意大利語維基百科的「AZERTY」文章品質得分為 29.3 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 13 篇參考文獻和 6 個章節。 這篇文章是法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「AZERTY」文章創建以來，其內容由 25 名意大利語維基百科註冊用戶撰寫，並由 945 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在意大利語維基百科中被引用 13 次，在所有語言中被引用 971 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 25 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) AZERTY |
 | 2 940 023 |
| 2 | 法語 (fr) AZERTY |
| 2 423 720 |
| 3 | 西班牙語 (es) Teclado AZERTY |
 | 646 038 |
| 4 | 荷蘭語 (nl) AZERTY |
| 509 977 |
| 5 | 波蘭語 (pl) AZERTY |
 | 266 527 |
| 6 | 德語 (de) AZERTY-Tastaturbelegung |
| 245 364 |
| 7 | 俄語 (ru) AZERTY |
| 204 356 |
| 8 | 葡萄牙語 (pt) AZERTY |
 | 148 419 |
| 9 | 日語 (ja) AZERTY配列 |
| 148 143 |
| 10 | 意大利語 (it) AZERTY |
| 104 761 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| ar | 阿拉伯語 أزرتي |  |
| ca | 加泰羅尼亞語 AZERTY |  |
| de | 德語 AZERTY-Tastaturbelegung |  |
| en | 英語 AZERTY |  |
| eo | 世界語 AZERTY |  |
| es | 西班牙語 Teclado AZERTY |  |
| eu | 巴斯克語 AZERTY teklatu |  |
| fa | 波斯語 AZERTY | |
| fi | 芬蘭語 AZERTY | |
| fr | 法語 AZERTY |  |
| gl | 加利西亞語 AZERTY |  |
| id | 印度尼西亞語 AZERTY | |
| it | 意大利語 AZERTY |  |
| ja | 日語 AZERTY配列 | |
| ko | 韓語 AZERTY 자판 |  |
| ms | 馬來語 AZERTY |  |
| nl | 荷蘭語 AZERTY |  |
| no | 挪威語 AZERTY | |
| pl | 波蘭語 AZERTY | |
| pt | 葡萄牙語 AZERTY | |
| ru | 俄語 AZERTY | |
| simple | 簡體英語 AZERTY | |
| uk | 烏克蘭語 AZERTY |  |
| vi | 越南語 AZERTY | |
| zh | 中文 AZERTY鍵盤 | |
| 最佳排名 | 意大利語: 66090 11.2020 |
全球: 19610 11.2008 |
| 最佳排名 | 意大利語: 5600 07.2022 |
全球: 6479 10.2003 |
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。
意大利語維基百科當天最受歡迎的文章是：Alessandro Giuli、Gennaro Sangiuliano、Meridiano Zero (movimento)、Jack Draper、UEFA Nations League、Jannik Sinner、Samuele Ricci、Linkin Park、Sara Errani、Assunta Legnante.
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
