今天我们科普一下成都摇号助手,事业单位考聘什么意思

榜单整理了目前四川地区政务微信公众号排行情况，由新榜授权四川发布，由四川发布在四川地区独家权威发布，包括省直部门、市（州）、县（区、市）三大类，每周发布。

生活类榜单一共分为八大类，涵盖了“健康”、“教育”、“楼市”、“旅行”、“美食”、“民生”、“企业”、“资讯”等类别，每个榜单统计前20位。

每周省直部门、市（州）、县（区、市）、行业四大榜单同步发布，关注“四川发布”微信，可查看其他榜单详情。

【 省 直 周 榜 】

1、省直榜单中，本周“最受关注”政务微信文章：

本周“天府新青年”发布的文章《“青年大学习”第九季第三期来啦！（附第二期学习情况排名）》，其单篇阅读量均达到10万+次，位列省直部门政务微信单篇阅读数第一。

快来看看本周四川省省直微政务账号最热门10篇微信文章到底有哪些：

2、省直榜单中，本周“最受关注”政务微信账号：

本周“四川教育发布”发文40篇，以1670000+次阅读量总数占据四川省直部门政务微信影响力排行榜首位；“天府新青年”发文25篇，以950000+次阅读量总数位居榜单第二。

【 市 州 周 榜 】

1、市州榜单中，本周“最受关注”政务微信文章：

本周“成都发布”发布的文章《追风丞相瞬时移动？MTV伸手就来？》其单篇阅读量获得10万+次，在市（州）政务微信单篇阅读数中最高。

快来看看本周四川省市（州）微政务账号最热门10篇微信文章到底有哪些：

2、市州榜单中，本周“最受关注”政务微信账号：

在本周市州榜单中，“成都发布”发文102篇，以1640000+次阅读量总数911.5的新榜指数摘得区县类榜单桂冠；“最内江”发文87篇，以410000+次阅读量总数，818.2的新榜指数获得区县类榜单亚军。

【 区 县 周 榜 】

1、区县榜单中，本周“最受关注”政务微信文章：

本周，“西昌发布”发布题为《重磅！西昌市公开考聘事业单位工作人员83名》的文章，其单篇阅读量达到58140次，揽获区县政务微信单篇阅读数冠军。

快来看看本周四川省区县微政务账号最热门10篇微信文章到底有哪些：

2、区县榜单中，本周“最受关注”政务微信账号：

在本周区县榜单中，“西昌发布”发文79篇，以600000+次阅读量总数，845.9的新榜指数摘得区县类榜单桂冠；“天府发布”发文66篇，以230000+次阅读量总数，779.5的新榜指数获得区县类榜单亚军。

【 行 业 周 榜 】

在健康类榜单中，“成都商报四川名医”本周以370000+次阅读量总数占据健康类榜单冠军宝座，“健康成都官微”凭借120000+次阅读量总数,以752.0的新榜指数获得健康类榜单亚军；

在教育类榜单中，“四川省教育考试院”本周以450000+次阅读量总数领跑教育类榜单，“成都教育百师通”本周以250000+次阅读量总数，789.3的新榜指数获得教育类榜单第二名；

在楼市类榜单中，“成都购房通”本周以260000+次阅读量总数，821.3的新榜指数占据楼市类榜单榜首位置，“成都摇号助手”本周以230000+次阅读量总数，797.8的新榜指数占据楼市类榜单次席；

在旅行类榜单中，“成都周边游”本周以210000+次阅读量总数，787.3的新榜指数摘得旅行类榜单桂冠，“青城山都江堰”本周以80797次阅读量总数，727.8的新榜指数将旅行类榜单榜眼收入囊中；

在美食类榜单中，“成都美食”本周以230000+次阅读量总数，800.0的新榜指数获得美食类榜单冠军，“成都吃货团”以210000+次阅读量总数获得美食类榜单亚军；

在民生类榜单中，“成都本地宝”本周以1050000+次阅读量总数摘得民生类榜单桂冠，“成都同城会”本周以410000+次阅读量总数，831.1的新榜指数占据民生类榜单第二名；

在企业类榜单中，“成都商报房产发布”本周发文12篇，以100000+次阅读量总数，743.1的新榜指数坐上企业类榜单头把交椅，“成都懒汉圈”本周发文19篇，以100000+次阅读量总数，729.3的新榜指数位居企业类榜单次席；

在资讯类榜单中，“成都商报”以2960000+次阅读量总数，944.9的新榜指数获得资讯类榜单第一名，“四川交通广播”本周以1260000+次阅读量总数，893.9的新榜指数占据资讯类榜单第二名；

最后一起来看看8大“生活类”榜单的情况：

注：

【榜单采集时间】日榜：我们统计每天0点开始到当天24点前发布的图文数据，数据采集时间约为第二天中午12点，以确保子夜发布者亦可得到至少12小时的传播。

周榜：每周一统计上一周发布的全部文章的阅读数和点赞数。为更加科学全面地体现长尾传播效力，在微信周榜、月榜、年榜中，新榜实施回采，即纳入日榜截止时间之后的相关数据。

这是根据移动端传播规律来的，一般移动端的传播，72小时基本就经历了一个完整的峰谷波形，之后的数据量都非常低，几乎可以忽略不计，同时也考虑数据的时效性，所以我们统计的是三天的数据。

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