Svaki autor brine o životu svoje publikacije, nakon objavljivanja gleda statistiku, čeka i brine o komentarima i želi da publikacija dobije barem prosječan broj pregleda. Kod Habra su ovi alati kumulativni i stoga je prilično teško zamisliti kako autorova publikacija počinje svoj život u pozadini drugih publikacija.
Kao što znate, većina publikacija dobija preglede u prva tri dana. Da bih stekao predstavu o tome kako publikacija radi, pratio sam statistiku i predstavio mehanizam praćenja i poređenja. Ovaj mehanizam će se primijeniti na ovu publikaciju i svi će moći vidjeti kako funkcionira.
Prvi korak je bio prikupljanje statistike o dinamici objavljivanja za prva tri dana života posta. Da bih to uradio, analizirao sam tokove čitalaca na osnovu publikacija za 28. septembar u periodu njihovog života od 28. septembra do 1. oktobra 2019. beležeći broj pregleda u različitim intervalima tokom ovog perioda. Prvi dijagram je prikazan na donjoj slici, dobijen je kao rezultat uparivanja dinamike pogleda tokom vremena.
Kao što se može izračunati iz dijagrama, prosječan broj pregleda publikacije nakon 72 sata s funkcijom aproksimacije po stepenu će biti približno 8380 pregleda.
Rice. 1. Distribucija pogleda tokom vremena za sve publikacije.
Budući da su „zvijezde“ jasno vidljive, ove podatke ćemo prikazati bez njih za standardnu publikaciju. Prekinut ćemo na osnovu onih publikacija koje su imale više od prosječnog broja pregleda u 3 dana – 10225 komada, slika 2.
Rice. 2. Raspodjela pregleda tokom vremena, za prosječne publikacije, bez “zvjezdica”.
Kao što se može izračunati iz dijagrama, prosječan broj pregleda publikacije prosječne potražnje nakon 72 sata predviđa se pomoću funkcije aproksimacije snage na približno 5670 pregleda.
Brojke su zanimljive, ali postoji alat sa većom praktičnom vrijednošću. Ovo je prosječan udio za svaki vremenski period. Hajde da ih definišemo i predstavimo na slici 3.
Rice. 3. Stvarna vremenska distribucija udjela pregleda od ukupnog broja pregleda za tri dana i teorijske aproksimacijske linije, tanak Excel polinom i debelo vlastito rješenje.
Ne vidim puno smisla da se vrši posebna analiza za "zvjezdane" klastere i redovne publikacije, jer je u ovom rješenju sve izračunato u standardiziranom koordinatnom sistemu, po dionicama.
Tako možete napraviti tablicu vrijednosti s udjelima vremena i, shodno tome, predvidjeti ukupan obim pregleda za tri dana.
Napravimo navedenu tabelu i predvidimo tok za ovu publikaciju
Pošto ću 0. oktobra objaviti objavu oko 3 sati, svako može da uporedi protok sa predviđenom vrednošću. Ako je manje, znači da nemam sreće, ako je više, znači da su čitaoci zainteresovani.
Pokušaću da zamislim pravi tok na grafikonu ispod dok posmatram.
Rice. 4. Stvarni tok čitalaca ove publikacije u poređenju sa teorijskom prognozom.
U zaključku mogu reći da svaki autor može koristiti tabelu proračuna koja je gore prikazana kao vodič. A ako podijelite stvarni tok vaše publikacije u određenom trenutku sa vrijednošću u stupcu udjela za ovaj trenutak, možete predvidjeti broj čitalaca na kraju 3. dana. I u tom periodu autori imaju priliku da utiču na čitljivost svog materijala na ovaj ili onaj način, na primer, da aktivnije i detaljnije odgovore u komentarima. Također možete uporediti svoju publikaciju s drugima i razumjeti kako vanjske publikacije utiču na prioritete čitatelja. Jedini savjet, imajte na umu da su ove brojke dobijene analizom toka čitalaca publikacija od samo jednog dana, 28. septembra 2019.
izvor: www.habr.com