Artykuł „Alexandra Geisler“ w niemieckiej Wikipedii posiada 23.5 punktów za jakość (stan na 1 lipca 2025 roku). Artykuł zawiera, oprócz innych wskaźników, 7 referencji oraz 7 sekcji.
Od czasu utworzenia artykułu "Alexandra Geisler" jego treść była napisana przez 14 zarejestrowanych użytkowników niemieckiej Wikipedii oraz edytowana przez 14 zarejestrowanych użytkowników Wikipedii we wszystkich wersjach jézykowych.
Ten artykuł jest cytowany 2 razy w niemieckiej Wikipedii oraz cytowany 2 razy we wszystkich wersjach językowych.
Najwyższe zainteresowanie autorów od 2001 roku:
Najwyższa popularność w rankingu od 2008 roku:
Dla danego artykułu znaleziona 1 wersja językowa w bazie danych WikiRank (z 55 rozpatrywanych wersji językowych Wikipedii).
Dane z dnia 1 lipca 2025 roku.
| Najlepsza pozycja | Niemiecki: Nr 518892 09.2024 |
Globalny: Nr 4307142 09.2024 |
W dniu 10 lutego 2026 roku w wielojęzycznej Wikipedii internauci najczęściej czytali artykuły na następujące tematy: Jeffrey Epstein, Ghislaine Maxwell, Ilia Malinin, Bad Bunny, XXV Zimowe Igrzyska Olimpijskie, Epstein files, Jutta Leerdam, Jake Paul, Portoryko, Little Saint James (wyspa).
W niemieckiej Wikipedii najbardziej popularnymi artykułami w tym dniu były: Jeffrey Epstein, Julia Taubitz, Philipp Raimund, Ghislaine Maxwell, Bad Bunny, Emma Aicher, Olympische Winterspiele 2026, Gil Ofarim, Lindsey Vonn, Epstein-Akten.
Projekt WikiRank jest przeznaczony do automatycznej względnej oceny artykułów w różnych wersjach językowych Wikipedii. Obecnie WikiRank pozwala porównywać ponad 44 mln artykułów Wikipedii w 55 językach. Wskaźniki jakośći artykułu są oparte na kopii zapasowej Wikipedia (stan na lipiec 2025). Przy obliczaniu popularności uwzględniono statystyki artykułów za ostatni miesiąc (w czerwcu 2025 roku). Przy obliczaniu aktualnej popularności oraz Zainteresowania Autorów (ZA) artykułów uwzględniono dane za czerwcu 2025 roku. Dla wartości historycznych popularności oraz ZA zostały wykorzystane dane z lat 2001-2025... Więcej informacji
$$Jakość=1/c∑↙{i=1}↖c nm_i-RS=1/5(17.46+10+0+33.33+56.52)$$
gdzie:
Wynik obliczeń może być nieco rozbieżny, ponieważ wartości znormalizowanych wskaźników zostały zaokrąglone
