Kiekvienas autorius nerimauja dėl savo leidinio gyvavimo, po publikacijos žiūri į statistiką, laukia ir nerimauja dėl komentarų, nori, kad leidinys sulauktų bent vidutinio peržiūrų skaičiaus. Su Habru šios priemonės yra kumuliacinės, todėl gana sunku įsivaizduoti, kaip autoriaus leidinys pradeda savo gyvenimą kitų publikacijų fone.
Kaip žinote, didžioji dalis publikacijų peržiūrų sulaukia per pirmąsias tris dienas. Kad suprasčiau, kaip sekasi leidiniui, sekiau statistiką ir pateikiau stebėjimo bei palyginimo mechanizmą. Šis mechanizmas bus pritaikytas šiam leidiniui ir visi galės pamatyti, kaip jis veikia.
Pirmas žingsnis buvo surinkti statistiką apie publikacijų dinamiką per pirmąsias tris įrašo gyvavimo dienas. Tam išanalizavau skaitytojų srautus pagal rugsėjo 28 d. publikacijas jų gyvavimo laikotarpiu nuo 28 m. rugsėjo 1 d. iki spalio 2019 d., fiksuodamas peržiūrų skaičių įvairiais intervalais per šį laikotarpį. Pirmoji diagrama pateikta žemiau esančiame paveikslėlyje; ji buvo gauta suderinus vaizdų dinamiką laikui bėgant.
Kaip galima apskaičiuoti iš diagramos, vidutinis leidinio peržiūrų skaičius po 72 valandų su galios dėsnio aproksimavimo funkcija bus maždaug 8380 peržiūrų.
Ryžiai. 1. Visų leidinių peržiūrų pasiskirstymas laikui bėgant.
Kadangi „žvaigždės“ yra aiškiai matomos, standartiniam publikavimui šiuos duomenis pateiksime be jų. Iškirpsime pagal tuos leidinius, kurie per 3 dienas sulaukė daugiau nei vidutinis peržiūrų skaičius – 10225 2 vnt., XNUMX pav.
Ryžiai. 2. Peržiūrų pasiskirstymas per laiką, vidutiniams leidiniams, be „žvaigždučių“.
Kaip galima apskaičiuoti iš diagramos, vidutinis vidutinės paklausos leidinio peržiūrų skaičius po 72 valandų prognozuojamas pagal galios aproksimavimo funkciją, kad būtų maždaug 5670 peržiūrų.
Skaičiai įdomūs, tačiau yra įrankis, turintis didesnę praktinę vertę. Tai yra vidutinė kiekvieno laikotarpio dalis. Apibrėžkime juos ir pateiksime 3 paveiksle.
Ryžiai. 3. Faktinis peržiūrų dalies laiko pasiskirstymas nuo bendro trijų dienų peržiūrų skaičiaus ir teorinės aproksimacijos linijos, plonas Excel polinomas ir storas nuosavas sprendimas.
Nematau prasmės atlikti atskirą „žvaigždžių“ klasterių ir įprastų publikacijų analizę, nes šiame sprendime viskas buvo skaičiuojama standartizuotoje koordinačių sistemoje, pagal dalis.
Taigi galite sudaryti verčių lentelę su laiko dalimis ir atitinkamai numatyti bendrą trijų dienų peržiūrų apimtį.
Sukurkime nurodytą lentelę ir numatykime šio leidinio srautą
Kadangi įrašą paskelbsiu apie spalio 0 d. 3 val., kiekvienas gali palyginti srautą su numatoma reikšme. Jei mažiau, vadinasi, man nepasisekė, jei daugiau, tai reiškia, kad skaitytojai domisi.
Stebėdamas pabandysiu įsivaizduoti tikrąjį srautą žemiau esančiame grafike.
Ryžiai. 4. Faktinis šio leidinio skaitytojų srautas, lyginant su teorine prognoze.
Baigdamas galiu pasakyti, kad kiekvienas autorius gali vadovautis aukščiau pateikta skaičiavimo lentele. O realų savo leidinio srautą tam tikru momentu padalijus iš šios akimirkos dalies stulpelyje esančios vertės, galite numatyti skaitytojų skaičių 3 dienos pabaigoje. O šiuo laikotarpiu autoriai turi galimybę vienaip ar kitaip paveikti savo medžiagos skaitomumą, pavyzdžiui, aktyviau ir išsamiau reaguoti komentaruose. Taip pat galite palyginti savo leidinį su kitais ir suprasti, kaip išoriniai leidiniai veikia skaitytojų prioritetus. Vienintelis patarimas, supraskite, kad šie skaičiai gauti išanalizavus tik vienos dienos, 28 m. rugsėjo 2019 d., publikacijų skaitytojų srautą.
Šaltinis: www.habr.com