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.8 016▲ 0.6 %+49 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.34 340▼ 13.5 %was 46 182
ReactionsHow many reactions the posts published in the period have.1 170▲ 1.9 %was 1 336
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▼ 0.4 %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.5 659▼ 14.2 %was 6 597
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.70.6 %▼ 12.2 ppdashed line — was 82.8 %
Engagement ERHow often readers react to posts: reactions ÷ views × 100 %. The tick on the bar is the previous period.3.41 %▲ 0.5 pp
was 2.89 %
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.1.0▲ 16.3 %was 1.0
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
+47subscribers in the period
+21 biggest gain · 23 Oct 2026
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.
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
34 340views in the period▼ 13.5 %
Average post reach — 5 659 views (posts older than two days).
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
3.41 %ER = reactions ÷ views▲ 0.5 pp
Channel ERaverage for 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 00:23 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
Мне написали ребята из HelpStreetCat - они делают сервис дистанционного кормления уличных котов в Аланье. Как я понял, работает примерно так. По городу стоят умные кормушки с камерой, юзер в приложении выбирает нужную кормушку, оплачивает порцию корма, автомат её высыпает, а вы смотрите в прямом эфире, как туркиш кот-кардаш её с кайфом поглощает. Кормить при этом можно из любой страны.
Они попросили глянуть и честно сказать, что я про них думаю. Так вот, в целом, идея имеет право на жизнь, но ИМХО её надо докручивать. Смотрите:
С одной стороны, котиков в Турции не меньше, чем кебабов (обратной корреляции между количеством первого и второго нет, не переживайте - ну, надеюсь). Туристов и релокантов, которые их привыкли подкармливать, тоже хватает. А тут ещё и кормушку можно выбрать (т.е. можно подкармливать конкретного личного турецкого кота). И можно смотреть, как он кушает - значит, ещё и семьям с детьми должно зайти, как аттракцион.
На лохотрон с кормлением рыбок в ТЦ это не похоже. Рыбок держат в аквариуме и кидают корм до помутнения воды, им это может быть вредно. Коты же вольны хавать, когда хотят, и никто их не держит.
Другое дело, что турецкие коты - это обычно не тощие доходяги. Когда были с семьёй в Стамбуле - пошли в кафешку, а коляску оставили на улице. В неё залез настолько жирный уличный кот, что мне пришлось его оттуда вытаскивать, он сам не мог вылезти. Собратья его тоже худобой не отличались. В общем, не уверен, что турецких тыгыдыков прямо-таки требуется дополнительно подкармливать 😂
Но это ладно. А главный нюанс вот какой:
Скорее всего чуваки вдохновлялись китайским сервисом Hello Street Cat (он же Jiemao). Его в апреле 2023 запустила Hello Inc. - та самая контора, которая делает популярный шаринг велосипедов HelloBike. Схема там похожая: домик с автокормушкой и тремя камерами (спереди, сзади и сверху), донат в приложении, порция корма, стрим.
Но там совсем другой масштаб - 21 тысяча станций в 14 городах, и они продолжают расти. Почему? Другая цель. Там кормление котов - это способ решить важную проблему.
У китайцев камеры с кормушек отслеживают котов, волонтёры их каталогизируют, а потом их либо пристраивают в семью, либо действуют по методу TNR, Trap-Neuter-Return, "отловил - стерилизовал - вернул". Это общепринятый международный метод управления численностью уличных кошек, альтернатива отстрелу и приютам.
К февралю 2024 китайцы таким макаром обработали 25 тысяч котов, сейчас явно ещё больше. Ещё стримы утекли на запад через фанатский meow camera и породили кучу мемов. А чайная сеть Nayuki печатала котов со станций на бутылках.
В общем, в Китае это большой социально-цифровой продукт и целый феномен. У ребят из Аланьи такого пока не планируется. А жаль. Поэтому, я хоть и желаю им удачи, рекомендую как-то поглубже интегрироваться в кошачий customer journey.
Пока все компании заманивают юзеров на бета тест, или вообще платят им за это - Эпол берёт себе несколько тыс. долларов с каждого бета тестера. А те и рады.
