полезные, вредные, наши / Хабр
Я часто слышу, что метрики — не для IT: не в строчках же кода считать эффективность. Но мы в Циан уже несколько лет используем метрики в оценке разработки и знаем, как их использовать во благо.
Меня зовут Алексей Чеканов, я CTO в Циан. Я расскажу, что такое хорошие и плохие метрики, в чём можно измерять эффективность IT.
Когда метрики — полезные
Метрики в компании нужны не только руководству: они могут помогать в работе и командам в IT. Я перечислю несколько таких положительных эффектов от метрик в компании.
Говорим на одном языке. У каждого участника процесса в IT — руководителей направлений, PO, тимлидов и команд — есть свои приоритеты, и порой сложно прийти к каким-то общим знаменателям, понятным всем. Метрики могут стать глобальными ориентирами, которые позволят синхронизировать приоритеты.
Что такое хорошо, а что такое плохо. Действительно, как дать команде понять, что её работа выполнена хорошо? Субъективные размытые оценки могут только запутать и дезориентировать.
С помощью метрик мы даём ответы в цифрах на эти вопросы.
Допустим, нам важно, чтобы наше приложение работало стабильно. Но что значит «стабильно», как сделать, чтобы понимание стабильности было одинаковым и у руководителей, и у разработчиков, которые будут её добиваться? Ввести метрику. Например, пусть это будет метрика crash-free users, и можно установить её целевое значение — скажем, не меньше 99%. Это уже конкретная цифра, на которую можно равняться.
Следим за процессами. Метрики — это удобный способ контроля над процессами без погружения в детали. Например, когда мы внедряли функциональные тесты в качестве альтернативы unit-тестам (они позволяли дёшево и просто покрывать сложные бизнес-сценарии за меньшее количество усилий), нам было важно оценивать, как идёт внедрение изменений в 40 командах, и при этом не тратить на это много времени. Для этого мы задействовали метрику количества функциональных тестов и unit-тестов нарастающими итогами. По скорости прироста функциональных тестов и снижения скорости прироста unit-тестов эта метрика позволяет судить как новый процесс приживается.
Ещё с её помощью можно посмотреть в разрезе команд, где эти изменения ниже, чем в других, и уже предметно разбираться, почему новые правила не заходят. Правда, после того, как мы убедимся, что новый процесс завёлся, потребность в метрике отпадёт: иначе она может превратиться в «метрику тщеславия» (о том, что это такое, я подробнее расскажу ниже).
Переход к саморазвитию. Одно из ключевых преимуществ использования метрик в IT — можно задавать команде конечные цели (например, при внедрении девтестинга в качестве метрики ввести требование, чтобы не мене 50% задач тестировали сами разработчики), а не просто забрасывать их задачами по своему усмотрению. Это позволяет перейти от директивного управления командами на другой уровень управления через целеполагание. Имея перед глазами требуемый результат, команды могут сами для себя определять, как, в каком порядке и какие задачи им нужно решить. У тимлида и разработчиков появляется больше свободы для распределения своего времени, и в итоге в выигрыше и сами команды, и руководители.
Неправильные метрики
Стоит упомянуть не только их плюсы, но и минусы: с ними можно столкнуться, если неправильно выбрать или использовать метрики. Приведу несколько ситуаций, когда метрики не выполняют ожидаемые функции или даже вредят.
— Метрика не отвечает целям компании. У нас в Циан был такой случай: одна из команд работала во внутреннем стартапе, и её основная цель — найти product-market fit. Наша команда должна была бежать быстро: генерировать гипотезы и проверять пилоты. А мы требовали от неё выполнения стандартных метрик: например, нагружали их метриками количества ошибок и скоростью их исправления. При этом, как правило, такие эксперименты проводятся на ограниченной аудитории (а значит, импакт ошибок значительно меньше). И даже более того, эксперимент может откатиться как неуспешный и исправление всех багов будет пустой потерей времени.
— Метрики рассчитывают без учёта контекста. Оторванная от реальности метрика ни о чём не скажет, более того — может ввести в заблуждение.
Например, мы хотим сравнить эффективность труда двух разработчиков. Вроде бы очевидно: чем багов меньше, тем специалист работает лучше… Но ведь люди могут быть в разных условиях: один пишет проект с нуля, и у него всё красиво и хорошо, а второй — легаси, и его работа — сплошное минное поле. Метрика должна учитывать контекст. Иначе если просто смотреть на количество багов, не принимая во внимание эти отличия, то можно сделать ошибочные выводы о неэффективности второго разработчика.
— Разработчикам не разъяснили пользу метрики. Например, просто установили ключевым показателем частоту релизов. Тогда команде не очень понятно, зачем достигать этих показателей, что это даст ей самой и компании в целом, соответственно, и мотивации их добиваться со всем рвением — нет. Так что разработчикам проще подстроиться под формальное соблюдение метрик. Если положено, к примеру, выкатывать 20 релизов в месяц, то сотрудники вскоре будут дробить свои релизы на более мелкие и искусственно увеличивать их количество для статистики, чтобы оставаться в зелёной зоне.
При этом они вряд ли станут вникать, откуда взялось число 20. В результате цель метрики не будет достигнута.
— Метрика зависит от множества внешних факторов. Невозможно понять, влияют ли на неё действия команд. В нашей практике такой случай тоже есть. У нас была обобщённая метрика скорости ответа сайта. Её рассчитывают как среднее время до события dom interactive всех страниц, отнормированных по частоте запросов к этой странице. И если эта метрика пошла вниз, то стоило больших усилий разобраться, в чём причина — это бэк, фронт, проблема последней мили или что-то ещё. Сейчас эта метрика осталась, но только для меня и в качестве «общего градусника по больнице», а в командах вместо неё используем набор метрик, основанный на Core Web Vitals отдельно по каждому сервису.
— Метрика не приносит пользу. То есть метрику-то посчитать можно, но результаты нам не пригодятся. Типичный пример — количество тестов, который я упоминал ранее. Метрика количества функциональных тестов становится бесполезной: увеличивающееся количество тестов ничего не говорит о качестве нашего продукта.
Можно ведь сделать больше, ещё больше тестов, но ничего не наловить. Получается такая «метрика тщеславия», искусственно раздутая, но совершенно бестолковая. А вот если подойти к метрике вдумчиво и начать учитывать количество найденных при этом багов, то из результатов можно уже извлечь полезные данные для анализа.
— Метрику неправильно рассчитывают, и она даёт искажённые результаты. Мы тоже не избежали этой ошибки, когда поначалу вводили метрику time to market. Не сразу мы разобрались, с какого места считать время разработки: там же несколько стадий. Сперва решили вести отсчёт от того момента, когда задача появлялась в бэклоге. Но потом оказалось, что иногда из-за разных приоритетов её разработка могла откладываться, а мы-то уже это время считаем. В результате было сложно выделить именно нужный отрезок времени и на его основе рассчитывать эффективность. Тем не менее, мы не стали отказываться от этой метрики, просто изменили подход — теперь мы отсчитываем время, когда уже взяли задачу в активную работу.
