Každý autor se obává o životnost své publikace, po vydání se dívá do statistik, čeká a trápí se komentářem a chce, aby publikace měla alespoň průměrnou sledovanost. U Habra jsou tyto nástroje kumulativní, a proto je poměrně těžké si představit, jak autorova publikace začíná svůj život na pozadí jiných publikací.
Jak víte, většina publikací získá zobrazení během prvních tří dnů. Abych si udělal představu, jak si publikace vede, sledoval jsem statistiky a představil monitorovací a srovnávací mechanismus. Tento mechanismus bude aplikován na tuto publikaci a každý bude moci vidět, jak funguje.
Prvním krokem bylo shromáždit statistiky o dynamice publikací za první tři dny života příspěvku. K tomu jsem analyzoval čtenářské toky na základě publikací k 28. září v období jejich života od 28. září do 1. října 2019 tak, že jsem zaznamenával počty zhlédnutí v různých intervalech během tohoto období. První diagram je uveden na obrázku níže; byl získán jako výsledek porovnání dynamiky zobrazení v čase.
Jak lze vypočítat z diagramu, průměrný počet zhlédnutí publikace po 72 hodinách s funkcí mocninné aproximace bude přibližně 8380 zhlédnutí.
Rýže. 1. Rozdělení zobrazení v čase pro všechny publikace.
Vzhledem k tomu, že „hvězdy“ jsou jasně viditelné, uvádíme tyto údaje bez nich pro standardní publikaci. Odřízneme na základě těch publikací, které získaly více než průměrný počet zhlédnutí za 3 dny – 10225 2 kusů, obrázek XNUMX.
Rýže. 2. Rozložení zhlédnutí v čase, u průměrných publikací, bez „hvězd“.
Jak lze vypočítat z diagramu, průměrný počet zhlédnutí publikace s průměrnou poptávkou po 72 hodinách předpovídá funkce aproximace výkonu na přibližně 5670 zhlédnutí.
Čísla jsou zajímavá, ale existuje nástroj s větší praktickou hodnotou. Toto je průměrný podíl za každé časové období. Pojďme si je definovat a představit je na obrázku 3.
Rýže. 3. Skutečné časové rozložení podílu zobrazení z celkového počtu zobrazení za tři dny a teoretické aproximační čáry, tenký polynom Excel a tlusté vlastní řešení.
Nevidím moc smysl provádět samostatnou analýzu pro „hvězdné“ shluky a běžné publikace, protože v tomto řešení bylo vše počítáno ve standardizovaném souřadnicovém systému, podle akcií.
Můžete tak sestavit tabulku hodnot s podíly času a podle toho předpovědět celkový objem zobrazení na tři dny.
Pojďme sestavit zadanou tabulku a předpovědět tok pro tuto publikaci
Vzhledem k tomu, že příspěvek zveřejním asi v 0 hodin 3. října, může každý porovnat průtok s předpovídanou hodnotou. Pokud je to méně, znamená to, že mám smůlu, pokud je to více, znamená to, že čtenáře to zajímá.
Zkusím si při pozorování představit reálné proudění v grafu níže.
Rýže. 4. Skutečný tok čtenářů této publikace v porovnání s teoretickou prognózou.
Na závěr mohu říci, že každý autor může jako vodítko použít výše uvedenou výpočtovou tabulku. A vydělením skutečného toku vaší publikace v určitém okamžiku hodnotou ve sloupci podílu pro tento okamžik můžete předpovědět počet čtenářů na konci 3. dne. A v tomto období mají autoři možnost tak či onak ovlivnit čtenost svého materiálu, například aktivněji a podrobněji reagovat v komentářích. Můžete také porovnat svou publikaci s ostatními a pochopit, jak externí publikace ovlivňují priority čtenářů. Jediná rada, pochopte prosím, že tato čísla byla získána z analýzy toku čtenářů publikací pouze jednoho dne, 28. září 2019.
Zdroj: www.habr.com