俄語維基百科的「Заатар」文章品質得分為 28.5 分（截至2024年8月1日）.
本文包含 7 篇參考文獻和 1 個章節。 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「Заатар」文章創建以來，其內容由 12 名俄語維基百科註冊用戶撰寫，並由 627 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在俄語維基百科中被引用 186 次，在所有語言中被引用 1686 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) Za'atar |
 | 6 035 058 |
| 2 | 德語 (de) Zatar (Gewürzmischung) |
 | 888 540 |
| 3 | 法語 (fr) Zaatar |
| 869 069 |
| 4 | 西班牙語 (es) Zaʿatar |
 | 459 695 |
| 5 | 希伯來語 (he) זעתר |
| 322 527 |
| 6 | 葡萄牙語 (pt) Za'atar |
| 303 916 |
| 7 | 意大利語 (it) Za'atar |
| 218 270 |
| 8 | 俄語 (ru) Заатар |
 | 185 215 |
| 9 | 荷蘭語 (nl) Za'atar |
| 156 499 |
| 10 | 土耳其語 (tr) Zahter |
 | 71 457 |
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 زعتر نابلسي |  |
| cs | 捷克語 Za'atar |  |
| de | 德語 Zatar (Gewürzmischung) |  |
| el | 希臘語 Ζάταρ |  |
| en | 英語 Za'atar |  |
| eo | 世界語 Zaataro |  |
| es | 西班牙語 Zaʿatar |  |
| eu | 巴斯克語 Za'atar | |
| fr | 法語 Zaatar | |
| he | 希伯來語 זעתר | |
| hy | 亞美尼亞語 Զաթար |  |
| id | 印度尼西亞語 Za'atar | |
| it | 意大利語 Za'atar |  |
| ja | 日語 ザアタル | |
| ko | 韓語 자타르 | |
| nl | 荷蘭語 Za'atar | |
| pt | 葡萄牙語 Za'atar |  |
| ro | 羅馬尼亞語 Zatar |  |
| ru | 俄語 Заатар |  |
| sl | 斯洛文尼亞語 Za'atar |  |
| sv | 瑞典語 Za'atar |  |
| tr | 土耳其語 Zahter |  |
| uk | 烏克蘭語 Затар (приправа) | |
| ur | 烏爾都語 زعتر |  |
| vi | 越南語 Za'atar |  |
| 最佳排名 | 俄語: 53517 08.2020 |
全球: 16122 03.2024 |
| 最佳排名 | 俄語: 36360 03.2021 |
全球: 7178 03.2005 |
2024年9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：九一一袭击事件、阿尔韦托·藤森、賀錦麗、泰勒·斯威夫特、賈里德·伊薩克曼、查普尔·罗恩、阴间大法师、2024年逝世人物列表、詹姆士·厄爾·瓊斯、凯蒂·佩里。
俄語維基百科當天最受歡迎的文章是：Сванидзе, Николай Карлович、Яндекс、Масляков, Александр Васильевич、Комбинация (группа)、Невзлин, Леонид Борисович、День программиста、Годовщины свадьбы、Storm Shadow、Список умерших в 2024 году、YouTube.
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