— Заданная метрикой цель недостижима. Конечно, хочется порой, чтобы команды работали идеально и не совершали ошибок. Но если требовать невозможного, люди от этого не превратятся в непогрешимых работников. Более того, они сами быстро поймут, что им никогда не добиться того, чего от них требуют. Затем расстроятся и потеряют мотивацию — для команды это серьёзный стресс. Ну или в лучшем случае перестанут воспринимать метрику всерьёз.
В нашей работе был пример и такой ошибки. Когда я ставил цель по лимиту на количество критических инцидентов несколько лет назад. Тогда уровень инцидентов был высоким — до 20 в месяц. Понятно, что такое положение дел было плохим, и я задал сразу желаемую цель — не больше 4 инцидентов в месяц. Цель поставили как годовую, и за этот отрезок времени она оказалась недостижимой. Так я попал в ловушку. С одной стороны, команда видела в итогах невыполненную цель, не понимала, как сейчас можно достичь таких показателей, и демотивировалась. С другой — я уже не мог снизить планку в таком чувствительном для нас вопросе.
Сейчас мы уже почти достигли этой цели, и уровень инцидентов низкий. Но тогда, в начале, было бы правильней обозначить конечную цель и декомпозировать её на несколько лет.
Кстати, важно отличать метрику недостижимую от труднодостижимой, но всё же реальной. Во втором случае она, напротив, вполне может стать дополнительной мотивацией для команды собраться и «прыгнуть повыше». Такой вот эффект челленджа.
— Метрика волатильная. Выбирать метрику, значение которой часто меняется — плохая практика. Здесь можно вернуться к прошлому примеру про количество инцидентов. Сейчас, когда уровень инцидентов низкий, значение этой метрики уже не показывает тренд, а лишь незначительно колеблется от месяца к месяцу. В какой-то месяц — 1 инцидент, в следующий — 3, затем 2… По такому поведению метрики вы уже не можете сказать, в моменте у вас всё хорошо или плохо — нужны измерения за более длительный период.
Полезные метрики оценки IT, которые мы используем
Про вредные метрики мы поговорили, самое время перейти к полезным.
Я расскажу о том наборе метрик, который считаю важным и сам использую в работе. Они помогают понять, что в IT в компании всё идёт хорошо. Для контекста: у нас в Циан работают 250 разработчиков и тестировщиков (40 команд). Так что вряд ли эти метрики пригодятся маленькому стартапу.
Итак, эти полезные метрики можно разделить на три категории:
сервисные — как работает наш продукт, выдерживает ли он SLO;
процессные — оценивают эффективность IT;
ресурсные — показывают состояние команд и людей (спойлер — это самые ненадёжные метрики).
Рассмотрим их более пристально.
Сервисные метрики
uptime — отношение успешных запросов к общему числу запросов на бэк;
сrash-free users — доля пользователей, у которых мобильное приложение ни разу не упало за неделю;
скорость отрисовки экранов — время отрисовки экранов на клиенте в разбивке по платформам;
SLO по исправлению критичных багов — скорость исправления багов и инцидентов уровня крит и мейджор.
Про сервисные метрики ещё добавлю лайфхак: при установке целевых значений обращайте внимание, в каком перцентиле вы на них смотрите. Я для себя вывел, что смотреть в 100 перцентиле — плохая практика, потому что в этом случае так у вас будет отсутствовать бюджет ошибок. Например, вы хотите достичь скорости отрисовки экрана меньше чем за 2 секунды. Такая цель будет просто невыполнима, и вы не увидите положительных или отрицательных изменений. Поэтому большинство таких метрик я рассматриваю в p50, p90 и p99 перцентилях. Это позволяет получить более полную картину.
Процессные метрики
количество критичных инцидентов на проде — да, та самая метрика. Показывает, сколько критов случилось за определённый период времени;
change fail rate — отношение количества найденных ошибок к зарелизенным задачам. Вместе с предыдущей метрикой они позволяют понять, насколько наши IT-процессы способны поставлять качественные продукты;
time to market — время от момента, когда проект взяли в работу, до его релиза;
deployment frequency — количество выпущенных задач с кодом за 4 недели, делённое на количество разработчиков, сделавших эти задачи.
Ведь нам, помимо качества, важно ещё оценивать и скорость, с которой мы бежим, а также насколько быстро мы способны выпускать новые продукты. А ещё — понимать, что не накапливаем незарелизенные изменения в долгоживущих ветках.
Ведь нам, помимо качества, важно ещё оценивать и скорость, с которой мы бежим, а также насколько быстро мы способны выпускать новые продукты. А ещё — понимать, что не накапливаем незарелизенные изменения в долгоживущих ветках.Ну и возвращаясь к извечному вопросу «как оценивать разработку». У меня есть пара метрик, которые позволят оценивать её КПД:
delivery time — время от перевода задачи в ревью до её появления на проде. По ней мы понимаем и таргетируем дополнительное время на CI/CD процессы, призванные обеспечить надлежащее качество при высоком темпе разработки;
reopen rate — количество переоткрываемых задач на этапе тестирования.
Ресурсные метрики
Основная цель этих метрик — отобразить здоровье команд. Звучит просто, но на деле это самые сложные для сбора метрики, а также самые зашумлённые. В отличие от сервисных и процессных метрик, здесь приходится получать данные через различные опросы сотрудников. Утомлять специалистов бесконечными опросами тоже нежелательно, поэтому мы пришли к практике проведения пульс-опросов.
В течение недели спрашиваем в Slack по одному вопросу, относящемуся к одной метрике, со шкалой оценки 1–4. Поставить оценку просто и уже вошло в привычку. Вот для примера вопросы из блока понятности и принятия продуктовых целей команды:
Прогресс по целям продукта в команде понятен и прозрачен. Мы всегда понимаем, где мы сейчас находимся относительно целей и почему.
Мне понятно, как моя работа влияет на достижение квартальных целей по продукту команды.
С помощью таких опросов мы собираем данные о знании и об отношении людей к таким темам, как:
общие IT-цели;
продуктовые цели команды;
процессы внутри команды;
техническое развитие;
актуальность технического стека;
работа гильдий.
Напомню, что из-за особенностей сбора такие метрики имеют разброс, так что тут важен не столько абсолютный показатель, сколько тренд в течение длительного времени.
Вместо заключения
Какого-то универсального полезного набора метрик не существует — так или иначе.
Подбирать их вам придётся с учётом особенностей разработки в вашей компании.
Правильно выбранные метрики помогут вам задать цели для команд, мотивировать их на достижение выдающегося результата, а также станут хорошим инструментом для мониторинга всех частей IT.
Но как и у любого инструмента, у метрик есть свои ограничения. Остерегайтесь прихода к карго-культу — подумайте о том, что вы хотите измерять и зачем, прежде чем вводить какой-либо показатель.
Также метрики не скажут вам о причинах происходящего, и прежде чем делать какие-то выводы на основании изменений метрик, нужно будет более детально погрузиться в предметную область.
И всё же: не бойтесь прибегать к метрикам, пользуйтесь ими в IT. Задавая цели и начиная измерять свою работу и работу команд с помощью метрик, вы даёте командам большую степень свободы. Они переходят с уровня задач на уровень целей и сами уже начинают думать, как им к этим целям прийти, и решают, что для них более важно.
