ERR телеграм-канала: как посчитать и нормы
ERR показывает, какая доля подписчиков реально видит посты. Формула, нормы по размеру канала и расчёт сразу по всей истории — прямо в таблице.
Смотри. Ты собрался купить рекламу в чужом канале, и тебе называют цифру: 40 тысяч подписчиков. Звучит солидно. Открываешь посты — а под каждым 900 просмотров. Сорок тысяч подписались, читает девятьсот. Вот это отношение и есть ERR.
Метрика простая, но путаницы вокруг неё много: у разных сервисов разные формулы и разные нормы. Разберём по порядку — что на что делить, какая цифра считается нормальной и как посчитать ERR сразу по всей истории канала, а не по десяти постам на глаз.
Что такое ERR в телеграме простыми словами
ERR (Engagement Rate by Reach) — «вовлечённость по охвату». По-русски: какая доля подписчиков реально видит твои посты.
Проще всего думать про это как про явку. Подписчики — список приглашённых. Просмотры — сколько человек реально пришло. ERR — процент явки.
В телеграме нет ленты с лайками, как в других соцсетях, поэтому главный признак живого канала — не сколько людей подписалось, а сколько из них доходит до поста. Рекламодатель смотрит именно сюда: он платит за тех, кто увидит, а не за тех, кто когда-то нажал «подписаться».
Как посчитать ERR: формула и пример на цифрах
Формула, по которой считают сервисы аналитики:
ERR = средние просмотры поста / число подписчиков × 100 %
Пример. В канале 10 000 подписчиков, средний пост набирает 2 800 просмотров. 2 800 / 10 000 = 0,28 — значит, ERR 28 %.
Три вещи ломают этот расчёт чаще всего.
Один пост — не показатель. Считай по последним десяти-тридцати постам: TGuard советует брать среднее за 10 последних, Statzen — за 20–30. Один залетевший пост поднимет среднее и обманет тебя же.
Свежие посты не берём. Просмотры набираются не мгновенно — сервисы отдельно считают охват за первые 24 и 48 часов. Вчерашний пост занизит картину.
Медиана честнее среднего. Если из тридцати постов один собрал в пять раз больше остальных, среднее уедет за ним. Медиана покажет обычный день канала.
Почему у разных сервисов ERR не сходится
Скажу неприятное: единого стандарта нет.
TGStat и TGuard делят просмотры на подписчиков. Часть сервисов делит на охват за период, а делением на подписчиков называет уже ER — цифра получается другая. А часть SMM-статей считает ERR по классике из других соцсетей: реакции, комментарии и репосты делят на число просмотревших. Это уже третье число.
Я на этом напоролся, пока собирал материал: в двух статьях одного и того же сервиса — две разные формулы.
Отсюда простое правило. Когда тебе показывают ERR в медиаките — спроси, что на что делили. И сравнивай каналы, посчитанные одним способом, иначе сравниваешь километры с килограммами.
Как посчитать ER и чем он отличается от ERR
Раз уж мы залезли в этот разнобой — самый частый вопрос следом: а ER тогда что? У TGStat, на который смотрит половина рынка, две метрики разведены так.
- ERR — какая доля подписчиков вообще дошла до поста. Явка, мы её посчитали выше.
- ER — какая доля из тех, кто дошёл, что-то сделала: реакция, комментарий, репост.
ER = (реакции + комментарии + репосты) / просмотры × 100 %
Берём тот же канал: 10 000 подписчиков, 2 800 просмотров на пост, ERR 28 %. Теперь смотрим, что под самим постом: 140 реакций, 12 комментариев, 8 репостов — вместе 160 взаимодействий. Делим на 2 800 просмотров, получаем ER примерно 5,7 %.
Вдвоём эти цифры работают лучше, чем каждая по отдельности. Низкий ERR при живом ER — канал скромный по охвату, но кто дошёл, тот читает. А высокий ERR при почти нулевом ER — повод насторожиться: просмотры есть, а реакций нет. Именно так и выглядят накрученные показы — дальше в уроке разберём это отдельно.
