格魯吉亞語維基百科的「უმლაუტი」文章品質得分為 1.9 分（截至2024年8月1日）.
這篇文章是德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「უმლაუტი」文章創建以來，其內容由 7 名格魯吉亞語維基百科註冊用戶撰寫，並由 730 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在格魯吉亞語維基百科中被引用 10 次，在所有語言中被引用 1531 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 28 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 | 德語 (de) Umlaut |
 | 3 468 766 |
| 2 | 波蘭語 (pl) Umlaut |
 | 1 130 695 |
| 3 | 日語 (ja) ウムラウト |
 | 885 987 |
| 4 | 俄語 (ru) Умлаут |
| 739 690 |
| 5 | 英語 (en) Umlaut (linguistics) |
| 736 078 |
| 6 | 法語 (fr) Umlaut |
 | 277 608 |
| 7 | 西班牙語 (es) Umlaut |
 | 173 047 |
| 8 | 韓語 (ko) 움라우트 |
 | 78 880 |
| 9 | 葡萄牙語 (pt) Umlaut |
| 78 345 |
| 10 | 芬蘭語 (fi) Umlaut |
| 75 917 |
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 إبدال صائتي |  |
| bg | 保加利亞語 Умлаут |  |
| cs | 捷克語 Přehláska |  |
| da | 丹麥語 Omlyd |  |
| de | 德語 Umlaut |  |
| en | 英語 Umlaut (linguistics) |  |
| eo | 世界語 Umlaŭto |  |
| es | 西班牙語 Umlaut | |
| eu | 巴斯克語 Umlaut |  |
| fi | 芬蘭語 Umlaut |  |
| fr | 法語 Umlaut |  |
| hr | 克羅地亞語 Prijeglas |  |
| ja | 日語 ウムラウト |  |
| ka | 格魯吉亞語 უმლაუტი | |
| kk | 哈薩克語 Умлаут |  |
| ko | 韓語 움라우트 | |
| lt | 立陶宛語 Umliautas |  |
| nl | 荷蘭語 Umlaut (klank) | |
| nn | 新挪威語 Omlyd |  |
| no | 挪威語 Omlyd | |
| pl | 波蘭語 Umlaut | |
| pt | 葡萄牙語 Umlaut | |
| ro | 羅馬尼亞語 Umlaut | |
| ru | 俄語 Умлаут | |
| sr | 塞爾維亞語 Умлаут | |
| sv | 瑞典語 Omljud | |
| uk | 烏克蘭語 Умлаут (фонетика) |  |
| uz | 烏茲別克語 Umlaut |  |
| 最佳排名 | 格魯吉亞語: 7391 07.2011 |
全球: 24919 11.2010 |
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27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：茜茜公主、弗朗茨·约瑟夫一世、感恩節、歐洲冠軍聯賽、魔法壞女巫、神鬼戰士II、伊隆·马斯克、ChatGPT、2024年逝世人物列表、女巫前傳。
格魯吉亞語維基百科當天最受歡迎的文章是：მიხეილ ყაველაშვილი、ჰაბიტუსი、კალიგულა、ილია ჭავჭავაძე、საქართველოს პრეზიდენტი、სალომე ზურაბიშვილი、ხალხის ძალა、თამარ მეფე、69 (სექსუალური პოზა)、კახა კალაძე.
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
