Der Artikel „OKCoin“ in der chinesischen Wikipedia hat 15.6 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 2 Referenzen und 1 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels „OKCoin“ wurde sein Inhalt von 2 registrierten Benutzern der chinesischen Wikipedia verfasst und von 2 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 46 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 46 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 | Chinesische: Nr. 119982 11.2023 |
Global: Nr. 1942974 03.2024 |
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 28225 04.2023 |
Global: Nr. 1001480 04.2023 |
Am 16. März 2026 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Oscarverleihung 2026, Michael B. Jordan, Blood & Sinners, Jessie Buckley, Paul Thomas Anderson, Sean Penn, One Battle After Another, Amy Madigan, Hamnet, Timothée Chalamet.
In der chinesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 逐玉, 2026年世界棒球經典賽, 一戰再戰, 第98屆奧斯卡金像獎, 臥底嬌娃, 李海銅, 张凌赫, 世界棒球經典賽, 罪人 (2025年電影), 2026年伊朗戰爭.
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
