新聞面對面

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@新聞面對面ch50
UC8w76cjoqEArF-ns44l_ujA YouTube 생성일: 17.07.2018 Chinese Entertainment YouTube에서 열기
처음 수집됨: 09.04.2026
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Chinese
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Entertainment
예상 월 수익
$86,827 – $260,481
30일 조회수 × 주제 CPM 기준

날짜

날짜 구독자 ± 조회수 ± 영상 ±
2026-08-28 469 000 — 493 819 914 — 14 895 —
2026-09-01 470 000 +1 000 496 581 271 +2 761 357 14 916 +21
2026-09-03 470 000 0 496 844 815 +263 544 14 939 +23
2026-09-07 471 000 +1 000 497 124 463 +279 648 14 966 +27
2026-09-08 471 000 0 497 174 800 +50 337 14 976 +10
2026-09-10 471 000 0 501 722 179 +4 547 379 14 997 +21
2026-09-11 471 000 0 502 835 926 +1 113 747 15 008 +11
2026-09-12 471 000 0 503 356 282 +520 356 15 015 +7
2026-09-20 473 000 +2 000 508 896 972 +5 540 690 15 074 +59
2026-09-21 473 000 0 509 006 816 +109 844 15 078 +4
2026-09-23 474 000 +1 000 510 500 631 +1 493 815 15 100 +22
2026-09-27 474 000 0 513 199 895 +2 699 264 15 130 +30
2026-09-28 474 000 0 513 572 415 +372 520 15 130 0
2026-09-29 475 000 +1 000 514 011 590 +439 175 15 136 +6
2026-10-02 475 000 0 515 831 760 +1 820 170 15 177 +41
2026-10-03 476 000 +1 000 516 894 490 +1 062 730 15 178 +1
2026-10-07 477 000 +1 000 519 221 466 +2 326 976 15 204 +26
2026-10-08 477 000 0 520 098 063 +876 597 15 215 +11
2026-10-09 477 000 0 521 063 259 +965 196 15 224 +9
2026-10-13 478 000 +1 000 523 852 950 +2 789 691 15 248 +24
2026-10-16 479 000 +1 000 526 044 845 +2 191 895 15 277 +29
2026-10-23 486 000 +7 000 532 665 901 +6 621 056 15 332 +55
2026-10-24 487 000 +1 000 533 494 202 +828 301 15 343 +11
2026-10-26 487 000 0 535 327 834 +1 833 632 15 344 +1
2026-10-27 488 000 +1 000 536 201 707 +873 873 15 355 +11
2026-10-30 488 000 0 538 726 721 +2 525 014 15 392 +37
2026-11-01 489 000 +1 000 540 542 634 +1 815 913 15 402 +10
2026-11-05 501 000 +12 000 547 408 656 +6 866 022 15 450 +48
2026-11-07 502 000 +1 000 550 056 771 +2 648 115 15 467 +17
2026-11-09 latest 502 000 0 551 704 764 +1 647 993 15 469 +2
일일 평균 806 988 436 8
주간 평균 7 500 8 188 465 63
최근 14일 15 000 16 376 930 125
최근 30일 25 000 30 641 505 245

채널용 차트 및 예측 新聞面對面

채널 성장 예측에 대하여 新聞面對面: 예측은 과거 데이터의 선형 회귀를 기반으로 계산되었으며 참고용입니다.

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