ГБУЗ СО "Сергиевская ЦРБ" в мессенджере MAX — 181 подписчиков, аналитика и статистика
@id6381004637_gos
Государственное бюджетное учреждение Самарской области "Сергиевская центральная районная больница" ☎️ +7 (84655) 2-10-39 регистратуры 📧 Официальная страница в ВКонтакте для обращений. https://vk.com/sergievsk_crb https://vk.com/id619100136
AI-аналитик MaxBook
Войдите, чтобы увидеть оценку на основе ER, рекламной нагрузки, роста и trust score.
О канале ГБУЗ СО "Сергиевская ЦРБ"
Государственное бюджетное учреждение Самарской области "Сергиевская центральная районная больница" ☎️ +7 (84655) 2-10-39 регистратуры 📧 Официальная страница в ВКонтакте для обращений. https://vk.com/sergievsk_crb https://vk.com/id619100136
Описание канала ГБУЗ СО "Сергиевская ЦРБ"
Канал «ГБУЗ СО "Сергиевская ЦРБ"» — это сообщество в мессенджере MAX с адресом @id6381004637_gos, которое объединяет 181 подписчика в категории «Государственные клиники». Средний охват одной публикации в канале ГБУЗ СО "Сергиевская ЦРБ" составляет 100 просмотров. За последние 30 дней количество подписчиков канала ГБУЗ СО "Сергиевская ЦРБ" изменилось на +23. Описание канала: Государственное бюджетное учреждение Самарской области "Сергиевская центральная районная больница" ☎️ +7 (84655) 2-10-39 регистратуры 📧 Официальная страница в ВКонтакте для обращений. https://vk.com/sergievsk_crb https://vk.com/id619100136 Среди последних публикаций канала ГБУЗ СО "Сергиевская ЦРБ": «Профилактика туберкулеза у детей и взрослых!», ««2-я жизнь предмета»». Статистика канала ГБУЗ СО "Сергиевская ЦРБ" собирается из открытых источников мессенджера MAX и регулярно обновляется.
Основные метрики
Вовлечённость
Публикации
Рост и динамика
Здоровье аудитории
Реклама и монетизация
Упоминания в постах
Калькулятор ROI рекламы
Цитирование и аудитория
Виральность контента
Кросс-платформенное присутствие
Каналы и профили ГБУЗ СО "Сергиевская ЦРБ" на других платформах
Качество и доверие
AI-анализ
Аналитика канала
Проверка на накрутку, качество контента, привлекательность для рекламы
Прогноз просмотров
Прогноз строится на исторических данных канала — времени постинга, медиа и длине текстов