Миссия нашей группы — популяризировать логистику, объясняя сложные вещи простыми словами. Мы используем жизненные ситуации, пословицы, поговорки и художественные произведения, чтобы донести нашу мысль до каждого. Григорий Левкин
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.121▲ 1.7 %+2 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.331▼ 1.4 %was 390
ReactionsHow many reactions the posts published in the period have.11▼ 20.1 %was 16
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.61▼ 17.0 %was 76with a subscription
RepostsHow many times other channels reposted this channel's posts (excluding advertising posts). Reposts are also counted as mentions.28▲ 15.8 %was 25after 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.56▼ 28.5 %was 78
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.46.1 %▼ 19.5 ppdashed line — was 65.5 %
Engagement ERHow often readers react to posts: reactions ÷ views × 100 %. The tick on the bar is the previous period.3.32 %▼ 0.8 pp
was 4.10 %
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▲ 62.7 %was 0.7
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.4.2 %▲ 0.8 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
+2subscribers in the period
+1 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.
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
331views in the period▼ 1.4 %
Average post reach — 56 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
3.32 %ER = reactions ÷ views▼ 0.8 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 %6 168
Video2121 %7 513
Photos3838 %5 699
Links1212 %5 239
Text2020 %7 626
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 00:33 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
В продолжение. В результате активной профессиональной деятельности контактирую с разными людьми. Сейчас большое количество обсуждений и вопросов связано с технологиями искусственного интеллекта. Спектр мнений и суждений в отношении ИИ разнообразен. Есть страхи, что искусственный интеллект все захватит, но и есть и скепсис. Здесь очень важно найти точку опоры, чтобы для определенного предмета исследования сформулировать правильное суждение. В последнее время у меня складывается впечатление, что возможности нейронных сетей очень сильно переоцениваются. Особенно это касается профессиональных и узкоспециализированных задач. Соответственно к нейронной сети предъявляются завышенные требования, а при неудаче маятник смещается в обратную сторону. Чтобы не попасть в ловушку крайних суждений, необходимо четко ограничивать предметную область и осознавать необходимый набор исходных данных для решения профессиональной задачи. И еще один момент. В любой области знаний есть данные, но и есть и метаданные, который должны быть по умолчанию, но в нейронной сети нет специализации по предметным областям - за исключением специально обученных нейронных сетей под определенную задачу.
Авторская точка зрения. Практика использования нейронных сетей, общение с экспертами показывает, что они не обладают однозначной полезностью для логистики и управления цепями поставок. Обобщенный запрос дает обобщенный и усредненный результат, поэтому не представляется возможным использовать алгоритмы нейронных сетей в условиях неопределенности и фрагментарности информации. Для получения количественных результатов данные должны быть полными на 100%, тогда можно (и нужно) обучать нейронную сеть для получения заданного результата. В практической деятельности это возможно для формализованных сфер деятельности (финансы, бухгалтерия, инженерия), где установлено строгое соответствие между заданными и полученными показателями. Поэтому результативность использования технологий искусственного интеллекта возможна только в строго установленной системе координат, например, в корпоративной информационной системе. Любая вариативность и фактор неопределенности приводят к искажению результатов по запросам.
Repost from “ИИ-лаборатория в преподавательской деятельности”
Интересный момент, в сфере духовного образования изучается ИИ и логистика. Написал статью про ИИ в свете духовной природы человека, которую принял к печати Вестник духовной семинарии Омска
Интересное сейчас время. Нейронные сети пока общедоступны, а что делать с ними пока не совсем понятно. В связи с этим нужно понимать, что собственно процессы мышления, производственные и логистические процессы не изменились, они являются базовыми. А вот как на них наложить алгоритмы нейронных сетей - вот это вопрос. В связи с этим нужно понимать, что учить мы должны продолжать так, как учили раньше, но контроль знаний нужно изменять. В отношении письменных работ, например, нужно оценивать не результат, а собственно процесс получения результата. Об этом уже начинают писать и говорить. Для себя определился, что нужно больше проводить индивидуальных опросов студентов, чтобы услышать и понять, как формируется ответ на вопрос, который формулирую в этой личной беседе. Очень интересно получается, так как опыт дает возможность понять, как думает студент по его речи. И это только начало большого пути, который нужно пройти отечественной системе образования.
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.