Летние удары полностью изменили "положняк" российского екома
На днях вышли первые нормальные цифры о том, что случилось с российскими маркетплейсами после летних ударов. Если кратко, сгорели не только товары многих селлеров, но и фундамент всей рыночной власти маркетплейсов над продавцами. Это радикально меняет расклад во всей еком-индустрии и влияет не только на сами МП и селлеров, но и на каждый бизнес, который хоть как-то работает с любой платформой.
Итак, 20 октября Ъ со ссылкой на MPStats (это сервис аналитики маркетплейсов, который собирает данные со всех площадок) написал вот что:
Во-первых, с января по август доля Ozon в продажах крупных селлеров (топ 200 самых больших продавцов в каждой из 10 крупнейших категорий) выросла с 42,5% до 58,3%, а у Wildberries, соответственно, упала с 57,5% до 41,7% (это если считать только по ВБ/Озону, без других). То есть, лидеры поменялись местами.
Пишут, что ВБ эти цифры оспаривает, а Озон пока не ответил. Но косвенные данные примерно подтверждают: ежедневные охваты ВБ в августе-сентябре упали на 10%, у Ozon выросли на 26%, а в сентябре селлеров на Ozon было сильно больше, чем на ВБ.
Это ясно-понятно и в целом логично, но гораздо важнее второй момент:
Посчитали, что за июль-август доля продавцов WB, работающих по схеме FBS, выросла с 55,1% до 97,4%, а доля работающих по FBO упала с 94,9% до 62,8%. У Озона FBS вырос с 63,3% до 73,1%, FBO упал с 91,5% до 66,6%. Короче, львиная доля рынка слезка с FBO и перешла на FBS. И это и есть ключевое бизнес-последствие того, что случилось.
FBO (Fulfillment by Operator, у WB он зовётся FBW) - это когда селлер завозит партию товара на склад маркетплейса, и дальше площадка делает всё сама: хранит, собирает заказ, везёт покупателю, разруливает возвраты и т.д.
FBS (Fulfillment by Seller) - это когда товар лежит у селлера (любой сторонний фулфилмент, либо свой склад, да хоть гараж), а маркетплейс только показывает карточку и принимает заказ. Пришёл заказ - селлер сам собирает посылку и отдаёт её в ПВЗ или сортировочный центр, и дальше маркетплейс доставляет, бабки раскидывает и т.д.
Маркетплейсы годами специально загоняли селлеров в FBO кнутом и пряником, потому что на этом строилась львиная доля их рыночной власти (если все ваши запасы на складе X, то вы рыпаться особо не будете). Но и селлеру было выгоднее - ниже комиссии, товар лежит ближе к покупателю и т.д. Есть инфа, что даже ранжирование маркетплейсов товары на FBO ставило в приоритет.
Так вот, резкий и вынужденный сдвиг в FBS в корне меняет весь расклад и ломает рыночную власть маркетплейса над конкретным селлером. И это очень круто изменит всю индустрию - и для селлеров, и для маркетплейсов, и для покупателей. Причём не только в худшую и "более сложную" сторону - в долгосроке еком наоборот может стать устойчивее и "здоровее".
Как именно это работает, что меняет, и как старая поляна будет жить по новым правилам - полностью разобрал вот тут на Лабе. Если подписаны - приятного прочтения, если нет - вступить можно здесь.
Помимо этого, на Лабе за последние пару недель вышло много новых материалов - разборы бизнес-кейсов, фич и механик, осмысление ключевых событий из tech и т.д. Но про них в другой раз.
Главная засада с ИИ в бизнесе - не что он умеет (по скиллам они все уже плюс-минус норм), а куда его воткнуть, чтобы реально экономилось время, а не появилась ещё одна кнопка в интерфейсе. Я за последние пару лет видел дофига "внедрений", где ассистента просто цепляли не пойми куда, потому что надо, он на какие-то вопросики отвечает... да и всё.
Совсем другой подход у MWS Tables (это платформа от МТС Web Services для сборки рабочих процессов на связанных таблицах - условно, российский Airtable, даже шире). И мне понравилось, куда именно они его засунули.
Смотрите, у любого ноу-код инструмента (и ИИшек в том числе) есть нюанс. Продают их как "Настроили за вечер и пользуетесь", а на деле кто-то должен сесть и спроектировать всю схему: какие именно таблицы, как их связать, где формулы, какой формат и т.д. Это не код, но аналитической работы нужно сделать вагон. А значит, либо отвлекать ресурсы команды, либо всё тихонько затухнет. Поэтому заканчивается всё обычно одной и той же гугл-таблицей на 40 вкладок с vlookup-ами (ох, какое слово вспомнил).
