Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Подкаст make sense (Есть смысл)

Channel

Подкаст make sense (Есть смысл)

@mspodcast

On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Posts edited after publishing · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry

6,308subscribers

-40 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-1001304350742
TypeChannel
Username@mspodcast
DescriptionГоворим о том, что важно при создании продуктов - люди, идеи, деньги, инструменты и практики. В канале только публикации связанные с подкастом https://sense23.com/category/podcast
Created2 January 2020 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
First recorded6 August 2026
Last confirmed live4 November 2026
Measurements held25
Confirmed unchanged1 time, most recently 4 November 2026
On Telegramt.me/mspodcast

Topic

Technology — 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 12 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 63% 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 the other topics.

Growth

6,3086,3516,329.56 August 2026 — 6,348 subscribers6 August 2026 — 6,348 subscribers6 August 2026 — 6,351 subscribers9 August 2026 — 6,344 subscribers13 August 2026 — 6,340 subscribers16 August 2026 — 6,339 subscribers19 August 2026 — 6,341 subscribers23 August 2026 — 6,327 subscribers26 August 2026 — 6,324 subscribers28 August 2026 — 6,323 subscribers1 September 2026 — 6,320 subscribers4 September 2026 — 6,329 subscribers10 September 2026 — 6,333 subscribers14 September 2026 — 6,334 subscribers18 September 2026 — 6,333 subscribers28 September 2026 — 6,326 subscribers6 October 2026 — 6,330 subscribers12 October 2026 — 6,328 subscribers15 October 2026 — 6,323 subscribers19 October 2026 — 6,320 subscribers22 October 2026 — 6,314 subscribers25 October 2026 — 6,317 subscribers28 October 2026 — 6,315 subscribers1 November 2026 — 6,310 subscribers4 November 2026 — 6,308 subscribers6 August 20264 November 2026
25 measurements spanning 90 days, net -40. 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 6,302–6,357 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 25
Measured (UTC)SubscribersChange
4 Nov 2026, 02:086,308-2
1 Nov 2026, 02:206,310-5
28 Oct 2026, 16:156,315-2
25 Oct 2026, 12:066,317+3
22 Oct 2026, 12:166,314-6
19 Oct 2026, 00:146,320-3
15 Oct 2026, 17:156,323-5
12 Oct 2026, 10:556,328-2
6 Oct 2026, 02:216,330+4
28 Sept 2026, 13:356,326-7
18 Sept 2026, 15:376,333-1
14 Sept 2026, 03:396,334+1
10 Sept 2026, 02:196,333+4
4 Sept 2026, 11:556,329+9
1 Sept 2026, 06:556,320-3
28 Aug 2026, 22:466,323-1
26 Aug 2026, 05:166,324-3
23 Aug 2026, 05:586,327-14
19 Aug 2026, 19:346,341+2
16 Aug 2026, 08:566,339first reading

Engagement

31 posts held, back to 2 April 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 13 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
11.4%
avg views ÷ 6,308 subscribers
Avg views / post
718
4 posts measured
Reaction rate
2.65%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
4
of 31 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 3 November 2026
Posts held31 (2 April 2026 – 3 November 2026)
Views total2,871
Reactions total76
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken5 Nov 2026, 13:04 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
385
Videos
4
Links
422

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 5 November 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

360 reactions across 30 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 43.9% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
❤15843.9%
🔥12133.6%
👍5715.8%
🦄246.67%

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 31 of the 31 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 369 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 31 most recent posts we hold, published 2 April 2026 to 3 November 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

Telegram’s own ‘edited’ marker: 3 of 4 posts held from the last 30 days (75.0%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).

