加利西亞語維基百科的「Martiago」文章品質得分為 23.4 分（截至2026年7月1日）.
本文包含 2 篇參考文獻和 2 個章節。 這篇文章是德語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是西班牙語。 自「Martiago」文章創建以來，其內容由 1 名加利西亞語維基百科註冊用戶撰寫，並由 117 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在加利西亞語維基百科中被引用 363 次（第5065名），在所有語言中被引用 5089 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 22 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 2026年7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 | 西班牙語 (es) Martiago |
 | 35 992 |
| 2 | 英語 (en) Martiago |
 | 13 256 |
| 3 | 波蘭語 (pl) Martiago |
 | 6 712 |
| 4 | 加泰羅尼亞語 (ca) Martiago |
 | 4 363 |
| 5 | 巴斯克語 (eu) Martiago |
| 3 968 |
| 6 | 越南語 (vi) Martiago |
| 3 875 |
| 7 | 俄語 (ru) Мартьяго |
| 3 812 |
| 8 | 法語 (fr) Martiago |
| 3 794 |
| 9 | 意大利語 (it) Martiago |
| 3 630 |
| 10 | 葡萄牙語 (pt) Martiago |
| 2 007 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ca | 加泰羅尼亞語 Martiago |  |
| de | 德語 Martiago |  |
| en | 英語 Martiago |  |
| eo | 世界語 Martiago |  |
| es | 西班牙語 Martiago |  |
| eu | 巴斯克語 Martiago |  |
| fr | 法語 Martiago | |
| gl | 加利西亞語 Martiago |  |
| hu | 匈牙利語 Martiago | |
| it | 意大利語 Martiago | |
| ka | 格魯吉亞語 მარტიაგო |  |
| kk | 哈薩克語 Мартиаго |  |
| ms | 馬來語 Martiago |  |
| pl | 波蘭語 Martiago |  |
| pt | 葡萄牙語 Martiago | |
| ru | 俄語 Мартьяго | |
| sv | 瑞典語 Martiago (kommun) | |
| uk | 烏克蘭語 Мартіаго | |
| uz | 烏茲別克語 Martiago |  |
| vi | 越南語 Martiago | |
| zh | 中文 马尔蒂亚戈 |  |
| zhminnan | 閩南語 Martiago | |
| 最佳排名 | 加利西亞語: 55444 11.2025 |
全球: 216130 01.2026 |
| 最佳排名 | 加利西亞語: 13404 07.2025 |
全球: 48198 07.2012 |
2026年7月1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：2026 FIFA World Cup、Kylian Mbappé、Erling Haaland、Democratic Republic of the Congo、FIFA World Cup、Harry Kane、Romelu Lukaku、Senegal、Michael Olise、Sadio Mané。
加利西亞語維基百科當天最受歡迎的文章是：Marina Castaño、Xabier Ron、Estilo manuelino、Super Bock、Ursula von der Leyen、Yukimura Sanada、República Democrática do Congo、Illas Alvedosas、Isaac Prado Villapol、Nacho Castaño.
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 5,000 萬篇維基百科文章。 文章的品質分數是根據 2026年7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 2026年6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 2026 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