Ассистент в MWS Tables закрывает именно это. Вы пишете задачу своими словами - например, "Сделай воронку найма: вакансии, кандидаты, этапы, сроки, ..." или "Хочу план-факт по продажам по менеджерам и месяцам". Он уточнит детали, как реальный аналитик, и соберёт всё целиком: все таблицы, связи между ними, формулы, канбаны/Ганты или что вам нужно. Короче, это не сырой шаблон, который надо докручивать, а инструмент для готовых структур.
Или второй сценарий. Открываете уже существующую таблицу, спрашиваете "Какие кампании проседают?" - ассистент идёт по данным и отвечает. Через чат вносите правки - например, "Добавь ответственного и подсвети просроченное". Он поправляет, и готово.
Ассистент есть в бесплатном тарифе (до трёх человек и 1 ГБ), безлимит стоит 480 рублей за пользователя в месяц, для больших компания есть полноценный on-prem и бессрочные лицензии. Само собой, всё в реестре российского ПО, серверы в РФ.
В общем, ИИ экономит время не там, где он умный, а там, где берёт на себя работу, которую люди откладывали месяцами. Тем самым отстреливает бутылочные горлышки. Проектирование таблиц - ровно такая работа, и ИИ-ассистент от MWS Tables радикально её прокачивает. Узнать все детали и потестить можно тут.
Чел на реддите признался, что ему на собесе дали сложное задание, которое он понятия не имел как решать. И он сказал: "Знаете, я это уже решал...", и эйчар ему... поменяла задание! Новое оказалось для него сильно проще, он его размотал на изи и в итоге получил оффер.
Мне это очень напомнило консалтинговый холивар: Если тебе на интервью в McKinsey или BCG дали кейс, который ты уже решал - нужно ли честно сказать об этом интервьюеру?
Консенсус гласил, что да, лучше признаться. Мол, полноценный кейс на интервью - это слишком сложная штука, чтобы можно было имитировать сильное решение и не спалиться, что всё знаешь заранее. А если не скажешь и спалишься - это уже попытка читерства и автоматический отказ, а то и пожизненный бан на найм в эту компанию, занесение в эйчаровские чёрные списки и вообще гроб гроб кладбИще.
К тому же, на интервью в компанию мечты все нервничают и плохо себя контролируют, а значит сыпятся и палятся ещё сильнее.
Так вот, не является инвестиционной рекомендацией, но я данному консенсусу не внял. Когда я в 2017 году (капец, почти 10 лет уже прошло, охренеть) проходил отбор в консалтинг - мне на первом раунде дали кейс, который я тренировал буквально за день до этого. И я не признался. В итоге интервьюер меня пропустил (хотя потом сказал, что его слегка "напрягла моя идеальность" странно, меня она совсем не напрягает 😂), другие два раунда я тоже прошёл и в итоге приземлил оффер.
После чего проработал в консалтинге почти 5 лет, сформировался там как профессионал, а потом ещё выпустил про эту индустрию несколько вирусных статей и видосов (вот, вот и вот), сделавших для имиджа консалтинга в РФ больше, чем все пиар-отделы Маккинзей вместе взятые.
В общем, консенсус консенсусом, но думать лучше всегда своей головой. Обычно получается выгоднее. Такая вот история.
Осталось около 500 мест на лаборатории вайбкодинга 24 октября. Маркетологи за день соберут ИИ-инструменты, чтобы быстро проверять гипотезы.
От участника нужен только ноутбук и подписка на Claude. На воркшопах соберут:
— агента, который следит за сайтами конкурентов и присылает обзор рынка в Telegram; — сквозную аналитику по воронке с алертами; — сегменты клиентов по методологии JTBD; — ИИ, который пишет рассылки в tov бренда.
Ваня Замесин откроет день вебинаром о том, как маркетологу построить конвейер проверки гипотез.
Лаборатория — второй день Mindbox Конференции, нужна регистрация на оба дня. 23 октября выступят 40+ спикеров, среди них Burger King, Guess и РБК.
Онлайн, бесплатно. 📅 23–24 октября 🔗 Зарегистрироваться
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.
