德語維基百科的「Was (Not Was)」文章品質得分為 18.6 分（截至2025年7月1日）.
本文包含 3 篇參考文獻和 10 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（德語）中最受歡迎的。 自「Was (Not Was)」文章創建以來，其內容由 25 名德語維基百科註冊用戶撰寫，並由 196 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在德語維基百科中被引用 23 次，在所有語言中被引用 294 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 9 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 2025年7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) Was (Not Was) |
 | 1 389 012 |
| 2 | 德語 (de) Was (Not Was) |
 | 53 142 |
| 3 | 日語 (ja) ウォズ (ノット・ウォズ) |
 | 10 882 |
| 4 | 俄語 (ru) Was (Not Was) |
 | 5 178 |
| 5 | 土耳其語 (tr) Was (Not Was) |
 | 2 558 |
| 6 | 意大利語 (it) Was (Not Was) |
| 1 972 |
| 7 | 葡萄牙語 (pt) Was (Not Was) |
 | 575 |
| 8 | 希伯來語 (he) Was (Not Was) |
| 507 |
| 9 | 波斯語 (fa) واس (نات واس) |
 | 346 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Was (Not Was) |
| 6 282 |
| 2 | 德語 (de) Was (Not Was) |
| 243 |
| 3 | 日語 (ja) ウォズ (ノット・ウォズ) |
 | 168 |
| 4 | 意大利語 (it) Was (Not Was) |
 | 42 |
| 5 | 葡萄牙語 (pt) Was (Not Was) |
| 29 |
| 6 | 俄語 (ru) Was (Not Was) |
| 27 |
| 7 | 土耳其語 (tr) Was (Not Was) |
| 15 |
| 8 | 波斯語 (fa) واس (نات واس) |
| 4 |
| 9 | 希伯來語 (he) Was (Not Was) |
| 4 |
下表顯示了作者最感興趣的文章的語言版本。
| # | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Was (Not Was) |
 | 140 |
| 2 | 德語 (de) Was (Not Was) |
 | 25 |
| 3 | 希伯來語 (he) Was (Not Was) |
 | 10 |
| 4 | 俄語 (ru) Was (Not Was) |
 | 6 |
| 5 | 意大利語 (it) Was (Not Was) |
| 5 |
| 6 | 日語 (ja) ウォズ (ノット・ウォズ) |
 | 4 |
| 7 | 土耳其語 (tr) Was (Not Was) |
| 4 |
| 8 | 波斯語 (fa) واس (نات واس) |
 | 1 |
| 9 | 葡萄牙語 (pt) Was (Not Was) |
| 1 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
| 最佳排名 | 德語: 73056 05.2020 |
全球: 62042 04.2008 |
| 最佳排名 | 德語: 30982 05.2008 |
全球: 79753 09.2004 |
不同語言的維基百科文章列表（從最受歡迎的開始）：
2026年3月16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：第98屆奧斯卡金像獎、麥可·B·喬丹、罪人、傑茜·巴克利、保羅·湯瑪斯·安德森、西恩·潘、一戰再戰、艾美·麥迪根、哈姆奈特、提莫西·查拉梅。
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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 2025年7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 2025年6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 2025 年的數據。 更多資訊
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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