А это уже качественно другой и более эффективный подход к разработке, чем директивное управление. В конце концов, хороший руководитель должен стремиться к росту команды до состояния, когда ему достаточно давать общую картину и стратегические цели, а не расписывать таски в Jira.
Маск обвинил Twitter в намеренном искажении «ключевых метрик»
https://ria.ru/20220805/mask-1807653922.html
Маск обвинил Twitter в намеренном искажении «ключевых метрик»
Маск обвинил Twitter в намеренном искажении «ключевых метрик» — РИА Новости, 05.08.2022
Маск обвинил Twitter в намеренном искажении «ключевых метрик»
Американский предприниматель, владелец компании SpaceX Илон Маск обвинил руководство социальной сети Twitter в мошеннических действиях и искажении «ключевых… РИА Новости, 05.08.2022
2022-08-05T21:11
2022-08-05T21:11
2022-08-05T21:11
в мире
технологии
делавэр
сша
сан-франциско
илон маск
/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content
/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content
https://cdnn21.
img.ria.ru/images/07e5/02/04/1595995998_0:3:2944:1659_1920x0_80_0_0_61b6249abf28ecabbbd01b7fa2a20cf9.jpg
ВАШИНГТОН, 5 авг — РИА Новости. Американский предприниматель, владелец компании SpaceX Илон Маск обвинил руководство социальной сети Twitter в мошеннических действиях и искажении «ключевых метрик» своего бизнеса, включая данные об аудитории, говорится в опубликованных материалах ответного иска Маска против социальной сети, поданного в суд штата Делавэр.»Действие (иск к Twitter – ред.) возникает из искажения Twitter данных о состоянии компании, включая «ключевые метрики», которые используются для оценки количества пользователей платформы», — указано в заявлении.Из текста следует, что при достижении первоначального соглашения о покупке Twitter Маск полагался на точность данных, предоставляемых Twitter в Комиссию по ценным бумагам и биржам США, однако эти данные оказались «далеки от правды». «Напротив, они содержали ряд существенных искажений или упущений, которые вели к изменению стоимости Twitter при решении Маска приобрести компанию по завышенной цене», — отмечается в иске.
В своём обвинении Маск настаивает, что эти действия были стратегией Twitter, чтобы «сбить с толку» сначала инвесторов, а потом Маска.»Во-первых, Twitter неверно считал количество ложных и спам-аккаунтов, что было частью схемы по введению в заблуждение инвесторов о прогнозах компании, фокусируя внимание на сотнях миллионов монетизируемых активных суточных пользователей (mDAU). Во-вторых, пока Twitter настойчиво навязывал данные о mDAU как «ключевой метрике» роста доходов, этот показатель не связан с доходами соцсети так плотно, как хочет убедить Twitter», — говорится в материалах дела. Маск указал, что в Twitter «отчаянно» пытаются помешать ему получить объективную информацию о совершаемых руководством соцсети «мошеннических действиях».Маск подал встречный иск к компании Twitter, которую ранее намеревался купить, 29 июля. Предприниматель первоначально просил суд сохранить касающиеся иска подробности в тайне. В апреле Маск предложил 44 миллиарда долларов за Twitter, но после потребовал проверить данные компании, что число фейковых аккаунтов, используемых в том числе для рассылки спама, не превышает 5%.
Позднее Маск уведомил Twitter об отказе от сделки. По словам Маска, соцсеть занизила количество ложных и спам-аккаунтов, а также не предоставила достаточную информацию по запросу. Соцсеть обратилась в суд штата Делавэр с иском против бизнесмена.Американская компания Twitter Inc. была основана в 2006 году. Основной продукт компании — социальная сеть для обмена короткими сообщениями. Штаб-квартира находится в Сан-Франциско, штат Калифорния.
https://ria.ru/20220719/twitter-1803537553.html
https://ria.ru/20220709/twitter-1801360503.html
делавэр
сша
сан-франциско
РИА Новости
1
5
4.7
96
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2022
Наталья Макарова
Наталья Макарова
Новости
ru-RU
https://ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
РИА Новости
1
5
4.
7
96
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
1920
1080
true
1920
1440
true
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/02/04/1595995998_107:0:2838:2048_1920x0_80_0_0_811b4e2379b308a15c98d5dd1ef62df8.jpg
1920
1920
true
РИА Новости
1
5
4.7
96
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Наталья Макарова
в мире, технологии, делавэр, сша, сан-франциско, twitter, илон маск
В мире, Технологии, Делавэр, США, Сан-Франциско, Twitter, Илон Маск
ВАШИНГТОН, 5 авг — РИА Новости. Американский предприниматель, владелец компании SpaceX Илон Маск обвинил руководство социальной сети Twitter в мошеннических действиях и искажении «ключевых метрик» своего бизнеса, включая данные об аудитории, говорится в опубликованных материалах ответного иска Маска против социальной сети, поданного в суд штата Делавэр.
«Действие (иск к Twitter – ред.) возникает из искажения Twitter данных о состоянии компании, включая «ключевые метрики», которые используются для оценки количества пользователей платформы», — указано в заявлении.
19 июля, 18:40
Представители Twitter обвинили Маска в желании навредить компании
Из текста следует, что при достижении первоначального соглашения о покупке Twitter Маск полагался на точность данных, предоставляемых Twitter в Комиссию по ценным бумагам и биржам США, однако эти данные оказались «далеки от правды». «Напротив, они содержали ряд существенных искажений или упущений, которые вели к изменению стоимости Twitter при решении Маска приобрести компанию по завышенной цене», — отмечается в иске. В своём обвинении Маск настаивает, что эти действия были стратегией Twitter, чтобы «сбить с толку» сначала инвесторов, а потом Маска.
«Во-первых, Twitter неверно считал количество ложных и спам-аккаунтов, что было частью схемы по введению в заблуждение инвесторов о прогнозах компании, фокусируя внимание на сотнях миллионов монетизируемых активных суточных пользователей (mDAU).
Во-вторых, пока Twitter настойчиво навязывал данные о mDAU как «ключевой метрике» роста доходов, этот показатель не связан с доходами соцсети так плотно, как хочет убедить Twitter», — говорится в материалах дела. Маск указал, что в Twitter «отчаянно» пытаются помешать ему получить объективную информацию о совершаемых руководством соцсети «мошеннических действиях».
Маск подал встречный иск к компании Twitter, которую ранее намеревался купить, 29 июля. Предприниматель первоначально просил суд сохранить касающиеся иска подробности в тайне. В апреле Маск предложил 44 миллиарда долларов за Twitter, но после потребовал проверить данные компании, что число фейковых аккаунтов, используемых в том числе для рассылки спама, не превышает 5%. Позднее Маск уведомил Twitter об отказе от сделки. По словам Маска, соцсеть занизила количество ложных и спам-аккаунтов, а также не предоставила достаточную информацию по запросу. Соцсеть обратилась в суд штата Делавэр с иском против бизнесмена.
Американская компания Twitter Inc.
была основана в 2006 году. Основной продукт компании — социальная сеть для обмена короткими сообщениями. Штаб-квартира находится в Сан-Франциско, штат Калифорния.
