波斯語維基百科的「مارگاریتا یاکولوا」文章品質得分為 1.1 分（截至2024年8月1日）.
這篇文章是俄語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是英語。 自「مارگاریتا یاکولوا」文章創建以來，其內容由 1 名波斯語維基百科註冊用戶撰寫，並由 43 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
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 7 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 | 烏克蘭語 (uk) Марго Ормоцадзе |
 | 5 383 |
| 2 | 英語 (en) Margarita Yakovleva |
 | 3 200 |
| 3 | 俄語 (ru) Яковлева, Маргарита Евгеньевна |
| 2 090 |
| 4 | 法語 (fr) Margarita Yakovleva |
 | 201 |
| 5 | 阿拉伯語 (ar) مارغريتا ياكوفليفا |
 | 72 |
| 6 | 波斯語 (fa) مارگاریتا یاکولوا |
| 57 |
| 7 | 塞爾維亞語 (sr) Маргарита Јаковлева |
| 50 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 烏克蘭語 (uk) Марго Ормоцадзе |
 | 17 |
| 2 | 英語 (en) Margarita Yakovleva |
| 10 |
| 3 | 塞爾維亞語 (sr) Маргарита Јаковлева |
 | 6 |
| 4 | 俄語 (ru) Яковлева, Маргарита Евгеньевна |
| 5 |
| 5 | 法語 (fr) Margarita Yakovleva |
 | 3 |
| 6 | 阿拉伯語 (ar) مارغريتا ياكوفليفا |
 | 1 |
| 7 | 波斯語 (fa) مارگاریتا یاکولوا |
| 1 |
下表顯示了上個月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 | 烏克蘭語 (uk) Марго Ормоцадзе |
| 1 |
| 2 | 阿拉伯語 (ar) مارغريتا ياكوفليفا |
 | 0 |
| 3 | 英語 (en) Margarita Yakovleva |
| 0 |
| 4 | 波斯語 (fa) مارگاریتا یاکولوا |
| 0 |
| 5 | 法語 (fr) Margarita Yakovleva |
| 0 |
| 6 | 俄語 (ru) Яковлева, Маргарита Евгеньевна |
| 0 |
| 7 | 塞爾維亞語 (sr) Маргарита Јаковлева |
| 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
| 最佳排名 | 波斯語: 469689 03.2022 |
全球: 1944262 07.2013 |
| 最佳排名 | 波斯語: 8350 03.2022 |
全球: 85908 03.2022 |
2024年9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：聯合公園、查斯特·班寧頓、罗伯·巴登、艾米莉·阿姆斯壯、克里斯蒂亚诺·罗纳尔多、歐洲國家聯賽、阴间大法师、杰茜卡·佩古拉、麥克·篠田、Rebecca Cheptegei。
波斯語維基百科當天最受歡迎的文章是：صدرالدین حجازی、مرتضی مهرزاد、طوبی (مجموعه تلویزیونی)、سیامند رحمان、روح‌الله رستمی、افسانه خورشید و ماه、تیم ملی والیبال نشسته مردان ایران、روش‌های آمیزش جنسی、آمیزش جنسی بدون دخول、شعله (فیلم ۱۹۷۵).
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
