Elke skrywer bekommer hom oor die lewe van sy publikasie; na publikasie kyk hy na die statistieke, wag en bekommer hom oor kommentaar, en wil hê dat die publikasie ten minste 'n gemiddelde aantal kyke moet kry. Met Habr is hierdie instrumente kumulatief en daarom is dit nogal moeilik om te dink hoe die skrywer se publikasie sy lewe begin teen die agtergrond van ander publikasies.
Soos u weet, kry die meeste publikasies sienings in die eerste drie dae. Om 'n idee te kry van hoe die publikasie vaar, het ek die statistieke opgespoor en 'n moniterings- en vergelykingsmeganisme aangebied. Hierdie meganisme sal op hierdie publikasie toegepas word en almal sal kan sien hoe dit werk.
Die eerste stap was om statistieke in te samel oor die dinamika van publikasies vir die eerste drie dae van die pos se lewe. Om dit te doen, het ek lesersvloei ontleed op grond van publikasies vir 28 September gedurende die tydperk van hul lewe van 28 September tot 1 Oktober 2019 deur die aantal kyke met verskillende intervalle gedurende hierdie tydperk aan te teken. Die eerste diagram word in die figuur hieronder aangebied; dit is verkry as gevolg van ooreenstemming met die dinamika van sienings oor tyd.
Soos uit die diagram bereken kan word, sal die gemiddelde aantal kyke van 'n publikasie na 72 uur met 'n kragwetbenaderingsfunksie ongeveer 8380 kyke wees.
Rys. 1. Verspreiding van sienings oor tyd vir alle publikasies.
Aangesien die "sterre" duidelik sigbaar is, sal ons hierdie data sonder hulle aanbied vir standaardpublikasie. Ons sal afsny op grond van daardie publikasies wat meer as die gemiddelde aantal kyke in 3 dae ontvang het – 10225 2 stukke, Figuur XNUMX.
Rys. 2. Verspreiding van sienings oor tyd, vir gemiddelde publikasies, sonder “sterre”.
Soos uit die diagram bereken kan word, word die gemiddelde aantal kyke van 'n publikasie van gemiddelde aanvraag na 72 uur deur 'n drywingsbenaderingsfunksie voorspel om ongeveer 5670 kyke te wees.
Die getalle is interessant, maar daar is 'n hulpmiddel met groter praktiese waarde. Dit is die gemiddelde aandeel vir elke tydperk. Kom ons definieer hulle en stel dit in Figuur 3 voor.
Rys. 3. Werklike tydverdeling van die aandeel aansigte uit die totale aantal aansigte vir drie dae en teoretiese benaderingslyne, dun Excel-polinoom en dik eie oplossing.
Ek sien nie veel sin daarin om 'n aparte ontleding vir "ster"-klusters en gereelde publikasies te doen nie, aangesien in hierdie oplossing alles in 'n gestandaardiseerde koördinaatstelsel, deur aandele, bereken is.
U kan dus 'n tabel van waardes met tydsaandele bou en dienooreenkomstig die totale aantal kyke vir drie dae voorspel.
Kom ons bou die gespesifiseerde tabel en voorspel die vloei vir hierdie publikasie
Aangesien ek die berig omstreeks 0 uur op 3 Oktober sal publiseer, kan almal die vloei met die voorspelde waarde vergelyk. As dit minder is, beteken dit dat ek ongelukkig is; as dit meer is, beteken dit dat lesers belangstel.
Ek sal probeer om die werklike vloei in die grafiek hieronder voor te stel soos ek waarneem.
Rys. 4. Die werklike vloei van lesers van hierdie publikasie in vergelyking met die teoretiese voorspelling.
Ten slotte kan ek sê dat elke skrywer die berekeningstabel wat hierbo aangebied is as 'n riglyn kan gebruik. En deur die werklike vloei van jou publikasie op 'n sekere oomblik te deel deur die waarde in die aandeelkolom vir hierdie oomblik, kan jy die aantal lesers aan die einde van die 3de dag voorspel. En gedurende hierdie tydperk het skrywers die geleentheid om die leesbaarheid van hul materiaal op een of ander manier te beïnvloed, byvoorbeeld om meer aktief en meer in detail in die kommentaar te reageer. Jy kan ook jou publikasie met ander vergelyk en verstaan hoe eksterne publikasies lesers se prioriteite beïnvloed. Die enigste raad, verstaan asseblief dat hierdie syfers verkry is uit 'n ontleding van die vloei van lesers van publikasies van net een dag, 28 September 2019.
Bron: will.com