9 июля, 00:36
Илон Маск отказался покупать Twitter
MyTracker: возможность для создания кастомизированных метрик
- Главная
- Компании сообщают
- Новости компаний
18.05.2022
Команда MyTracker (проект VK) расширила функциональность отчетов. Теперь пользователи могут самостоятельно добавлять дополнительные вычисляемые метрики для оценки результатов рекламных кампаний.
С их помощью можно рассчитывать и сравнивать целевые маркетинговые показатели в привычном интерфейсе. Благодаря обновлению больше не нужно вручную вычислять необходимые параметры на основе выгрузки данных из стандартных отчетов.
Создать вычисляемые метрики можно в разделе с отчетами. Для этого достаточно указать название метрики, а затем добавить ее вместе с релевантной формулой. С помощью метрик можно рассчитать необходимые для бизнеса показатели: например, стоимость установки (CPI), стоимость конверсии (CPA), рентабельность инвестиций (ROI), средний доход с пользователя (ARPU) и другие.
Работать с вычисляемыми метриками можно как самостоятельно, так и в команде – достаточно поделиться ссылкой на готовый отчет с коллегами, открыть ее и сохранить.
Создать собственные метрики, отредактировать их или упорядочить можно в списке вычисляемых метрик или в конструкторе отчетов.
VK (Mail.ru Group)Маркетинг
Похожие статьи
NOVARDIS и Altcraft объявили о сотрудничестве
Компания NOVARDIS и российский разработчик платформы автоматизации маркетинга Altcraft подписали соглашение о сотрудничестве.
Компании предложат крупн…
NOVARDISНовости компаний, 04.10.22
БизнесАвтоматика создала систему обработки обращений для Артека
«БизнесАвтоматика» успешно завершила проект по созданию аппаратно-программного комплекса единого колл-центра для Международного детского центра «Артек…
БизнесАвтоматика НПЦПроекты, 23.09.22
OCS запустила маркетинговый сервис «Ход конем»
OCS Distribution предлагает IT-рынку проектное сотрудничество в сфере маркетинга. «Ход конем» – это скорая маркетинговая помощь, возможность получить …
OCS DistributionПроекты, 19.09.22
Manzana Group запускает программу лояльности для Baraka Market
Manzana Group помогла автоматизировать программу лояльности сети Baraka с использованием Manzana Loyalty Online.
Manzana GroupПроекты, 13.09.22
Загрузить ещё1 2 3 4 5 »» Следующая →
20:35
Компактно, удобно и надежно: как ENERGON внедряла «литий» в дата-центре
20:35
Техподдержка – место технологической силы и человеческой помощи
20:23
Идентификация по радужной оболочке глаза от Apple
17:06
СБП будет встроена в интернет-банки кредитных организаций
16:30
Новые софтверные лицензии на B2B.
OCS
16:18
Beurer FT70 и FT09: если хочешь быть здоров
16:09
Cпособ повысить прибыль предприятий при подготовке нефти
15:04
Скучали по Uniqlo и Zara? CDEK.Shopping начал доставку товаров этих брендов
14:55
Военнослужащих тошнит от гарнитур совмещенной реальности
14:35
Wildberries строит крупный логистический центр в Удмуртии
Перейти в раздел
Конференция «Созвездие САПР 2022»
Оффлайн
Дата: 12.10.22 — 14.10.22
Финал Национальной премии в сфере цифровизации «КулибИТ-2022»
Оффлайн
Дата: 15.10.22
SmartData 2022
Гибридный формат
Дата: 17.10.22 — 18.10.22 16:45
Стоимость: 16 500 руб
Все мероприятия
Журнал IT-Expert № 09/2022
Сделано в России
Технологическая импортонезависимость бизнеса: опыт и решения
Политика
Мобилизация. Как это отразится на рынке ИТ?
Опыт
Работа в условиях санкций.
Как бизнес справляется с вызовами и ограничениями
Видеожурнал
ИТ Среда
ИТ и Бизнес.
Что сегодня важно?
Идеи и мнения из первых рук
На чем печатать будем? МФУ и принтеры, которые можно теперь купить
Аутсорсинг в текущих непростых условиях
Отказ от приема UnionPay: последний удар по российским туристам в Европе
Валерий Баулин, Group-IB: «Работы сильно прибавилось»
Параллельный импорт ИТ-оборудования: турбулентность сменится адаптацией
ИБ в условиях повышенной облачности. Киберпротивостояние
The Merge: конец эпохи майнинговых ферм
Многофакторная аутентификация с MULTIFACTOR: удалёнка без опасности
Двухконтурная валютно-финансовая система РФ: конец гегемонии доллара или возврат к плановой экономике?
ИБ в условиях повышенной облачности. «Железные» поставки
Часто задаваемые вопросы о Metrics for News
Общие вопросы
Что такое Metrics for News?
Метрики для новостей — это аналитический инструмент, который согласовывает журналистские метрики с вашими редакционными ценностями и бизнес-моделью.
Его информационные панели собирают данные из ваших текущих аналитических сервисов и платформ социальных сетей в одном месте, определяя шаблоны, которые показывают, как лучше привлекать, монетизировать и обслуживать аудиторию с помощью вашей журналистики.
Чем Metrics for News отличается от других инструментов аналитики?
Метрики для новостей — это стратегический инструмент, дополняющий аналитику в реальном времени. Его основное использование для планирования и стратегии. Извлекая данные из множества источников, Metrics for News может выявлять общие закономерности во всех ваших источниках данных, с которыми отдельные инструменты аналитики не могут справиться самостоятельно.
Метрики для новостей также имеют уникальные функции настройки и анализа, в том числе:
- Показатели вовлеченности , которые позволяют объединить множество метрик в один пользовательский номер, который дает вам простое, но всестороннее представление ваших данных
- Искусственный интеллект , который классифицирует ваш контент и выявляет шаблоны
- Возможность для ваших пользователей оценивать контент в соответствии с более масштабными стратегическими целями организации, которую мы называем Приоритеты отдела новостей
Как Metrics for News измеряет вовлеченность? Что такое показатель вовлеченности?
Мы думаем, что не существует единой метрики, которая рассказывает всю историю, поэтому мы объединяем несколько ключевых метрик (включая просмотры страниц, время на странице, социальные и мобильные данные) в единую оценку вовлеченности.
Это дает вам метрику, которая является одновременно всеобъемлющей и простой.
Каждая новостная организация может настраивать различные показатели вовлеченности, отражающие их приоритеты. У вас есть возможность использовать оценки по умолчанию, которые мы протестировали на многих рынках, а также возможность создавать свои собственные.
Какие новостные организации используют Metrics for News?
Метрики для новостей легко настраиваются и совместимы с любой новостной организацией и любой CMS. Мы работали с небольшими отделами новостей сообщества и крупными столичными, а также с корпоративными сетями.
Что может сделать новостная организация, используя Metrics for News?
Те, кто добился наибольшего успеха с Metrics for News, обычно начинают программу с намерением измениться. Метрики для новостей могут помочь вам:
- Узнайте, как и почему читатели взаимодействуют с контентом каждого автора или команды
- Отслеживайте, какие журналистские качества повышают лояльность и вызывают подписку
- Сегментация ключевых аудиторий (по местоположению, возрастной группе и т. д.)
