Әрбір автор өз басылымының өміріне алаңдайды, жарияланғаннан кейін статистикаға қарайды, пікірлерді күтеді және алаңдатады және басылымның кем дегенде орташа қаралғанын қалайды. Habr-те бұл құралдар жинақталған, сондықтан автордың басылымы басқа басылымдардың фонында өз өмірін қалай бастайтынын елестету өте қиын.
Өздеріңіз білетіндей, жарияланымдардың негізгі бөлігі алғашқы үш күнде қаралады. Жарияланымның қалай жүріп жатқаны туралы түсінік алу үшін мен статистиканы қадағалап, мониторинг пен салыстыру механизмін ұсындым. Бұл механизм осы басылымға қолданылады және оның қалай жұмыс істейтінін барлығы көре алады.
Бірінші қадам пост өмірінің алғашқы үш күніндегі жарияланымдар динамикасы туралы статистиканы жинау болды. Ол үшін мен оқырмандардың 28 жылдың 28 қыркүйегі мен 1 қазаны аралығындағы өмір сүрген кезеңіндегі 2019 қыркүйектегі жарияланымдар негізінде осы кезеңдегі әртүрлі аралықтағы көру санын жазу арқылы талдау жасадым. Бірінші диаграмма төмендегі суретте берілген, ол уақыт бойынша көріністердің динамикасын сәйкестендіру нәтижесінде алынған.
Диаграммадан есептеуге болатындай, қуат заңы жуықтау функциясы бар жарияланымның 72 сағаттан кейінгі көрулерінің орташа саны шамамен 8380 көріністі құрайды.
Күріш. 1. Барлық жарияланымдар үшін уақыт бойынша көзқарастардың таралуы.
«Жұлдыздар» анық көрінетіндіктен, біз бұл деректерді стандартты жариялау үшін онсыз ұсынатын боламыз. Біз 3 күн ішінде орташа қаралу санынан көп – 10225 2 дана алған жарияланымдарды негізге ала отырып үземіз, XNUMX-сурет.
Күріш. 2. Көрулердің уақыт бойынша таралуы, орташа басылымдар үшін, «жұлдызшалар» жоқ.
Диаграммадан есептеуге болатындай, 72 сағаттан кейінгі орташа сұранысты жариялауды көру санының орташа саны қуатты жуықтау функциясы арқылы шамамен 5670 көру болады деп болжанады.
Сандар қызықты, бірақ практикалық құндылығы жоғары құрал бар. Бұл әрбір уақыт кезеңі үшін орташа үлес. Оларды анықтап, 3-суретте көрсетейік.
Күріш. 3. Үш күндегі жалпы қарау санынан қарау үлесінің нақты уақыт бойынша бөлінуі және теориялық жуықтау сызықтары, жіңішке Excel көпмүшелігі және қалың меншікті шешімі.
Мен «жұлдыздық» кластерлер мен тұрақты басылымдарға жеке талдау жүргізудің мағынасын көрмеймін, өйткені бұл шешімде барлығы стандартталған координаттар жүйесінде акциялар бойынша есептелген.
Осылайша, сіз уақыт үлестері бар құндылықтар кестесін құра аласыз және сәйкесінше үш күндегі жалпы көру көлемін болжай аласыз.
Көрсетілген кестені құрастырайық және осы жарияланым үшін ағынды болжайық
Мен постты 0 қазанда шамамен сағат 3-де жариялайтындықтан, барлығы ағынды болжамды мәнмен салыстыра алады. Егер ол аз болса, бұл менің жолым жоқ дегенді білдіреді, егер ол көп болса, бұл оқырмандардың қызығушылығын білдіреді.
Мен байқаған кезде төмендегі графиктегі нақты ағынды елестетуге тырысамын.
Күріш. 4. Теориялық болжаммен салыстырғанда осы басылымның оқырмандарының нақты ағымы.
Қорытындылай келе, жоғарыда келтірілген есептеу кестесін әрбір автор басшылыққа ала алады деп айта аламын. Жарияланымның белгілі бір сәттегі нақты ағынын осы сәттегі бөлісу бағанындағы мәнге бөлу арқылы сіз 3-ші күннің соңында оқырмандар санын болжай аласыз. Және осы кезеңде авторлар өз материалдарының оқылуына қандай да бір жолмен әсер ету мүмкіндігіне ие болады, мысалы, түсініктемелерде белсендірек және егжей-тегжейлі жауап береді. Сондай-ақ жарияланымдарыңызды басқалармен салыстыра аласыз және сыртқы жарияланымдар оқырмандардың басымдықтарына қалай әсер ететінін түсіне аласыз. Жалғыз кеңес, бұл сандар 28 жылдың 2019 қыркүйегіндегі бір күндік басылымдар оқырмандарының ағынын талдау нәтижесінде алынғанын түсініңіз.
Ақпарат көзі: www.habr.com