3 Nov 2026, 10:45 UTC428 views33 reactionsread 5 November 2026
Photo

Юра Агеев выступит на панельной дискуссии «Решай проблему, а не человека» Когда срываются сроки, обнаруживаются критические ошибки на проде и в воронках, а компания теряет деньги — обычно есть два пути: искать конкретного виноватого или разбираться, что привело к ошибке и как это починить внутренними процессами. Первый проще, второй полезнее, и в моменте выбрать верный вектор сложно. 11 ноября Юра Агеев обсудит это…

🔥16❤13👍4

29 Oct 2026, 12:20 UTC640 views9 reactionsread 5 November 2026
Photo

433-й выпуск make sense: о неочевидных навыках руководителя, общем языке в команде, сопротивлении изменениям и продуктовой чуйке «Частая управленческая ошибка — что мы быстро получаем импульс, чтобы исправить людей, а при этом фокусировка должна быть на том, чтобы исправить систему. В рабочей специфике поведение сотрудника — это продукт среды, где он находился, той культуры, а культура — это производная процессов.» …

❤5👍2🔥2

22 Oct 2026, 08:49 UTC≈1,020 views19 reactionsread 5 November 2026
Photo

432-й выпуск make sense: о развитии зрелого продукта через сегменты, портфеле продуктовых ставок и запуске подписочной модели «В какой-то момент можно принять решение не привлекать больше, а вовлекать лучше, сделать свою аудиторию более активной внутри продукта. В "красном океане" гораздо эффективнее работать со своей аудиторией и вовлекать ее в прдуктовые сценарии» «Раньше устаревание знаний было 20–30 лет, сегодн…

🔥10❤6👍3

16 Oct 2026, 08:25 UTC783 views15 reactionsread 5 November 2026
Photo

431-й выпуск make sense: о привычках зрителей, компромиссах между метриками и неочевидных эффектах продуктовых изменений «У аудитории уже есть устойчивые ожидания от видеопродукта, они знакомы с разными платформами и сравнивают свой опыт. Поэтому важно постоянно учитывать эти ожидания и проверять, насколько сервис им соответствует.» «Эксперимент — это инструмент оценки и валидации того, что мы сделали. Не бывает та…

❤6👍4🔥3🦄2

1 Oct 2026, 08:45 UTC≈1,010 views23 reactionsread 5 November 2026
Photo

430-й выпуск make sense: о нейрослопе в текстах, проверках на содержательность и инженерном подходе к неинженерным задачам «Содержательность — это когда текст несёт какой-то смысл. Для меня это значит, что, прочитав этот текст, можно ответить на вопрос: а зачем этот текст вообще существует? Чем его существование поможет тому, кто его читает?» «Это проблема LLM: имея возможность искать в интернете, вытаскивать из ве…

❤12🔥5👍3🦄3

3 Sept 2026, 07:10 UTC≈3,660 views16 reactionsread 5 November 2026
Photo

429-й выпуск make sense: об исследовании как образе мышления, языках описания реальности, ошибках и границах применения ИИ «Проблема качественного анализа в том, что, чтобы проверить его от и до за моделью, тебе придётся повторить этот анализ. Весь этот выигрыш скорости сводит на нет то, что она может где-то лажать.» «По сути, никаких джобов, персон, мотиваций и потребностей не существует — мы не можем их наблюдать…

🔥8🦄5❤2👍1

31 Aug 2026, 08:15 UTC888 views4 reactionsread 5 November 2026

ProductSense’26 + Epic Growth = два мощных источника продуктового опыта по одному билету И пока по летней цене С 1 сентября билеты станут дороже: 40+ докладов, 20+ мастер-классов, кейсы компаний, нетворкинг-активности, консультации с экспертами и приятная атмосфера для профессионального общения. Инструментами и опытом поделятся эксперты из ВК, Сбера, МТС, «Авито», «Циана» и других крупных компаний. В программе пят…

🔥4

29 Aug 2026, 06:05 UTC943 views27 reactionsread 5 November 2026
Photo

[📺 видео] 428-й выпуск make sense: об экономике ИИ в бизнесе, перестройке процессов целиком, ответственности и будущем SaaS-сервисов 👀Видео-версия подкаста: — YouTube — VK Видео «Ключевым образом я увидела, что магии не существует. Тот уровень развития инструментов, который нам доступен, способен решать задачи быстрее. Но чтобы это дало долгосрочный эффект, нужно не просто внедрять ИИ, а перестраивать весь процес…

❤14🔥10👍2🦄1

21 Aug 2026, 07:28 UTC909 views9 reactionsread 5 November 2026
Photo

427-й выпуск make sense: о границах делегирования агентам, пределах внимания и ответственности за чужой результат «Хорошо выполнять задачу самому, хорошо получать результат через другого человека и хотеть управлять — это три разные вещи, которые могут совпасть в одном человеке, а могут и не совпасть.» «Добавить ещё одного исполнителя очень легко — открыть ещё одну сессию, запустить ещё одного агента. Технически это…

