阿泽姆格尔 - 印度北方邦城市. 这个城市是 第3703名 全球维基百科排名中最受欢迎的城市. 挪威語維基百科的「Azamgarh」文章品質得分為 2.1 分（截至2024年8月1日）.
這篇文章是英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「Azamgarh」文章創建以來，其內容由 2 名挪威語維基百科註冊用戶撰寫，並由 615 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 在維基百科的全球圖城市排名中，阿泽姆格尔一直位居第 3703 位。 該文章在挪威語維基百科中被引用 4 次，在所有語言中被引用 807 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 24 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) Azamgarh |
 | 1 238 543 |
| 2 | 印地語 (hi) आज़मगढ़ |
 | 213 192 |
| 3 | 烏爾都語 (ur) اعظم گڑھ |
 | 12 356 |
| 4 | 俄語 (ru) Азамгарх |
 | 6 777 |
| 5 | 西班牙語 (es) Azamgarh |
 | 4 645 |
| 6 | 德語 (de) Azamgarh |
| 4 203 |
| 7 | 意大利語 (it) Azamgarh |
| 3 321 |
| 8 | 瑞典語 (sv) Azamgarh |
| 2 021 |
| 9 | 波蘭語 (pl) Azamgarh |
 | 1 934 |
| 10 | 日語 (ja) アーザムガル |
| 1 830 |
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 Azamgarh |  |
| de | 德語 Azamgarh |  |
| en | 英語 Azamgarh |  |
| eo | 世界語 Azamgarh |  |
| es | 西班牙語 Azamgarh |  |
| fa | 波斯語 اعظمگره | |
| fi | 芬蘭語 Azamgarh |  |
| fr | 法語 Azamgarh |  |
| hi | 印地語 आज़मगढ़ |  |
| it | 意大利語 Azamgarh | |
| ja | 日語 アーザムガル | |
| ms | 馬來語 Azamgarh | |
| nl | 荷蘭語 Azamgarh (stad) |  |
| no | 挪威語 Azamgarh |  |
| pl | 波蘭語 Azamgarh | |
| ru | 俄語 Азамгарх |  |
| simple | 簡體英語 Azamgarh |  |
| sr | 塞爾維亞語 Азамгарх | |
| sv | 瑞典語 Azamgarh | |
| ta | 泰米爾語 ஆசம்கர் | |
| ur | 烏爾都語 اعظم گڑھ |  |
| vi | 越南語 Azamgarh |  |
| zh | 中文 阿泽姆格尔 | |
| zhminnan | 閩南語 Azamgarh (siâⁿ) |  |
| 最佳排名 | 挪威語: 217504 04.2022 |
全球: 101436 06.2022 |
| 最佳排名 | 挪威語: 4461 04.2022 |
全球: 11384 03.2016 |
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12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：唐納·川普、馬克羅·魯比奧、伊隆·马斯克、宋再臨、2024年美國總統選舉、美瑾·霍絲、美蘭尼亞·川普、神鬼戰士II、ChatGPT、2024年逝世人物列表。
挪威語維基百科當天最受歡迎的文章是：Forside、Tonje Frigstad、Erika Fatland、«Tirpitz»、Robert Steen、Pol Pot、Skogfinner、Espen Rostrup Nakstad、Episkop、Marco Rubio.
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
