Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for OMI: аналитика и тренды

Channel

OMI: аналитика и тренды

@onlinemarketintelligence

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry

1,517subscribers

+26 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1001850071783
TypeChannel
Username@onlinemarketintelligence
CreatedBetween 1 October 2022 and 30 September 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded6 August 2026
Last confirmed live4 September 2026
Measurements held11
Confirmed unchanged1 time, most recently 4 September 2026
On Telegramt.me/onlinemarketintelligence

Growth

1,4911,5171,5046 August 2026 — 1,491 subscribers6 August 2026 — 1,491 subscribers9 August 2026 — 1,493 subscribers12 August 2026 — 1,499 subscribers16 August 2026 — 1,500 subscribers19 August 2026 — 1,498 subscribers23 August 2026 — 1,507 subscribers26 August 2026 — 1,509 subscribers28 August 2026 — 1,510 subscribers1 September 2026 — 1,515 subscribers4 September 2026 — 1,517 subscribers6 August 20264 September 2026
11 measurements spanning 29 days, net +26. 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 1,487–1,521 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
4 Sept 2026, 09:371,517+2
1 Sept 2026, 03:461,515+5
28 Aug 2026, 21:331,510+1
26 Aug 2026, 00:421,509+2
23 Aug 2026, 02:591,507+9
19 Aug 2026, 07:131,498-2
16 Aug 2026, 04:261,500+1
12 Aug 2026, 14:371,499+6
9 Aug 2026, 11:521,493+2
6 Aug 2026, 22:071,491no change
6 Aug 2026, 19:171,491first reading

Engagement

21 posts held, back to 15 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pages 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 21 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

Reaction mix

55 reactions across 17 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 63.6% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
3563.6%
👍1425.5%
😁35.45%
😱35.45%

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 21 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 55 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 21 most recent posts we hold, published 15 July 2026 to 7 August 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

7 Aug 2026, 12:20 UTC102 views1 reactionsread 7 August 2026
Photo

Бренды плохо используют данные из своих программ лояльности Forrester опросила 310 специалистов по маркетингу и лояльности. 30% респондентов оценивают эффективность своих программ как умеренную или низкую. Одна из главных причин — компании собирают недостаточно информации о наиболее ценных клиентах или не могут применить уже имеющиеся данные. 27% компаний не используют программы лояльности для сбора поведенческих д

👍1

6 Aug 2026, 08:29 UTC140 viewsread 7 August 2026
Photo

#omi_data | 19% респондентов готовы сесть в самолёт, управляемый искусственным интеллектом Категория опроса с 2023 года показывает 19% (кроме 2025 г. - 18%). Самый минимальный показатель и почти нет динамики. Но едва ли можно говорить про недоверие к технологиям, это скорее про разделение зон ответственности:  ✈️ пилот отвечает за безопасность,  🤖 ИИ — за оптимизацию маршрута/топлива (что уже происходит). 💡 Потреб

4 Aug 2026, 17:04 UTC176 views2 reactionsread 7 August 2026
Photo

Некачественные ответы можно находить по внутренней логике данных По разным исследованиям, от 15% до 30% ответов в онлайн-опросах могут быть частично или полностью ненадёжными. Обычно таких респондентов ищут по скорости прохождения, проверочным вопросам и одинаковым ответам в таблицах. Эти методы выявляют очевидные нарушения, но пропускают людей, которые отвечают невнимательно и при этом сохраняют внешне правдоподобн

2

1 Aug 2026, 08:25 UTC240 views2 reactionsread 7 August 2026
Photo

Почему исследователям нужно внимательно работать с постоянными клиентами Долгая работа с одной компанией даёт исследовательской команде полезный контекст. Но со временем он превращается в слепую зону: специалисты продолжают обслуживать образ клиента, который сложился несколько лет назад, хотя сам бизнес, команда и задачи уже изменились. К пятому или шестому проекту исследование легко запускается по привычной схеме.