- Доступ к пользовательской аналитике воронки
- Определите, какие виды журналистики следует делать больше, меньше или делать по-другому
- Предоставляйте аналитические информационные панели, адаптированные к роли каждого человека в вашей организации
д.)Кто в новостной организации должен использовать этот инструмент?
В идеале все сотрудники отдела новостей — от репортеров и редакторов до менеджеров высшего звена, а также представители бизнеса, которым нужны данные об охвате аудитории и доходах потребителей. Панели мониторинга можно фильтровать, чтобы показать вам, что вас больше всего интересует, независимо от того, ищете ли вы данные по отдельной статье, общему ритму или отделу новостей в целом.
Вопросы совместимости
С какими источниками данных совместим Metrics for News?
Metrics for News может интегрироваться с Google Analytics, Adobe Analytics (Omniture), вашим собственным хранилищем данных или DMP, Chartbeat, Facebook и Twitter, а также платформами для комментариев.
И мы можем импортировать ваш контент через RSS-каналы, пользовательские каналы или файлы, которые вы можете предоставить.
С какими системами управления контентом совместим Metrics for News?
Метрики для новостей могут работать с любой CMS, поскольку они существуют вне ваших систем в виде веб-приложения.
Логистические вопросы
Сколько стоит Метрика для новостей?
Существует несколько уровней оплаты для Metrics for News, в зависимости от того, какие услуги вы хотите использовать. Все они доступны по цене по сравнению с другими аналитическими инструментами — Metrics for News находится в ведении Американского института прессы, некоммерческой организации, которая хочет предоставлять эту услугу как можно шире и дешевле на благо новостной индустрии. Если стоимость является препятствием для вашей новостной организации, мы также можем время от времени предоставлять субсидии, финансируемые за счет грантов, чтобы помочь покрыть некоторые расходы. Свяжитесь с нами, чтобы получить информацию о ценах для вашей организации.
Есть ли бесплатные пробные версии?
К сожалению, мы не можем предложить бесплатные пробные версии из-за большого объема работы, необходимой для установки и настройки приложения для каждой новостной организации. Но мы предлагаем демо-версии — свяжитесь с нами, чтобы настроить их.
Как Metrics for News отслеживает характеристики контента отдела новостей?
Мы отслеживаем журналистские характеристики вашего контента, чтобы вы могли проанализировать, какие виды журналистики привлекают внимание каждой аудитории. Некоторые из этих характеристик можно определить на основе того, как ваши истории классифицируются в вашей CMS. Мы также можем классифицировать темы с помощью искусственного интеллекта. И мы можем написать собственные правила, которые классифицируют контент в соответствии с различными факторами.
Можем ли мы вручную отслеживать другие характеристики контента?
Хотя вы можете использовать Metrics for News с полностью автоматизированной категоризацией, у вас есть возможность вручную классифицировать определенные субъективные типы историй, такие как те, которые вызывают эмоциональные реакции, те, которые имеют практическое значение, оригинальность идей ваших историй и т.
д.
Заинтересованы? Есть другие вопросы?
Узнайте, могут ли метрики для новостей работать в вашей новостной организации.
Запросить демонстрацию
ПОКАЗАТЕЛИ: ИЗМЕРЕНИЕ ВАЖНОГО — Инновации
Опубликовано в 12:50 in Insights, отчет новостных СМИ за 2019 г. Микаэли Рурк
Существуют явные риски, связанные с рабским следованием метрикам.
Помимо риска снижения приоритетности контента, имеющего гражданское значение, это не обязательно хорошо для бизнеса. Мэтью Ингрэм из Columbia Journalism Review утверждает, что BuzzFeed и другие цифровые стартапы, которые построили бизнес на основе онлайн-обмена, «так крепко привязались к фургону Facebook», что, когда Facebook изменил свой алгоритм, они потеряли неприемлемое количество трафика.
В отчете Кима Кристиана Шредера, опубликованном Институтом изучения журналистики Рейтер, утверждается, что вне зависимости от того, что говорят метрики, релевантность важнее всего для потребителей новостей, и журналисты должны «доверять своим инстинктам, а не полагаться на них». ненадежный сейсмограф, предлагаемый списками «самых читаемых».
Хотя люди часто нажимают на развлекательные истории без явной гражданской направленности, «они сохраняют четкое представление о том, что является тривиальным, а что важным», — пишет он. Хотя верно то, что журналисты не должны отказываться от новостей, представляющих общественный интерес, в пользу тривиального контента, который может получить больше кликов, также верно и то, что, как писал Крис Моран из The Guardian, «метрики по своей сути являются просто измерениями» и, «… Как журналисты, мы никогда не должны утверждать, что невежество — это блаженство».
Аналитические инструменты используются все более сложным образом, как для измерения эффективности статей, так и для измерения уровня вовлеченности читателей.
Последнее все чаще становится более важным для издателей, поскольку они оттачивают свои модели подписки.
Многие разрабатывают показатели вовлеченности или лояльности, которые предлагают отдельные цифры, включающие множество различных показателей. Например, метрика RFV от Financial Times, которая означает «новизна, частота и объем» , анализирует предыдущие 90 дней, чтобы увидеть, как недавно читатель посещал сайт бренда или социальные платформы, сколько раз они посещали и сколько они прочитали за этот период.
Вот несколько примеров показателей, на которые ориентируются ведущие новостные организации:
Подготовлено к подписке
Публикации, ищущие подписчиков, должны использовать данные для оценки того, какие посетители сайта с наибольшей вероятностью подпишутся.
«У The New York Times, например, есть модель, в которой мы ищем людей, посещающих как минимум два раза в неделю и изучающих три разные темы», — сказал Международной ассоциации новостных медиа Чарльз Дахигг, обозреватель и старший редактор New York Times.
в декабре 2018 г.
Эти знания можно использовать для повышения эффективности маркетинговых кампаний и увеличения общего числа подписчиков.
Выработка привычки для сокращения оттока
Исследование, проведенное в феврале 2019 года Школой журналистики Медилла Северо-Западного университета, показало, что «одной из самых больших проблем в цифровых новостях является воспроизведение уровня лояльности клиентов в печатных новостях путем привлечения большего числа посетителей к принятию ежедневная цифровая привычка».
Поощрение привычки к ежедневному потреблению — цель аналитической стратегии The Wall Street Journal. По словам заместителя директора WSJ по взаимодействию с членами Энн Пауэлл, его «северная звезда вовлеченности» — это среднее число активных дней (количество дней, в течение которых читатель взаимодействует с контентом).
Платные пользователи должны быть активными каждый день, чтобы не уходить, обнаружила местная шведская медиа-группа Mittmedia.
Согласно отчету WAN-IFRA за 2018 год, издатель разработал карту активности пользователей в режиме реального времени, которая показывает, где пользователи активны, а где нет.
«Как только мы смогли сплотиться вокруг одной метрики, мы разработали стратегию, которая эффективно стимулирует привычку и, в свою очередь, увеличивает среднее количество активных дней», — написал Пауэлл на сайте INMA.
Это дает редакторам возможность отреагировать на низкий уровень активности, убедившись, что в этой области достаточно контента, или увеличив объем push-уведомлений, отправляемых пользователям в этих областях. Активные пользователи увеличились с 55% до 60-70% вскоре после запуска карты активности пользователей Mittmedia.
