西班牙語維基百科的「Granja de troles」文章品質得分為 37.5 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 31 篇參考文獻和 10 個章節。 這篇文章是英語維基百科中品質最好的。 此外，這篇文章是該語言版本中最受歡迎的。 自「Granja de troles」文章創建以來，其內容由 6 名西班牙語維基百科註冊用戶撰寫，並由 136 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在西班牙語維基百科中被引用 7 次，在所有語言中被引用 121 次。
2001 年以來作者的最高興趣排名：
2008年以來的最高人氣排名：
WikiRank 資料庫中本文有 9 種語言版本（所考慮的 55 個維基百科語言版本）。
品質和受歡迎程度評估是基於 2024年8月1日的維基百科轉儲（包括前幾年的修訂歷史和頁面瀏覽量）。
下表顯示了最高品質的文章的語言版本。
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Troll farm |
 | 231 323 |
| 2 | 法語 (fr) Usine à trolls |
 | 73 985 |
| 3 | 瑞典語 (sv) Trollfabrik |
 | 20 453 |
| 4 | 捷克語 (cs) Trollí farma |
 | 14 354 |
| 5 | 挪威語 (no) Trollfabrikk |
 | 7 019 |
| 6 | 西班牙語 (es) Granja de troles |
 | 4 722 |
| 7 | 葡萄牙語 (pt) Fábrica de trolls |
 | 1 644 |
| 8 | 韓語 (ko) 댓글 알바 |
 | 564 |
| 9 | 阿塞拜疆語 (az) Trol ferması |
 | 273 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Troll farm |
| 4 180 |
| 2 | 法語 (fr) Usine à trolls |
| 1 174 |
| 3 | 捷克語 (cs) Trollí farma |
| 293 |
| 4 | 西班牙語 (es) Granja de troles |
 | 179 |
| 5 | 瑞典語 (sv) Trollfabrik |
| 158 |
| 6 | 韓語 (ko) 댓글 알바 |
| 99 |
| 7 | 葡萄牙語 (pt) Fábrica de trolls |
 | 58 |
| 8 | 挪威語 (no) Trollfabrikk |
| 36 |
| 9 | 阿塞拜疆語 (az) Trol ferması |
| 5 |
下表顯示了作者最感興趣的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Troll farm |
 | 56 |
| 2 | 法語 (fr) Usine à trolls |
 | 30 |
| 3 | 瑞典語 (sv) Trollfabrik |
 | 14 |
| 4 | 挪威語 (no) Trollfabrikk |
| 10 |
| 5 | 捷克語 (cs) Trollí farma |
 | 9 |
| 6 | 西班牙語 (es) Granja de troles |
| 6 |
| 7 | 韓語 (ko) 댓글 알바 |
 | 4 |
| 8 | 葡萄牙語 (pt) Fábrica de trolls |
| 4 |
| 9 | 阿塞拜疆語 (az) Trol ferması |
| 3 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
| 最佳排名 | 西班牙語: 233626 06.2023 |
全球: 124885 05.2024 |
| 最佳排名 | 西班牙語: 22703 10.2023 |
全球: 24062 11.2022 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年11月6日，在多語言維基百科中，網路使用者最常閱讀以下主題的文章：唐納·川普、2024年美國總統選舉、賀錦麗、2020年美國總統選舉、美國選舉人團、美國總統、2016年美國總統選舉、美蘭尼亞·川普、美国总统列表、乔·拜登。
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該計畫旨在對維基百科各種語言版本的文章進行自動相對評估。 目前，該服務允許比較 55 種語言的超過 4,400 萬篇維基百科文章。 文章的品質分數是根據 2024年8月的維基百科轉儲。 在計算作者當前的受歡迎程度和興趣時，考慮了 2024年7月的數據。 對於作者受歡迎程度和興趣的歷史價值，WikiRank 使用了 2001 年至 2023 年的數據。 更多資訊
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在哪裡：
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由於公式中歸一化指標的四捨五入值，計算結果可能略有不同