2

31 Jul 2026, 11:26 UTC249 views1 reactionsread 7 August 2026
Photo

Платформы забирают у маркетологов контроль над рекламой Google Performance Max, TikTok Smart+ и другие системы уже самостоятельно выбирают аудиторию, распределяют показы и адаптируют креативы под разные площадки. В AI-поиске и маркетплейсах у брендов ещё меньше влияния на то, как именно пользователю представят их продукт. Одновременно платформы сокращают объём доступных данных и предлагают оценивать эффективность п

👍1

30 Jul 2026, 07:56 UTC235 viewsread 7 August 2026
Photo

#цифра_недели |🍧 Как часто вы едите сладости? Результаты опроса среди тех, кто потребляет сладости: ✔️ Несколько раз в день — 19% ✔️ Хотя бы раз в день — 35% ✔️ Почти ежедневно — 19% В сумме 73% едят сладости каждый день или чаще ✔️Примерно 1–2 раза в неделю — 21% ✔️ Несколько раз в месяц — 5% ✔️Раз в месяц и реже — 2% 🧿 Что это говорит о поведении? Сладости — не «редкое удовольствие», а ежедневная практика регуляц

29 Jul 2026, 09:03 UTC209 viewsread 7 August 2026
Photo

#omi_data | 53% россиян готовы готовить по рецептам от ИИ По данным опроса, в 2026 году 53% респондентов заявили, что готовы попробовать приготовить еду по рецепту, созданному искусственным интеллектом. При этом наблюдается устойчивая динамика: 54% — 2023 56% — 2024 (пик) 54% — 2025 53% — 2026 Снижение после максимума 2024 года указывает не на падение интереса к ИИ, а на формирование зрелого, прагматичного отношен

28 Jul 2026, 07:52 UTC212 views1 reactionsread 7 August 2026
Photo

#цифра_недели |🍽 Что из перечисленного вы потребляете хотя бы иногда? Результаты опроса: ▫️ Чай — 88% ▫️ Мясо — 87% ▫️ Хлебобулочные изделия — 86% ▫️ Молочные продукты — 85% ▫️ Кофе — 82% ▫️ Сладости — 82% ▫️ Газированные напитки — 66% ▫️ Ничего из перечисленного — 1% Почти все респонденты (99%) потребляют хотя бы один из указанных продуктов. ➡️ Что это говорит о потребительских привычках? Важно отметить, что вопр

👍1

27 Jul 2026, 14:43 UTC268 views2 reactionsread 7 August 2026
Photo

AI-контент в TikTok может потерять охваты TikTok уже пометил как созданные с помощью AI более трёх миллиардов видео. Платформа использует отметки авторов, автоматическое распознавание, невидимые водяные знаки и Content Credentials с данными о происхождении файла. Одновременно TikTok тестирует настройку, которая позволяет пользователю уменьшить или увеличить количество AI-контента в рекомендациях. Поэтому использова

👍2

25 Jul 2026, 13:35 UTC287 views1 reactionsread 7 August 2026
Photo

Бренды выпускают всё больше рекламы, но почти не дают ей шанса сработать CreativeX изучила 633 тысячи объявлений крупнейших брендов с общим медиабюджетом $2 млрд. За два года объём рекламного контента вырос на 29%, а средние расходы на продвижение одного объявления упали на 15%. В 2025 году подавляющее большинство рекламных объявлений почти не получило дополнительного продвижения: 93% кампаний потратили на платное

👍1

Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @onlinemarketintelligence. 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.

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 4 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.

Нильсен
@nielsenrussia · 33,712
Telegram ranks this channel #61 of 99 here — alongside 98 others — read 4 September 2026

This channel appears in 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list 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 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“OMI: аналитика и тренды” (@onlinemarketintelligence), 1,517 subscribers as measured 4 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/onlinemarketintelligence.

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.