Жесть по-псковски в мессенджере MAX — 1 051 подписчиков, аналитика и статистика
@ghest_pskov
Шокирующие происшествия глазами очевидцев. 16+
AI-аналитик MaxBook
Войдите, чтобы увидеть оценку на основе ER, рекламной нагрузки, роста и trust score.
О канале Жесть по-псковски
Шокирующие происшествия глазами очевидцев. 16+
Описание канала Жесть по-псковски
Канал «Жесть по-псковски» — это сообщество в мессенджере MAX с адресом @ghest_pskov, которое объединяет 1 051 подписчика в категории «Новости и СМИ». Средний охват одной публикации в канале Жесть по-псковски составляет 3 608 просмотров. Описание канала: Шокирующие происшествия глазами очевидцев. 16+ Среди последних публикаций канала Жесть по-псковски: «вкусного кофе и самых искренних улыбок. Не забывайте беречь тепло в своих сер…», «Здравствуйте, дорогие друзья. Сегодня мы бы хотели поднять одну очень важную …», «Перекресток Труда/Звездная». Статистика канала Жесть по-псковски собирается из открытых источников мессенджера MAX и регулярно обновляется.
Основные метрики
Вовлечённость
Публикации
Реклама и монетизация
Упоминания в постах
Эффективность по типу контента
Лучший вовлеченность: Фото — 0.0% реакций от просмотров (в среднем 0 реакций на пост)
Средние просмотры по типу
Средние реакции по типу
Рекламная история
❌ Осторожно, фейк! В мессенджерах и социальных сетях начали распространять информацию о, якобы, обрушении многоквартирного дома в Завокзальном районе города Пскова. Данная информация является недостоверной и так называемым кликбейтом. Недобросовестные администраторы сообществ в социальных сетях за счет фейков пытаются привлечь внимание и новых подписчиков в администрируемые ими ресурсы. 📌Сотрудники полиции рекомендуют представителям СМИ и блогосферы, жителям региона использовать официальные источники информации и в случае необходимости обращаться за комментариями в пресс-службу органов внутренних дел. Пресс-служба УМВД России по Псковской области
Цитирование и аудитория
Виральность контента
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