Какой ERR считается хорошим
Общий закон такой: чем больше канал, тем ниже ERR. Удержать внимание тысячи человек проще, чем миллиона — часть аудитории отваливается, но не отписывается.
| Подписчиков | Нормальный ERR | Пора разбираться |
|---|---|---|
| до 10 000 | 20–40 % | ниже 15 % |
| 10 000 – 100 000 | 10–20 % | ниже 8 % |
| 100 000 – 1 млн | 5–10 % | ниже 3 % |
| больше 1 млн | 2–5 % | ниже 1,5 % |
Цифры — из бенчмарков TGuard. Только не считай их ГОСТом. Statzen даёт нормы не по размеру, а по нише: новостному каналу хватает 15–30 %, а от образовательного ждут 30–55 %. Каждый сервис меряет по своей базе и по своей формуле — поэтому одна и та же цифра у одного «норма», у другого «слабовато».
Практический вывод: нормы годятся, чтобы с первого взгляда оценить чужой канал. Свой канал сравнивай сам с собой. Твой ERR в марте против твоего же ERR в июле важнее любой таблицы.
Как посчитать ERR сразу по всем постам — в таблице
Теперь то, ради чего всё затевалось. Посчитать десять постов руками — терпимо. Посчитать год — нет. Поэтому берём таблицу.
Если у тебя есть админ-доступ к своему каналу, все посты с цифрами достаются одним махом: выгрузка постов канала в Excel. В таблице по каждому посту — ссылка, дата, текст, просмотры, реакции, репосты и комментарии.
Для ERR из неё нужны два столбца: дата и просмотры. Плюс одно число, которого в выгрузке нет, — сколько сейчас подписчиков. Его берёшь из шапки канала и кладёшь в отдельную ячейку, пусть будет J1.
Дальше три формулы. Работают одинаково в Excel и в Google-таблицах, просмотры лежат в столбце D:
- ERR одного поста:
=D2/$J$1 - средний ERR по последним десяти постам:
=AVERAGE(D2:D11)/$J$1 - медиана по тем же десяти:
=MEDIAN(D2:D11)/$J$1
Столбцу с результатом поставь процентный формат — иначе будешь смотреть на 0,28 вместо 28 %.
Сортируешь по дате от новых к старым, протягиваешь формулу вниз — и видишь ERR по каждому посту за всю историю канала. Вот тут начинается интересное: становится видно, на каком месяце он поехал вниз и какие темы держат явку.
Заодно из этой же таблицы считается вовлечённость по реакциям — это другая метрика, но лежит рядом: =(E2+F2+G2)/D2, где E — реакции, F — репосты, G — комментарии.
Не хочешь возиться с формулами — опиши задачу словами, и нейросеть для Excel соберёт расчёт под твои столбцы.
Важное ограничение: так считается только свой канал. К чужому админ-доступа у тебя нет — там либо смотришь просмотры под последними десятью постами глазами, либо берёшь данные из сервиса аналитики.
Как по ERR увидеть накрутку перед закупом рекламы
ERR — первое число, на которое смотрят перед покупкой рекламы. Но и его накручивают: просмотры ботами продаются отдельно от подписчиков, и красивый ERR рисуется за вечер.
Три проверки, которые ловят это без всяких сервисов.
Реакции против просмотров. У живого канала реакции — хотя бы 0,5 % от просмотров, обычно больше. 30 000 просмотров и 8 реакций не бывает.
Ровные просмотры. У настоящего канала охват скачет: острый пост собирает вдвое больше обычного, скучный — вдвое меньше. Одинаковые цифры пост в пост — это не аудитория, это сервис накрутки.
Низкий ERR — повод копать, а не приговор. Так же выглядит уставшая аудитория и просто скучный контент. Число показывает результат, но не причину.
И последнее, уже про свой канал. Если ERR плавно сползает несколько месяцев подряд — это не «алгоритмы», это аудитория и контент разъезжаются. Чем раньше поймаешь, тем дешевле чинить. Достань цифры за год, посчитай по месяцам, посмотри на просевшие темы. Полчаса работы и одна формула.