🔥5❤2👍2

13 Aug 2026, 07:54 UTC903 views8 reactionsread 5 November 2026
Photo

426-й выпуск make sense: о месте ИИ среди технологических революций, долгосрочном конкурентном преимуществе и сигналах рынка «Архив можно купить, лицензировать, украсть или приблизительно воспроизвести. А вот поток настоящего пользовательского поведения создаётся заново каждый день» «Компании годами получают обратную связь и великолепно умеют её игнорировать» «Сама по себе модель — это не преимущество. Завтра така…

👍4❤2🔥2

6 Aug 2026, 07:18 UTC≈1,010 views9 reactionsread 5 November 2026
Photo

425-й выпуск make sense: об иллюзии роста производительности, способах контроля ИИ, разнице личного и системного эффекта «К концу 2025 года 97% опрошенных менеджеров продуктов уже использовали ИИ в работе, но 77% не видели изменений в продуктовых метриках. Встроить ИИ в процессы с конкретными целевыми показателями успели только около 10% участников». «Можно научить каждого станочника быстрее управлять новым двигате…

🔥6❤2🦄1

31 Jul 2026, 06:38 UTC997 views5 reactionsread 5 November 2026

ProductSense'26 совсем скоро — пора за билетами Мы давно не писали про конференцию в этом канале, а она уже на подходе. Собрали здесь всё, что нужно знать, чтобы принять решение. 📌 10–11 сентября, Конгресс-центр ЦМТ в Москве + онлайн. Тема 2026 года — «Фундамент и эволюция: как меняется продуктовая работа» Что в продуктовой работе остаётся неизменным, а что уже требует новых подходов? Разберем через реальные кейсы…

🔥3❤2

Showing the 12 most recent of 31 posts we hold for @mspodcast. 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.

Posts edited after publishing

@mspodcast edited 1 post after it first published — the same permalink now carries different wording than the one this register originally read, caught because our own crawl held a copy of the earlier text.

An edit is not deception. Typo fixes, price updates and corrections look exactly like this too — this register can tell you the wording changed and when, not why. How this is measured.

First edit seen
5 November 2026
Most recent edit
5 November 2026

Forward network

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 12 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.

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.

Appears in Telegram’s recommendations for other channels

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.

GoPractice!
@gopractice · 29,394
Telegram ranks this channel #35 of 97 here — alongside 96 others — read 9 September 2026
Epic Growth — рост продуктов
@epicgrowth · 26,089
Telegram ranks this channel #38 of 97 here — alongside 96 others — read 12 September 2026
No Flame No Game
@proproduct · 38,624
Telegram ranks this channel #45 of 96 here — alongside 95 others — read 31 August 2026
ProductDo: практика продакта
@productdo · 24,912
Telegram ranks this channel #54 of 97 here — alongside 96 others — read 17 September 2026
Продукторий Владимира Меркушева
@vladimir_merkushev · 21,843
Telegram ranks this channel #56 of 96 here — alongside 95 others — read 21 September 2026
Fresh Product Manager
@FreshProductGo · 19,880
Telegram ranks this channel #58 of 95 here — alongside 94 others — read 29 September 2026
Black product owner | Тигран Басеян о продакт менеджменте и стартапах
@blackproduct · 21,442
Telegram ranks this channel #63 of 93 here — alongside 92 others — read 24 September 2026
Нормально делай, нормально будет / Саша Клименко
@normalno_delaj · 21,461
Telegram ranks this channel #63 of 96 here — alongside 95 others — read 22 September 2026
RUTUBE | Лучшее
@rutubeshow · 17,385
Telegram ranks this channel #73 of 75 here — alongside 74 others — read 29 September 2026
Product Management & AI
@ruspm · 25,027
Telegram ranks this channel #87 of 97 here — alongside 96 others — read 14 September 2026

This channel appears in 10 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.

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 4 November 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Подкаст make sense (Есть смысл)” (@mspodcast), 6,308 subscribers as measured 4 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/mspodcast.

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.