура».
На вебинаре вы разберёте архитектуру Kafka, освоите принципы работы распределённых очередей и лучшие практики интеграции. На практике развернёте кластер Kafka в Docker и проработаете сценарии обмена сообщениями между сервисами.
Урок ориентирован на fullstack‑ и backend‑разработчиков, DevOps‑инженеров, архитекторов ПО и администраторов систем — на всех, кто проектирует масштабируемые решения.
Регистрируйтесь сейчас — чтобы занять место и получить напоминание в день вебинара. https://clck.ru/3V5iEt
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
ТЗ на API: что написать, чтобы разработчик не придумывал за вас
Однажды я получила от разработчика готовый эндпоинт, который работал. Технически. Но в таком формате, что фронт не мог его использовать без дополнительного преобразования. Когда спросила почему — пожал плечами: “в ТЗ не было написано как, я сделал как удобнее”.
И знаете что? Он был прав.
С тех пор у меня есть чеклист того, что обязательно должно быть в ТЗ на API. Делюсь.
1️⃣ Название и назначение
Не “создать API для заказов”, а конкретно:
Эндпоинт: Создание заказа Используется: мобильное приложение, личный кабинет Контекст “кто вызывает” влияет на авторизацию и требования к нагрузке.
2️⃣ Метод и URL
POST /api/v1/orders
Точный адрес, метод, версия. Без этого разработчик придумает сам.
3️⃣ Авторизация
Bearer token (JWT) Authorization: Bearer {token}
Не написали — получите либо открытый эндпоинт, либо неожиданную схему авторизации.
4️⃣ Тело запроса
Каждое поле с типом, обязательностью и ограничениями:
Для необязательных полей — что происходит если не передали? Дефолт? Игнорируется? Напишите явно.
5️⃣ Ответ при успехе
HTTP 201 Created { "orderId": 789, "status": "created", "createdAt": "2026-06-17T10:00:00Z" // UTC, ISO 8601 }
Формат даты фиксируйте явно — иначе получите локальное время сервера и долгие поиски расхождений.
6️⃣ Ошибки — то, что забывают в 80% ТЗ
422 - Не передан обязательный параметр 404 - Пользователь не найден 401 - Нет авторизации 409 - Товар недоступен
Для каждого кода — тело ответа с понятным error code. Договоритесь о едином формате ошибок на весь проект и зафиксируйте один раз.
7️⃣ Бизнес-логика
Самое недооценённое. Структура понятна — но что происходит внутри?
Пишите явно: заказ создаётся только если все товары в наличии, после создания резервируется остаток, уходит email-уведомление. Если этого нет в ТЗ — разработчик придумает сам. Иногда угадывает. Чаще нет.
8️⃣ Нефункциональные требования
Таймаут: не более 2 секунд Нагрузка: до 100 запросов в минуту
Если нужна защита от дублей — опишите механизм явно через Idempotency-Key в заголовке. Само собой не появится.
Хорошее ТЗ — это не формальность. Это единственный способ получить то, что вы имели в виду, а не то, что разработчик имел в виду за вас 🙂
🧐 Если было полезно, ставьте реакции, буду делиться больше такой информацией))
🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «Микросервисная архитектура»:
«RabbitMQ против Kafka — что выбрать для вашей структуры: сравнение и лучшие практики»
🗓 Когда: 24 июня, 20:00 (мск)
🚀 О чём этот урок? Обзор двух ведущих решений для работы с брокерами — RabbitMQ и Kafka. Разберём их основные особенности, преимущества и недостатки, а также рассмотрим реальное использование ключей. Вы узнаете, как выбрать тот или иной инструмент в зависимости от требований вашей системы, и дадите рекомендации по их внедрению и настройке для повышения производительности и надежности
Что будет на вебинаре: — Обзор RabbitMq - устройство, принципы работы, отправка и получение сообщений — Обзор Kafka - устройство, принципы работы, отправка и получение сообщений — Сравнение этих двух систем
👉 Зарегистрируйтесь https://clck.ru/3UK8ug
Бесплатное занятие приурочено к старту курса «Микросервисная архитектура», обучение на котором позволит освоить микросервисы: Docker, Kafka, API и стать мастером производительных систем. 🎁Бонус при покупке курса - мини-курс от платформы Алгокод с подготовкой к собеседованиям по System design.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «Высоконагруженные системы: архитектура и масштабирование»:
«Асинхронная обработка данных в высоконагруженных системах»
🗓 Когда: 16 июня, 20:00 (мск)
На вебинаре разберём, как грамотно внедрять асинхронность и строить по-настоящему производительные системы.
Что будет на вебинаре: — Зачем и когда переходить на асинхронную обработку данных в высоконагруженных проектах — Очереди сообщений, веб-сокеты и другие инструменты асинхронного взаимодействия — Реальный архитектурный кейс: от веб-сервера до брокера сообщений и базы данных — Типичные узкие места асинхронных систем и проверенные способы их устранения
👉 Зарегистрироваться: https://clck.ru/3UBpHU
Бесплатное занятие приурочено к курсу «Высоконагруженные системы: архитектура и масштабирование», где вы научитесь проектировать высоконагруженные системы, способные выдерживать экстремальные нагрузки и работать стабильно в любых условиях.
🎁При покупке курса вы получите в подарок мини-курс по Kafka, который поможет подготовиться к собеседованию в бигтех
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Necessary cookies keep the site working: sign-in, form protection, language and theme. Yandex Metrica analytics cookies and Yandex Advertising Network ad cookies are enabled only with your consent. By clicking “Accept all” you give consent to processing of cookie data; see the Personal Data Processing Policy for details.
