Комментарии 37
А мне — просмотры. Мои очерки никто не комментирует, так что приходиться смотреть на просмотры. Плюсики тоже не греют, зайду на пикабу — а там 12к у кого-нибудь, а тут так, в общем, почти случайный, нестабильный рейтинг публикации.
А вот комментарии и плюсики (да и минусики) — обратная связь.
В остальном согласен — потыкать в голосовании проще, чем написать комментарий. Комментариев всегда меньше, чем респондентов, поэтому я всегда стараюсь поставить опрос там, где нужно собрать мнения (недавний пример — с минусованием).
Я и так делаю опросы, и люди даже тыкают. Но комментарии нужны чтоб статья больше просмотров собрала, а не для фидбека). А критические мне не очень интересны, учитывая насколько широка аудитория хабра я и так вижу эти критические отзывы:
1) Слишком просто, тут серьезные люди сидят
2) яннп
И поэтому я уже не прошу критику, ну ее). Пишу для себя и для той пары подписчиков.
Во, и это тоже
Пока так обстоят с результатами
Вот интересно Хабр отслеживает как часто переходят по закладкам. Boomburum.есть такая статистика?
в период их жизни с 28 сентября по 1 октября 2019 г.
т.е. за выходные…
Многие читают хабр по будням (на работе), сделайте то-же самое для вторник-четверг, очень интересно будет посмотреть на разницу в графиках.
1) день недели;
2) время суток;
3) интенсивность потока предыдущих публикаций;
4) группировка по хабам;
5) тема публикации;
и многое другое.
С этого мотива и начал, чтобы понять, когда лучше публиковать материал. Но там, пока, данные невнятные. А в данном аспекте модель сформировалась четко и я ее и опубликовал.
Если в первый день статья не набирает много голосов, то второй и третий день будут почти без результата. Это происходит потому, что пока статья находится в «лучшие за сутки» ее смотрят. Потом она перемещается в «лучшие за неделю» или вообще выбывает из «рекомендованных», тогда все…
Еще я бы на вашем месте рассмотрел другие площадки для публикации, например, журнал Хакер. Там вы даже что-то сможете заработать на статьях. На хабре это гораздо труднее.
То, что первый день дает основной поток, тут математика однозначно подтверждает из таблицы следует, что 70%.
А другие площадки, пока не понимаю, чем они различаются друг от друга. На мой взгляд, разница между ними не несет существенных изменений, для меня. Но возможно какие-то аспекты проходят мимо моего внимания.
В Германии, например, сегодня выходной. И многие взяли отгул/отпуск и на завтра и укатили из городов.
То есть — многим может быть лень сидеть в интернете.
Что может таки немного повлиять на количество просмотров… :)
А статья интересная, спасибо!
Общая схема такая — читают ежедневно, но в основном постоянные читатели. После первого дня основная масса постоянных удаляется, ибо прочитали. Второй день дочитывают те, кто был в отгуле в первый день. Третий и далее — случайные читатели, посещающие сайт нерегулярно.
Но есть явное влияние комментариев. Если тема набрала много комментариев или высокий рейтинг — её замечают (в том числе сайт поднимает её в списке, возможно это главный фактор). Поэтому получается «струна», то есть основная масса прочитала, а потом смотрит на комментарии, если комментарии интересные — снова комментируют, чем реализуют положительную обратную связь, струна из прогиба выходит на новый подъём.
В вашем примере — это как ответить на комментарий, так чтобы он усиливал резонансную амплитуду.
А если это можно смоделировать, то можно и запрограммировать. А реализацию можно поручить роботам. Допустим отдельный робот, который вставляет комментарии, с виду вроде бы не существенные, но на самом деле усиливающие резонанс. Отследить такого робота сегодня практически невозможно. Он сделал пять комментов по четыре слова на 500, как его увидишь?
Спасибо за статью, интересная!
Единственный совет, прошу понимать, что эти цифры получены на анализе потока читателей публикаций всего одного дня, 28 сентября 2019 г.
Какой смысл собирать "статистику" за 1 день? Уж, если задаваться целью какие-то выводы делать, то хотя бы за 3 месяца надо смотреть.
