Tot autor es preocupa per la vida de la seva publicació; després de la publicació, mira les estadístiques, espera i es preocupa pels comentaris, i vol que la publicació obtingui almenys un nombre mitjà de visualitzacions. Amb Habr, aquestes eines són acumulatives i, per tant, és bastant difícil imaginar com comença la seva vida la publicació de l'autor amb el rerefons d'altres publicacions.
Com sabeu, el gruix de les publicacions guanyen visualitzacions durant els tres primers dies. Per tenir una idea de com va la publicació, vaig fer un seguiment de les estadístiques i vaig presentar un mecanisme de seguiment i comparació. Aquest mecanisme s'aplicarà a aquesta publicació i tothom podrà veure com funciona.
El primer pas va ser recollir estadístiques sobre la dinàmica de les publicacions durant els tres primers dies de vida de la publicació. Per fer-ho, vaig analitzar els fluxos de lectors a partir de les publicacions del 28 de setembre durant el període de la seva vida del 28 de setembre a l'1 d'octubre de 2019 registrant el nombre de visualitzacions a diferents intervals durant aquest període. El primer diagrama es presenta a la figura següent; es va obtenir com a resultat de la concordança de la dinàmica de les vistes al llarg del temps.
Tal com es pot calcular a partir del diagrama, el nombre mitjà de visualitzacions d'una publicació després de 72 hores amb una funció d'aproximació de la llei de potència serà d'aproximadament 8380 visualitzacions.
Arròs. 1. Distribució de visualitzacions en el temps per a totes les publicacions.
Com que les "estrelles" són clarament visibles, presentarem aquestes dades sense elles per a la publicació estàndard. Retallarem en funció d'aquelles publicacions que van rebre més de la mitjana de visualitzacions en 3 dies: 10225 peces, figura 2.
Arròs. 2. Distribució de visualitzacions en el temps, per a publicacions mitjanes, sense “estrelles”.
Tal com es pot calcular a partir del diagrama, una funció d'aproximació de potència preveu que el nombre mitjà de visualitzacions d'una publicació de demanda mitjana després de 72 hores sigui d'aproximadament 5670 visualitzacions.
Les xifres són interessants, però hi ha una eina amb més valor pràctic. Aquesta és la quota mitjana de cada període de temps. Anem a definir-los i presentar-los a la figura 3.
Arròs. 3. Distribució temporal real de la quota de visualitzacions del total de visualitzacions durant tres dies i línies d'aproximació teòrica, polinomi prim Excel i solució pròpia gruixuda.
No veig gaire sentit fer una anàlisi separada per a cúmuls "estel·lars" i publicacions habituals, ja que en aquesta solució tot es calculava en un sistema de coordenades estandarditzat, per accions.
Així, podeu crear una taula de valors amb quotes de temps i, en conseqüència, predir el volum total de visualitzacions durant tres dies.
Construïm la taula especificada i predirem el flux d'aquesta publicació
Com que publicaré la publicació cap a les 0 del 3 d'octubre, tothom pot comparar el flux amb el valor previst. Si és menys, vol dir que tinc mala sort; si és més, vol dir que els lectors estan interessats.
Intentaré imaginar el flux real al gràfic següent mentre observo.
Arròs. 4. El flux real de lectors d'aquesta publicació en comparació amb la previsió teòrica.
En conclusió, puc dir que cada autor pot utilitzar la taula de càlcul presentada anteriorment com a guia. I dividint el flux real de la vostra publicació en un moment determinat pel valor de la columna de quota d'aquest moment, podeu predir el nombre de lectors al final del tercer dia. I durant aquest període, els autors tenen l'oportunitat d'influir en la llegibilitat del seu material d'una manera o altra, per exemple, per respondre més activament i amb més detall en els comentaris. També podeu comparar la vostra publicació amb altres i comprendre com les publicacions externes afecten les prioritats dels lectors. L'únic consell, si us plau, entengueu que aquestes xifres es van obtenir a partir d'una anàlisi del flux de lectors de publicacions d'un sol dia, el 3 de setembre de 28.
Font: www.habr.com