Эффективность истории за пределами простого просмотра страницы
В качестве примера показателей, используемых для более точной оценки эффективности истории, Digiday объяснила в начале 2019 года, что Financial Times использует новую метрику под названием «Качественное чтение», которая показывает процент просмотры страниц, когда читатель прочитал хотя бы половину статьи.
Оценивается по времени, проведенному на странице, глубине прокрутки и информации о взаимодействиях подписчика с похожим контентом. Службы новостей FT еженедельно получают эту информацию о своих материалах.
Согласно TechWorld, The Times of London создала показатель под названием «Индекс времени пребывания», который включает в себя такие измерения, как время пребывания и число уникальных пользователей, посетивших ее статьи. Индекс времени пребывания также учитывает такие параметры, как длина статьи и ее расположение на странице.
Новая метрика оценивает каждую статью по 200-балльной шкале, где 100 – это средняя эффективность. Все, что набирает более 180 баллов, считается исключительным по сравнению с аналогичными статьями по длине и расположению.
Перестаньте делать то, чего не хотят читатели
Сеть USA Today создала инструмент под названием «Прессбокс», чтобы показывать журналистам, как продвигаются их статьи, основываясь не только на просмотрах страниц, но и на «объеме, времени вовлечения и лояльности (частоте возврата)».
)», — сообщает Nieman Journalism Lab.
Используя этот инструмент, они смогли определить, что половина их контента с более низкой оценкой была прочитана только шестью процентами их аудитории.
Это позволило персоналу разработать стратегию по замене контента с более низкой оценкой журналистикой, которую читатели хотели бы читать. В результате этих выводов сеть теперь публикует меньше цифрового контента, но получает больше просмотров страниц.
Воздействие в реальном мире
Измерение влияния в реальном мире традиционно было ареной некоммерческих новостных организаций, поскольку демонстрация того, что их журналистика имеет значение, особенно важна, когда они ищут пожертвования. По мере того, как все больше и больше новостных организаций стремятся стать бизнесом, поддерживаемым подписчиками, потребность в доказательстве ценности может стать более распространенной.
Инструмент под названием Impacto, разработанный Педро Бургосом, научным сотрудником Международного центра журналистов (ICFJ), был недавно использован шестью издателями в Бразилии, чтобы определить, когда они помогли сформировать политические изменения и мнения.
Платформа ищет упоминания о выпуске новостей в заседаниях муниципальных, государственных и федеральных законодательных палат, а также прочесывает социальные сети, блоги, новостные сайты и научные исследования для получения той же информации.
Согласно ICFJ, одна из газет, использующих Impacto, например, наносит на карту каждый случай воздействия, так что, если читатель позвонит, чтобы отменить подписку, сотрудники могут проверить карту и рассказать звонящему, как газета улучшила качество жизни. в районе этого человека.
«Один из способов вернуть доверие нашей аудитории — и потенциальной аудитории — состоит в том, чтобы показать им, что журналистика играет жизненно важную роль в улучшении их жизни», — написал вице-президент ICFJ Патрик Батлер в своем прогнозе Nieman Lab на 2019 год.
Эта статья, как и многие другие, доступна полностью на страницах нашего мирового отчета «Инновации в средствах массовой информации за 2019-2020 гг.», , доступного для покупки , в печатном или цифровом издании.
Предварительный просмотр недели NFL 6: сравнение QB, командные показатели и многое другое | Новости НФЛ, рейтинги и статистика
Предварительный просмотр матчей квотербеков, командных показателей и многого другого для всех 13 игр 6-й недели сезона НФЛ 2022 года, включая игру в воскресенье вечером между «Даллас Ковбойз» и «Филадельфия Иглз».
[электронная почта защищена] | [электронная почта защищена] | [электронная почта защищена] | [электронная почта защищена] | [электронная почта защищена] | [электронная почта защищена] | [электронная почта защищена] | [электронная почта защищена] | [электронная почта защищена] | АРЗ @ МОРЕ | [электронная почта защищена] | [электронная почта защищена] | [электронная почта защищена]
Воскресенье, 16 октября Сан-Франциско Форти Найнерс @ Atlanta FalconsПоказатели команды
| 49ers | Соколы | |
| Уровень силы: Общий | 6-й | 27 |
| Сила Ранг: Защита | 1-й | 15 |
| Ранг силы: Нападение | 12 | 24 |
| SOS Сыграно | 31 | 13 |
| Средние наступательные снимки | 64,6 | 63,6 |
| % Run Plays | 48,3% | 49,7% |
| % Воспроизведение с передачей | 51,7% | 50,3% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | -0,090 | 0,000 |
| EPA за проход | 0,050 | 0,020 |
Сравнение QB
| 49ers | Соколы | |
| Квотербек | Дж. Гаропполо | М. Мариота |
| PFF Марка | 68,3 | 61,2 |
| Чистый рейтинг прохожих | 107,1 | 79,5 |
| Рейтинг проходимости под давлением | 63,5 | 74,9 |
| Крупный бросок % | 4,0% | 2,6% |
| Достойная оборота игра % | 2,4% | 5,1% |
| Номинальная мощность | 2,5 | 1,5 |
| Уровень мощности | 18 | 20 |
Атака команды 49ers оказалась более эффективной и результативной с Джимми Гаропполо в центре, увеличив результативность тройки худших по скорости приземления (7,69).%) и скорость взрывных передач (10,26%), с Треем Лэнсом, который занял первое место в рейтинге по каждому показателю (23,81% скорости приземления; 19,20% скорости взрывных передач) с тех пор, как Гаропполо пришел к власти в 2022 году.
Показатели команды
| Патриоты | Браунс | |
| Уровень силы: Общий | 14 | 12 |
| 17 | 8-й | |
| Ранг силы: Нападение | 17 | 7-й |
| SOS Сыграно | 19 | 32-й |
| Средние наступательные снимки | 63,2 | 73,0 |
| % Run Plays | 45,6% | 47,6% |
| % Воспроизведение с передачей | 54,4% | 52,4% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | -0,010 | 0,110 |
| EPA за проход | -0,090 | 0,060 |
Сравнение QB
| Патриоты | Браунс | |
| Квотербек | Б. Заппе | Дж. Бриссет |
| PFF Марка | 68,2 | 78,0 |
| Чистый рейтинг прохожих | 111.1 | 97,5 |
| Рейтинг проходимости под давлением | 39,6 | 44,9 |
| Крупный бросок % | 0,0% | 3,2% |
| Достойная оборота игра % | 2,27% | 2,66% |
| Номинальная мощность | 0 | 1 |
| Уровень мощности | 30 | 25 |
РБ «Браунс» Ник Чабб чаще, чем любой другой защитник, создавал большие игры в беговой игре, заняв первое место по взрывным (10 с лишним ярдов) попыткам раша в 2022 году с 20 — на семь больше, чем второе место (Саквон Баркли, 13) .