то хотя бы за 3 месяца надо смотреть
Три месяца это ориентировочно 3500-4000 публикаций. Это очень избыточный анализ получится. Основные статпоказатели, где-то за пределами 200 степеней свободы перестают видеть разницу.
Какой смысл собирать «статистику» за 1 день
Не за один день, а на непрерывном временном интервале размером 24 часа, в течении которых было опубликовано 21 публикация, 20 в дату 28 сентября и одна за несколько минут до 24:00 27 сентября, но по сути она свою востребованность реализовала в период с 28.09 по 01.10 2019 и поэтому ее включение допустимо. В результате исследования было проведено 33 фиксации состояния показателя «Количество просмотров публикации» для обследуемых объектов. По полученным данным было исследовано поведение пользователей.
Ну а в общем: «Сколь угодно смещенная оценка точнее отсутствия оценки вообще»
На этом принципе построено доказательство множества теорем, которые звучат следующим образом:
«Для произвольного ε > 0 существует натуральное число N0, что |Sn| ≤ ε для всех n > N0»
Сколько задач, в численных методах, начинают решаться с выбора первого приближения?
И зачем тогда, в анализе функций, люди начинают исследование их с определения точек: экстремума, перегиба, особых, разрывов?
Вы прикалываетесь или всерьёз? Вы осознаёте, что посчитали "среднюю величину просмотров за 3 дня" на основе 21 публикации? Рассчитали доли с точностью до 0.01% на основе того же кол-ва… Аппроксимировали точки от разных статей одной функцией, хотя даже из беглого взгляда на графики очевидно, что рост просмотров в ночное время и в дневное выражаются совсем разными функциями. И интерес представляет как раз эти 2 функции + коэффициент популярности статьи, заложенный в них.
Вот сейчас 22-40. Смотрим список публикаций
1. Время публикации 22--15 — 76 просмотров
2. Время публикации 20--36 — 219 просмотров
3. Время публикации 19--10 — 754 просмотров
4. Время публикации 19--07 — 930 просмотров
5. Время публикации 19--06 — 430 просмотров
6. Время публикации 19--03 — 1,1к просмотров
7. Время публикации 19--03 — 217 просмотров
8. Время публикации 18--47 — 147 просмотров
9. Время публикации 18--41 — 2,2к просмотров
10. Время публикации 18--14 — 264 просмотров
11. Время публикации 18--09 — 1,4к просмотров
12. Время публикации 18--02 — 434 просмотров
Оптимальная стратегия автора будет в том, чтобы опубликовать свою статью сразу после статьи, которая станет «звездой» и перед статьями, которые будут менее популярны, чем его. В этом случае его материал будет в списке раньше «звезды», то есть читатели не будут «спотыкаться» о звездную публикацию. И перед его материалом будут менее интересные публикации, которые опубликованы после него и, соответственно больше читателей будут доходить до его публикации.
Вопрос. По тому списку что представил раньше или лучше для того момента, если будете писать ответ, вы сможете определить оптимальную стратегию автора для времени публикации своего материала?
Ниже на графике доверительные интервалы для среднего с 95% вероятностью, только один интервал из 72 часов не охватил линию апроксимации.
Не спорю сейчас могу сказать, после обработки тех данных более плотно, что для того чтобы получить очень надежные данные нужна неделя наблюдений и наблюдения проводить через полчаса. Тогда будут получены ответы на ваши вопросы и многие другие.
Кстати, пока выдвигается гипотеза о 4-х часовом интервале, то есть вполне возможно потребуется не две функции, а 6 на сутки.
По факту, если вы хотите найти оптимальную стратегию публикации, то у вас исходные предпосылки неверны. Просмотры — это не причина, а следствие, и делать по ним какие-то выводы насчёт времени для публикации просто бессмысленно.
У публикации есть несколько этапов набора популярности:
1) самый сложный — набрать рейтинг +5 и попасть на третью страницу топа за сутки, на этом этапе прилетает большинство минусов в рейтинг статьи. Например, моя предыдущая статья получила 6 голосов против и 64 — за. Из 6 "против" 5 прилетело именно на первом этапе.
2) выйти на 2-ю страницу топа за сутки
3) выйти на 1-ю страницу топа за сутки
4) попасть в блоки "читают сейчас" / "что обсуждают", т.е. в Top-5 по кол-ву просмотров / комментариев за сутки.
