Der Artikel „肉欲接待プロデュース 〜穴がブッ壊れるまで使ってやる〜“ in der japanischen Wikipedia hat 11.3 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 4 Referenzen und 8 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels „肉欲接待プロデュース 〜穴がブッ壊れるまで使ってやる〜“ wurde sein Inhalt von 8 registrierten Benutzern der japanischen Wikipedia verfasst und von 8 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 61 Mal in der japanischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 61 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Japanische: Nr. 330847 08.2012 |
Global: Nr. 2471098 08.2012 |
| Bester Rang | Japanische: Nr. 39917 05.2021 |
Global: Nr. 859224 08.2012 |
Am 7. Oktober 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Ed Gein, Ilse Koch, Lizzie Borden, Anthony Perkins, Monster/Staffel 3, Greta Thunberg, Richard Speck, Psycho, ChatGPT, Charlie Hunnam.
In der japanischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 高市早苗, 坂口志文, 影山雅永, 山瀬まみ, 鈴木俊一 (衆議院議員), 麻生太郎, 江口寿史, 有村治子, 伊藤義弘, 山本拓 (政治家).
Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom Juli 2025. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juni 2025 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2025... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
