Todo autor se preocupa por la vida de su publicación; después de la publicación, mira las estadísticas, espera y se preocupa por los comentarios y quiere que la publicación obtenga al menos un número promedio de visitas. Con Habr, estas herramientas son acumulativas y, por lo tanto, es bastante difícil imaginar cómo comienza su vida la publicación del autor en comparación con otras publicaciones.
Como sabes, la mayor parte de las publicaciones obtienen visualizaciones en los primeros tres días. Para tener una idea de cómo va la publicación, seguí las estadísticas y presenté un mecanismo de seguimiento y comparación. Este mecanismo se aplicará a esta publicación y todos podrán ver cómo funciona.
El primer paso fue recopilar estadísticas sobre la dinámica de las publicaciones durante los primeros tres días de vida del post. Para hacer esto, analicé los flujos de lectores basados en publicaciones del 28 de septiembre durante el período de su vida del 28 de septiembre al 1 de octubre de 2019, registrando el número de visitas en varios intervalos durante este período. El primer diagrama se presenta en la siguiente figura; se obtuvo como resultado de hacer coincidir la dinámica de las vistas a lo largo del tiempo.
Como se puede calcular a partir del diagrama, el número medio de visualizaciones de una publicación después de 72 horas con una función de aproximación de ley de potencia será de aproximadamente 8380 visualizaciones.
Arroz. 1. Distribución de visualizaciones a lo largo del tiempo para todas las publicaciones.
Dado que las "estrellas" son claramente visibles, presentaremos estos datos sin ellas para una publicación estándar. Realizaremos un corte en función de aquellas publicaciones que recibieron más que el número promedio de visitas en 3 días: 10225 piezas, Figura 2.
Arroz. 2. Distribución de visualizaciones en el tiempo, para publicaciones promedio, sin “estrellas”.
Como se puede calcular a partir del diagrama, una función de aproximación de potencia predice que el número promedio de vistas de una publicación de demanda promedio después de 72 horas será de aproximadamente 5670 vistas.
Las cifras son interesantes, pero existe una herramienta con mayor valor práctico. Esta es la participación promedio para cada período de tiempo. Definámoslos y presentémoslos en la Figura 3.
Arroz. 3. Distribución temporal real de la proporción de vistas sobre el número total de vistas durante tres días y líneas de aproximación teórica, polinomio fino de Excel y solución propia gruesa.
No veo mucho sentido en realizar un análisis separado para los grupos de "estrellas" y las publicaciones periódicas, ya que en esta solución todo se calculó en un sistema de coordenadas estandarizado, por acciones.
Por lo tanto, puede crear una tabla de valores con porcentajes de tiempo y, en consecuencia, predecir el volumen total de visitas durante tres días.
Construyamos la tabla especificada y predecimos el flujo de esta publicación.
Dado que publicaré la publicación aproximadamente a las 0 en punto del 3 de octubre, todos pueden comparar el flujo con el valor previsto. Si es menos, significa que tengo mala suerte; si es más, significa que los lectores están interesados.
Intentaré imaginar el flujo real en el siguiente gráfico mientras observo.
Arroz. 4. El flujo real de lectores de esta publicación en comparación con la previsión teórica.
En conclusión, puedo decir que cada autor puede utilizar como guía la tabla de cálculo presentada anteriormente. Y dividiendo el flujo real de tu publicación en un momento determinado por el valor en la columna de compartir para ese momento, puedes predecir el número de lectores al final del tercer día. Y durante este período, los autores tienen la oportunidad de influir de una forma u otra en la legibilidad de su material, por ejemplo, respondiendo de forma más activa y detallada en los comentarios. También puede comparar su publicación con otras y comprender cómo las publicaciones externas afectan las prioridades de los lectores. El único consejo es que comprendan que estas cifras se obtuvieron de un análisis del flujo de lectores de publicaciones de tan solo un día, el 3 de septiembre de 28.
Fuente: habr.com