Нью-Йорк Джетс @ Грин Бэй ПэкерсПоказатели команды
| Форсунки | Упаковщики | |
| Уровень силы: Общий | 25 | 7-й |
| Сила Ранг: Защита | 14 | 3-й |
| Ранг силы: Нападение | 28 | 5-й |
| SOS Сыграно | 14 | 18 |
| Средние наступательные снимки | 73,8 | 66,0 |
| % Run Plays | 32,6% | 41,6% |
| % Воспроизведение с передачей | 67,4% | 58,4% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | -0,060 | -0,050 |
| EPA за проход | -0,070 | -0,040 |
Сравнение QB
| Форсунки | Упаковщики | |
| Квотербек | З. Уилсон | А. Роджерс |
| PFF Марка | 77,4 | 74,1 |
| Чистый рейтинг прохожих | 111,4 | 108,8 |
| Рейтинг проходимости под давлением | 0,0 | 51,2 |
| Крупный бросок % | 2,9% | 4,8% |
| Достойная оборота игра % | 5,80% | 2,15% |
| Номинальная мощность | 1 | 7,5 |
| Уровень мощности | 25 | 1-й |
Packers QB Аарон Роджерс по-прежнему преуспевает в критических ситуациях, занимая второе место по результативности бросков в двухминутном упражнении (8,0%) и четвертое место по проценту конверсий с третьего дауна с 2020 года.
Джексонвилл Джейгуарс @ Индианаполис КольтсПоказатели команды
| Ягуары | Кольты | |
| Уровень силы: Общий | 26 | 19 |
| Сила Ранг: Защита | 18 | 20 |
| Ранг силы: Нападение | 29 | 19 |
| SOS Сыграно | 22-я | 16 |
| Средние наступательные снимки | 68,6 | 73,2 |
| % Run Plays | 40,2% | 35,0% |
| % Воспроизведение с передачей | 59,8% | 65,0% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | -0,170 | -0,300 |
| EPA за проход | 0,090 | -0,100 |
Сравнение QB
| Ягуары | Кольты | |
| Квотербек | Т. Лоуренс | М. Райан |
| PFF Марка | 61,7 | 52,5 |
| Чистый рейтинг прохожих | 108,3 | 94,5 |
| Рейтинг проходимости под давлением | 32,2 | 38,6 |
| Крупный бросок % | 3,5% | 0,4% |
| Достойная оборота игра % | 3,98% | 5,17% |
| Номинальная мощность | 4 | 4,5 |
| Уровень мощности | 15 | 14 |
Jaguars QB Тревор Лоуренс сильно боролся со схемой Cover-3, которую обычно используют Кольты, занимая 31-е место в проходном балле PFF, 29-е место в большом количестве бросков (1,8%), 24-е место по результативной игре (38%) и 28-е место в рейтинге QB (77,4) против трехзонной защиты.
Minnesota Vikings @ Miami DolphinsПоказатели команды
| Викинги | Дельфины | |
| Уровень силы: Общий | 13 | 18 |
| Сила Ранг: Защита | 24 | 22-я |
| Ранг силы: Нападение | 8-й | 30 |
| SOS Сыграно | 26 | 2-й |
| Средние наступательные снимки | 70,8 | 62,4 |
| % Run Plays | 34,4% | 35,1% |
| % Воспроизведение с передачей | 65,6% | 64,9% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | 0,000 | -0,070 |
| EPA за проход | 0,040 | 0,120 |
Сравнение QB
| Викинги | Дельфины | |
| Квотербек | К. Казинс | С. Томпсон |
| PFF Марка | 74,3 | 58,2 |
| Чистый рейтинг прохожих | 96,8 | 98,2 |
| Рейтинг проходимости под давлением | 58,6 | 28,4 |
| Крупный бросок % | 2,7% | 2,6% |
| Достойная оборота игра % | 3,11% | 5,13% |
| Номинальная мощность | 5,5 | 0 |
| Уровень мощности | 10 | 30 |
Новый главный тренер Майк Макдэниел оставил свой след в нападении Майами в этом году — после того, как в 2021 году 21 человек использовал всего 0,7% атакующих снэпов команды (28-е место), рейтинг Dolphins первое место среди 21 использования персонала в 2022 году, в этом сезоне пакет использовался в 34,3% атак.
Цинциннати Бенгалс @ Нью-Орлеан СэйнтсПоказатели команды
| Бенгалы | Святые | |
| Уровень силы: Общий | 11 | 21-й |
| Сила Ранг: Защита | 16 | 9-й |
| Ранг силы: Нападение | 6-й | 18 |
| SOS Сыграно | 15 | 30 |
| Средние наступательные снимки | 74,4 | 68,2 |
| % Run Plays | 35,1% | 40,8% |
| % Воспроизведение с передачей | 64,9% | 59,2% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | -0,230 | -0,040 |
| EPA за проход | 0,040 | -0,100 |
Сравнение QB
| Бенгалы | Святые | |
| Квотербек | Дж. Берроу | А. Далтон |
| PFF Марка | 65,0 | 80,3 |
| Чистый рейтинг прохожих | 90,2 | 106,5 |
| Рейтинг проходимости под давлением | 87,7 | 73,3 |
| Крупный бросок % | 2,2% | 5,1% |
| Достойная оборота игра % | 3,86% | 5,08% |
| Номинальная мощность | 6,5 | 0,5 |
| Уровень мощности | 5-й | 28 |
С 2015 года Saints QB Джеймис Уинстон чаще, чем кто-либо другой, бросал за пределы клюшки, занимая первое место по проценту передач после отметки первого дауна.
Балтимор Рэйвенс @ Нью-Йорк ДжайентсПоказатели команды
| Вороны | Великаны | |
| Уровень силы: Общий | 10 | 22-я |
| Сила Ранг: Защита | 27 | 28 |
| Ранг силы: Нападение | 20 | 16 |
| SOS Сыграно | 7-й | 24 |
| Средние наступательные снимки | 63,2 | 68,0 |
| % Run Plays | 40,6% | 42,6% |
| % Воспроизведение с передачей | 59,4% | 57,4% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | -0,070 | 0,000 |
| EPA за проход | 0,090 | 0,040 |
Сравнение QB
| Вороны | Великаны | |
| Квотербек | Л. Джексон | Д. Джонс |
| PFF Марка | 75,2 | 66,6 |
| Чистый рейтинг прохожих | 108,6 | 96,0 |
| Рейтинг проходимости под давлением | 71,6 | 70,2 |
| Крупный бросок % | 4,4% | 1,1% |
| Достойная оборота игра % | 3,28% | 2,73% |
| Номинальная мощность | 6,5 | 1,5 |
| Уровень мощности | 5-й | 20 |
Квотербек Рэйвенс Ламар Джексон в этом сезоне преуспевает в бросках со средней дистанции, занимая первое место в проходном балле PFF, первое место по количеству бросков (21,4%) и восьмое место в рейтинге пасовых ( 110.6) при бросках с 10 по 19ярдов вниз по полю.
