Habré 게시물의 첫 XNUMX일

모든 저자는 자신의 출판물의 수명에 대해 걱정하고 출판 후 통계를 살펴보고 댓글에 대해 기다리고 걱정하며 출판물이 최소한 평균 조회수를 얻기를 원합니다. Habr을 사용하면 이러한 도구가 누적되므로 저자의 출판물이 다른 출판물을 배경으로 어떻게 시작되는지 상상하기가 매우 어렵습니다.

아시다시피 대부분의 출판물은 처음 XNUMX일 이내에 조회수를 얻습니다. 출판이 어떻게 진행되고 있는지 알아보기 위해 통계를 추적하고 모니터링 및 비교 메커니즘을 제시했습니다. 이 메커니즘은 이 출판물에 적용될 것이며 모든 사람이 그것이 어떻게 작동하는지 볼 수 있을 것입니다.

첫 번째 단계는 게시물이 게시된 후 처음 28일 동안의 출판물 역학에 대한 통계를 수집하는 것이었습니다. 이를 위해 28년 1월 2019일부터 XNUMX월 XNUMX일까지 생애주기 동안 XNUMX월 XNUMX일 출판물을 기준으로 이 기간 동안 다양한 간격으로 조회수를 기록하여 독자 흐름을 분석하였다. 첫 번째 다이어그램은 아래 그림에 나와 있으며 시간에 따른 뷰의 역학을 일치시킨 결과로 얻어졌습니다.

다이어그램에서 계산할 수 있듯이 거듭제곱 근사 함수를 사용하여 72시간 후 출판물의 평균 조회수는 약 8380회입니다.

쌀. 1. 모든 출판물에 대한 시간 경과에 따른 조회수 분포.

"별"이 명확하게 보이기 때문에 표준 출판을 위해 별표 없이 이러한 데이터를 제시할 것입니다. 3일 동안 평균 조회수(10225건) 이상을 받은 출판물을 기준으로 잘라냅니다(그림 2).

쌀. 2. "별표" 없이 평균 출판물에 대해 시간 경과에 따른 조회수 분포.

다이어그램에서 계산할 수 있듯이, 72시간 후 평균 수요 출판물의 평균 조회수는 검정력 근사 함수에 의해 약 5670 조회수로 예측됩니다.

숫자는 흥미롭지만 더 실용적인 가치를 지닌 도구가 있습니다. 각 기간별 평균 점유율입니다. 이를 정의하고 그림 3에 나타내겠습니다.

쌀. 3. XNUMX일 동안의 전체 조회수에서 조회수 점유율의 실제 시간 분포와 이론적 근사선, 얇은 Excel 다항식 및 두꺼운 자체 솔루션.

이 솔루션에서는 모든 것이 표준화된 좌표계에서 공유별로 계산되었기 때문에 "스타" 클러스터와 정기 출판물에 대해 별도의 분석을 수행하는 데 큰 의미가 없다고 생각합니다.

따라서 시간을 공유하여 값 테이블을 구축하고 이에 따라 XNUMX일 동안의 총 조회수를 예측할 수 있습니다.

지정된 테이블을 구축하고 이 출판물의 흐름을 예측해 보겠습니다.

0월 3일 XNUMX시쯤 포스팅을 할 예정이기 때문에 누구나 흐름을 예상값과 비교할 수 있습니다. 적다면 운이 없다는 뜻이고, 많으면 독자들이 관심을 갖고 있다는 뜻이다.

관찰하면서 아래 그래프에서 실제 흐름을 상상해 보겠습니다.

쌀. 4. 이론적 예측과 비교하여 이 출판물의 실제 독자 흐름.

결론적으로, 각 저자는 위에 제시된 계산표를 지침으로 사용할 수 있다고 말할 수 있습니다. 그리고 특정 순간의 실제 출판물 흐름을 해당 순간의 공유 열 값으로 나누어 3일차 말의 독자 수를 예측할 수 있습니다. 그리고 이 기간 동안 저자는 어떤 방식으로든 자료의 가독성에 영향을 미칠 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 예를 들어 댓글에 더 적극적이고 자세하게 응답할 수 있습니다. 또한 귀하의 출판물을 다른 출판물과 비교하고 외부 출판물이 독자의 우선순위에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다. 유일한 조언은, 이 수치가 28년 2019월 XNUMX일 단 하루 동안의 출판물 독자 흐름을 분석하여 얻은 수치라는 점을 이해해 주시기 바랍니다.

출처 : habr.com