馬來語維基百科的「Ober-Olm」文章品質得分為 0.1 分（截至2023年11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「Ober-Olm」文章創建以來，其內容由 1 名馬來語維基百科註冊用戶撰寫，並由 215 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在馬來語維基百科中被引用 1 次，在所有語言中被引用 992 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 23 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 2023年11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）。
The table below shows the language versions of the article with the highest quality.
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 德語 (de) Ober-Olm |
 | 107 097 |
| 2 | 英語 (en) Ober-Olm |
 | 26 020 |
| 3 | 俄語 (ru) Обер-Ольм |
 | 13 528 |
| 4 | 波蘭語 (pl) Ober-Olm |
 | 4 248 |
| 5 | 法語 (fr) Ober-Olm |
| 3 352 |
| 6 | 荷蘭語 (nl) Ober-Olm |
| 3 274 |
| 7 | 意大利語 (it) Ober-Olm |
| 2 388 |
| 8 | 葡萄牙語 (pt) Ober-Olm |
| 2 290 |
| 9 | 羅馬尼亞語 (ro) Ober-Olm |
 | 1 806 |
| 10 | 拉丁語 (la) Ulmena Superior |
| 1 551 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 价值 |
|---|---|---|
| de | 德語 Ober-Olm |  |
| en | 英語 Ober-Olm |  |
| eo | 世界語 Ober-Olm |  |
| es | 西班牙語 Ober-Olm |  |
| eu | 巴斯克語 Ober-Olm |  |
| fa | 波斯語 اوبر-اولم |  |
| fr | 法語 Ober-Olm |  |
| hu | 匈牙利語 Ober-Olm | |
| it | 意大利語 Ober-Olm |  |
| la | 拉丁語 Ulmena Superior |  |
| ms | 馬來語 Ober-Olm | |
| nl | 荷蘭語 Ober-Olm | |
| pl | 波蘭語 Ober-Olm | |
| pt | 葡萄牙語 Ober-Olm | |
| ro | 羅馬尼亞語 Ober-Olm |  |
| ru | 俄語 Обер-Ольм |  |
| sh | 塞爾維亞-克羅地亞語 Ober-Olm |  |
| sr | 塞爾維亞語 Обер-Олм | |
| sv | 瑞典語 Ober-Olm |  |
| uk | 烏克蘭語 Обер-Ольм | |
| uz | 烏茲別克語 Ober-Olm | |
| zh | 中文 上奥尔姆 |  |
| zhminnan | 閩南語 Ober-Olm |  |
| 最佳排名 | 馬來語: 81007 12.2012 |
全球: 550517 12.2008 |
| 最佳排名 | 馬來語: 11088 12.2012 |
全球: 21771 12.2014 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2024年5月16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：彌助、新喀里多尼亞、斯洛伐克、罗伯特·菲乔、伯捷頓家族：名門韻事、YouTube、ChatGPT、2024年逝世人物列表、人猿星球、5月16日。
馬來語維基百科當天最受歡迎的文章是：Aku Bukan Ustazah、Pedofilia、Racun Rihanna、Erysha Emyra、Takdir Itu Milik Aku、Metilena biru、Peribahasa Melayu、Ruhainies、Noniswara、Muhamad Akmal Saleh.
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 2023年11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 2023年10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
