Нейро
Пишем про нейронки, полезные сервисы и IT-технологии. По рекламе: @oleginc Менеджер – @Spiral_Yuri РКН: clck.ru/3KHCuR
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Нейро
Channel Нейро (@neuro_code) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 55 592 subscribers, ranking 2 370 in the Technologies & Applications category and 10 891 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 55 592 subscribers.
According to the latest data from 31 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -447 over the last 30 days and by -14 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.99%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.18% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 888 views. Within the first day, a publication typically gains 2 326 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 29.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, bluetooth, девайс, нейросеть, gemini.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Пишем про нейронки, полезные сервисы и IT-технологии.
По рекламе: @oleginc
Менеджер – @Spiral_Yuri
РКН: clck.ru/3KHCuR”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 01 November, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
При этом по качеству контента они ничем не уступают топам — просто не вкладывают такие же бюджеты в продвижение.Мне стало интересно найти именно этих людей. Я скинул GPT-6 Astra список крупных каналов и попросил выбрать тех, кого они чаще всего цитируют (убрав рекламу и взаимный пиар) Модель собрала авторов, которых хорошо знают в комьюнити. За многими из них я слежу годами, но некоторые каналы стали открытием даже для меня) Собрал этих практиков в одну подборку, чтобы читать первоисточники параллельно с большими новостниками. Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/UuZJRIAHqTJmZTMy