Тампа-Бэй Буканьерз @ Питтсбург СтилерсПоказатели команды
| Буканьеры | Стилерс | |
| Уровень силы: Общий | 3-й | 23 |
| Сила Ранг: Защита | 10 | 21-й |
| Ранг силы: Нападение | 2-й | 22-я |
| Сигнал SOS сыгран | 5-й | 4-й |
| Средние наступательные снимки | 68,4 | 65,0 |
| % Run Plays | 32,2% | 33,2% |
| % Воспроизведение с передачей | 67,8% | 66,8% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | -0,370 | -0,020 |
| EPA за проход | 0,090 | -0,220 |
Сравнение QB
| Буканьеры | Стилерс | |
| Квотербек | Т. Брэди | К. Пикетт |
| PFF Марка | 77,2 | 67,3 |
| Чистый рейтинг прохожих | 104,3 | 69,0 |
| Рейтинг проходимости под давлением | 51,9 | 40,3 |
| Крупный бросок % | 4,0% | 1,3% |
| Достойная оборота игра % | 1,32% | 3,95% |
| Номинальная мощность | 7,5 | 1,5 |
| Уровень мощности | 1-й | 20 |
Новичок QB «Стилерс» Кенни Пикетт имеет второй по величине процент пасов, считающихся неуловимыми до сих пор в 2022 году, поскольку только 12,9% его пасов были отмечены как неуловимые в этом сезоне.
Каролина Пантерз @ Лос-Анджелес РэмсПоказатели команды
| Пантеры | Бараны | |
| Уровень силы: Общий | 32-й | 9-й |
| Сила Ранг: Защита | 26 | 4-й |
| Ранг силы: Нападение | 32-й | 13 |
| SOS Сыграно | 20 | 3-й |
| Средние наступательные снимки | 59 | 65,6 |
| % Run Plays | 32,9% | 30,2% |
| % Воспроизведение с передачей | 67,1% | 69,8% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | -0,14 | -0,21 |
| EPA за проход | -0,25 | -0,13 |
Сравнение QB
| Пантеры | Бараны | |
| Квотербек | П. Уокер | М. Стаффорд |
| PFF Марка | 70,8 | 58,2 |
| Чистый рейтинг прохожих | 116,7 | 87,9 |
| Рейтинг проходимости под давлением | 39,6 | 67,6 |
| Крупный бросок % | 0,0% | 3,2% |
| Достойная оборота игра % | 0,0% | 4,6% |
| Номинальная мощность | 0,5 | 6 |
| Уровень мощности | 28 | 9-й |
Несмотря на то, что QB Рэмс Мэтью Стаффорд подвергался давлению с высокой скоростью (линия нападения Рэмс позволила 41,5% давления, 31-е место), его игра, когда не оказывалось давление, была более тревожной. , занимая 30-е место по проходному баллу PFF, 24-е место по результативности бросков (2,1%), 25-е место по результативной игре (3,5%) и 26-е место по рейтингу пасовых (87,9).
).
Показатели команды
| Кардиналы | Сихокс | |
| Уровень силы: Общий | 17 | 31 |
| Сила Ранг: Защита | 30 | 29 |
| Ранг силы: Нападение | 14 | 1-й |
| SOS Сыграно | 9-й | 25 |
| Средние наступательные снимки | 76,4 | 61,0 |
| % Run Plays | 33,8% | 37,1% |
| % Воспроизведение с передачей | 66,2% | 62,9% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | 0 | -0,01 |
| EPA за проход | -0,01 | 0,15 |
Сравнение QB
| Кардиналы | Сихокс | |
| Квотербек | К. Мюррей | Г. Смит |
| PFF Марка | 69,3 | 90,2 |
| Чистый рейтинг прохожих | 99,8 | 120,6 |
| Рейтинг проходимости под давлением | 34,6 | 85,6 |
| Крупный бросок % | 1,7% | 6,0% |
| Достойная оборота игра % | 2,1% | 3,8% |
| Номинальная мощность | 5 | 3 |
| Уровень мощности | 11 | 17 |
В 2021 году квотербек «Сихокс» Джено Смит занял первое место по частоте приземлений, но 29-е место по проценту результативной передачи на 20 с лишним ярдов.
Баффало Биллс @ Канзас-Сити ЧифсПоказатели команды
| Векселя | Начальники | |
| Уровень силы: Общий | 1-й | 2-й |
| Сила Ранг: Защита | 2-й | 11 |
| Ранг силы: Нападение | 3-й | 4-й |
| SOS Сыграно | 6-й | 8-й |
| Среднее количество наступательных снимков | 69,8 | 68,8 |
| % Run Plays | 28,6% | 34,6% |
| % Воспроизведение с передачей | 71,4% | 65,4% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | -0,29 | -0,09 |
| EPA за проход | 0,3 | 0,25 |
Сравнение QB
| Векселя | Чифы | |
| Квотербек | Дж. Аллен | П. Махоумс |
| PFF Марка | 87,5 | 85,8 |
| Чистый рейтинг прохожих | 104,6 | 116,9 |
| Рейтинг проходимости под давлением | 116,8 | 96 |
| Крупный бросок % | 5,2% | 4,5% |
| Достойная оборота игра % | 3,9% | 2,3% |
| Номинальная мощность | 7,5 | 7,5 |
| Уровень мощности | 1-й | 1-й |
QB Chiefs Патрик Махоумс боролся против Биллс больше, чем большинство команд, поскольку он видит резкое падение рейтинга пасовых (107,1 против всех команд против 90,5 против Биллов), ярдов за попытку (8,1 против 6,2) и среднюю глубину попадания (8,6 против 6,6) при игре в Buffalo с 2018 года9.0007
Даллас Ковбойз @ Филадельфия ИглзПоказатели команды
| Ковбои | Орлы | |
| Уровень силы: Общий | 5-й | 4-й |
| Сила Ранг: Защита | 5-й | 6-й |
| Ранг силы: Нападение | 26 | 11 |
| SOS Сыграно | 10 | 29 |
| Средние наступательные снимки | 63,8 | 76,4 |
| % Run Plays | 45,5% | 45,4% |
| % Воспроизведение с передачей | 54,5% | 54,6% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | -0,08 | 0,01 |
| EPA за проход | -0,1 | 0,17 |
Сравнение QB
| Ковбои | Орлы | |
| Квотербек | К. Раш | Дж. Хёртс |
| PFF Марка | 63,9 | 80,4 |
| Чистый рейтинг прохожих | 95,5 | 109,5 |
| Рейтинг проходимости под давлением | 89,7 | 59,1 |
| Крупный бросок % | 2,2% | 3,5% |
| Достойная оборота игра % | 3,7% | 2,0% |
| Номинальная мощность | 0 | 5 |
| Уровень мощности | 30 | 11 |
После того, как в 2021 году был разрешен четвертый по величине ярд за прием (11,9 ярда), второстепенные «Ковбои» были намного скупее в 2022 году, позволив всего 9,5 ярда за прием (второй самый низкий показатель в рейтинге). НФЛ) в этом сезоне.
Понедельник, 17 октября Денвер Бронкос @ Лос-Анджелес ЧарджерсПоказатели команды
| Бронкос | Зарядные устройства | |
| Уровень силы: Общий | 16 | 15 |
| Сила Ранг: Защита | 7-й | 19 |
| Ранг силы: Нападение | 21-й | 10 |
| SOS Сыграно | 28 | 21-й |
| Средние наступательные снимки | 70,4 | 70,4 |
| % Run Plays | 36,8% | 36,3% |
| % Воспроизведение с передачей | 63,2% | 63,7% |
| Агентство по охране окружающей среды за цикл | -0,31 | -0,14 |
| EPA за проход | -0,01 | 0,12 |
Сравнение QB
| Бронкос | Зарядные устройства | |
| Квотербек | Р. |