Elke auteur maakt zich zorgen over de levensduur van zijn publicatie; na publicatie kijkt hij naar de statistieken, wacht en maakt zich zorgen over commentaar, en wil dat de publicatie minimaal een gemiddeld aantal views krijgt. Bij Habr zijn deze hulpmiddelen cumulatief en daarom is het vrij moeilijk voor te stellen hoe de publicatie van de auteur zijn leven begint tegen de achtergrond van andere publicaties.
Zoals u weet, wordt het grootste deel van de publicaties in de eerste drie dagen bekeken. Om een idee te krijgen van hoe de publicatie het doet, heb ik de statistieken bijgehouden en een monitoring- en vergelijkingsmechanisme gepresenteerd. Dit mechanisme zal op deze publicatie worden toegepast en iedereen zal kunnen zien hoe het werkt.
De eerste stap was het verzamelen van statistieken over de dynamiek van publicaties gedurende de eerste drie dagen van het bestaan van de post. Om dit te doen, heb ik lezersstromen geanalyseerd op basis van publicaties van 28 september gedurende de periode van hun leven van 28 september tot 1 oktober 2019 door het aantal views met verschillende tussenpozen gedurende deze periode vast te leggen. Het eerste diagram wordt weergegeven in de onderstaande afbeelding; het werd verkregen als resultaat van het matchen van de dynamiek van opvattingen in de loop van de tijd.
Zoals uit het diagram kan worden berekend, zal het gemiddelde aantal views van een publicatie na 72 uur met een machtswet-benaderingsfunctie ongeveer 8380 views bedragen.
Rijst. 1. Verdeling van standpunten in de tijd voor alle publicaties.
Omdat de “sterren” duidelijk zichtbaar zijn, zullen we deze gegevens zonder deze presenteren voor standaardpublicatie. We snijden af op basis van de publicaties die meer dan het gemiddelde aantal views in drie dagen hebben ontvangen: 3 stuks, figuur 10225.
Rijst. 2. Verdeling van standpunten in de tijd, voor gemiddelde publicaties, zonder “sterren”.
Zoals uit het diagram kan worden berekend, wordt door een machtsbenaderingsfunctie voorspeld dat het gemiddelde aantal weergaven van een publicatie met een gemiddelde vraag na 72 uur ongeveer 5670 weergaven bedraagt.
De cijfers zijn interessant, maar er bestaat een instrument met een grotere praktische waarde. Dit is het gemiddelde aandeel voor elke periode. Laten we ze definiëren en presenteren in figuur 3.
Rijst. 3. Werkelijke tijdsverdeling van het aandeel weergaven van het totale aantal weergaven gedurende drie dagen en theoretische benaderingslijnen, dunne Excel-polynoom en dikke eigen oplossing.
Ik zie niet veel zin in het uitvoeren van een aparte analyse voor ‘sterclusters’ en reguliere publicaties, aangezien in deze oplossing alles werd berekend in een gestandaardiseerd coördinatensysteem, op basis van aandelen.
Zo kunt u een waardentabel met tijdsaandelen samenstellen en dienovereenkomstig het totale aantal weergaven gedurende drie dagen voorspellen.
Laten we de opgegeven tabel bouwen en de stroom voor deze publicatie voorspellen
Omdat ik het bericht op 0 oktober omstreeks 3 uur zal publiceren, kan iedereen de stroom vergelijken met de voorspelde waarde. Als het minder is, betekent het dat ik pech heb; als het meer is, betekent het dat lezers geïnteresseerd zijn.
Ik zal proberen me de echte stroom in de onderstaande grafiek voor te stellen terwijl ik observeer.
Rijst. 4. De daadwerkelijke lezersstroom van deze publicatie in vergelijking met de theoretische voorspelling.
Concluderend kan ik zeggen dat elke auteur de hierboven gepresenteerde berekeningstabel als leidraad kan gebruiken. En door de werkelijke stroom van uw publicatie op een bepaald moment te delen door de waarde in de deelkolom op dat moment, kunt u het aantal lezers aan het einde van de derde dag voorspellen. En gedurende deze periode hebben auteurs de mogelijkheid om op de een of andere manier de leesbaarheid van hun materiaal te beïnvloeden, bijvoorbeeld door actiever en gedetailleerder te reageren in de commentaren. U kunt uw publicatie ook vergelijken met die van anderen en begrijpen hoe externe publicaties de prioriteiten van lezers beïnvloeden. Het enige advies: begrijp alstublieft dat deze cijfers zijn verkregen uit een analyse van de lezersstroom van publicaties van slechts één dag, 3 september 28.
Bron: www.habr.com