Другими словами, такой показатель как кол-во просмотров помогает лишь тем статьям, которые вы назвали звёздными, попасть в блок "читают сейчас". А пока публикация не стала "звездой", имеет значение только рейтинг и, как следствие, позиция в топе за сутки.
Просмотры — это не причина, а следствие, и делать по ним какие-то выводы насчёт времени для публикации просто бессмысленно
Ну я другое имею ввиду. Количество просмотров, которые получили предыдущие публикации перед, тем моментом, когда автор решит опубликовать свою. И тут показатели просмотров предыдущих публикаций, по Вашей же аргументации:
Просмотры — это не причина, а следствие
являются ситуативной оценкой, того положения, которое займет публикация автора в текущий момент.
Логика аналогична следующей ситуации.
В час пик в супермаркете покупатель наполнил корзину необходимыми товарами и подходит к кассам. Обычно в этот период времени у всех касс стоит приличная очередь и человек оценивает количество, тип покупателей, чтобы выбрать ту очередь в кассу которая минимизирует его затраты времени необходимого на оплату покупки. В этой игре последних покупателей выигрывает только один.
Предполагаю, что так поступает большинство, так как игнорировать внешние обстоятельства удается не многим.
Качество публикации и ее оценка читателями это уже элемент внутренних процессов на Хабре. Да оно (качество) разгоняет, либо тормозит количество прочтений, но все эти процессы протекают во время активной жизни публикации. Это время жизни взято из заявлений системных участников, в объеме 3-х дней.
являются ситуативной оценкой, того положения, которое займет публикация автора в текущий момент.
А вот и нет. Во-первых, функция просмотров зависит от рейтинга нелинейно, а во-вторых она многопараметрическая, и зависит ещё:
- от кол-ва хабов, в которых опубликована статья
- от популярности этих хабов, как среди подписчиков, так и среди авторов статей
- от тематики статьи; если тематика узкая, то даже с высоким рейтингом можно получить относительно мало просмотров
- от общего кол-ва посетителей на сайте (в выходные, праздники, сезон отпусков оно значительно снижается)
Это время жизни взято из заявлений системных участников, в объеме 3-х дней.
На самом деле, ключевую роль играют первые 24 часа, дальше идёт обычный хвост по Пуассону.
P.S. И самое ключевое: кол-во просмотров не является определяющим фактором для значимых величин, таких как рейтинг статьи и кол-во комментариев.
Все что предлагается, это дополнительный инструмент. И по моим предположениям инструмент, который в потенциале может дать понимание как ведут себя люди работая с первой страницей поисковика.
По сути все те факторы, которые вы защищаете и есть особенность Хабра и, по моему разумению, достаточно хорошая. Так как все происходит с соблюдением естественных законов. В случайном режиме публикация. Обоснованные, в допустимых пределах, оценки реальных людей.
Ведь посмотрите, оценка в поисковиках происходит в самых закостенелых схемах бюрократии.
Чем занимаются сеошники в реале.
Автор опубликовал материал. Дальше нужно доказать поисковику и выбирайте и дополняйте сами композицию:
а) Что ты не дурак;
б) Что это на русском;
в) Принеси справку на справку о том, что та справка не противоречит другой справке;
г) потом дай денег на продвижение.
И в итоге он, поисковик, как матерый бюрократ, все равно эту публикацию задвинет на ту полку, которая ему удобней.
Причём тут поисковая выдача то? Вы смешали в одну кучу множество разрозненных показателей и пытаетесь вывести какие-то рекомендации из этого. Ближайшие аналогии, которые приходят в голову, это вовсе не очереди в супермаркете. Это скорее походит на то, что вы хотите новому пациенту выписать лечение, основываясь на средней температуре по больнице. Или рассчитать движение планет, исходя из селеноцентрической модели вселенной. И удивляетесь, почему траектория движения Меркурия вокруг Луны такая сложная, что приходится выдвигать гипотезы о 4-х часовом интервале. Понимаете аналогию?
Да тут ни статистикой, ни обработкой не пахнет. На три графика три зависимости, причем все без малейших попыток аргументации.
Про нормировку можно даже не вспоминать, про попытку посмотреть на Фурье — и подавно.
Первые три дня жизни поста на Хабре