過去記事を分析してみたら偏愛マップみたいになった。
PDCA 大事だから今までの記事を分析してみたよ。
…ということで、書く習慣１ヶ月チャレンジを完遂し、今までの記事を振り替えるとともに、分析するのが好きなので、してみました。
９月９日からnoteの公開を開始。
10月24日までに公開した記事数……３４記事。
で、これが１ヶ月半が経過した、
１０月２４日でのダッシュボードです。
全体の合計と、
こちらがビュー数が多かった記事。
「え、合計2000人とか、1記事で100人以上見てくれてるってスゴくない？」
………って思ったんですけど、この「ビュー数」がたいそうなくせ者らしく、
記事を見てくれた数ではない
のです。
note公式さんが言うには、
■全体ビュー
記事ページに加え、記事がタイムラインなどの一覧ページに表示された回数も加算されています。
ビュー数は変動することがあります。あらかじめご了承ください。
つまり。
純粋に記事を見た回数ではないよ。
トップページに表示されたり、
記事を読んだ後にこういう記事もあるよって紹介された時点で
カウントされるよ。
………って数字らしいのです。
こちらの記事でより詳しく説明してくれているので、私のようにnote始めたばっかりの方は参考にしてください。
こちらの記事を参考にすると、表示されるだけでもカウントされてしまうので、実際に記事を読んでいるのは半分くらいと認識するのが基本とか。
それでも私にとっては1,000人見てくれただけで御の字です。
ありがとうございます。
次に、記事を読んでくれたか、記事を読もうと思ってブックマークのつもりでつけてくれたか、そんなスキ数が多い順に並べたのがこちら。
一番最初の記事が一番多いというのが定番みたいですが、
オタク気質を発動した記事がビュー数もスキ数も多い傾向です。
そんな賢治と京極堂とマッキーに傾倒した記事3つはこちら。
みんなオタク語りが読みたいのでしょうか。
もしくは同じようなオタクなんでしょうか。
じゃあ、この記事で使われている言葉のうち、どんなワードが多いのだろうか。
それをどうやって調べれば良いのだろうか、と検索したところ。
文章を分析してくれるAIがあるようです。
テキストマイニングというらしいです。
こちらを使って、
スキ数上位5つの記事をさらに分析すると、
こうなる。
うん、そら、そうだよね。
偏りがある記事だからこうなるよね。うん。知ってた。
これを見た瞬間、
斎藤孝さんの「偏愛マップ」じゃん。
って思ったのは私だけではないはず。
ごめん、読んだことはないんですが………
でも、やっぱり「好き」のパワーなんだろうなと思うのです。
実際、私も楽しく書いていた記事でしたので。
ということで、これからも私は賢治とマッキーを推していって、
マニアックなことを貫きます。
そして1ヶ月に一回はダッシュボードを振り返って、
全体ビューは、前よりどのくらい増えたかしら？くらいの参考で見て、
スキ数はどんな記事に偏ってるかしら？という気持ちで見ようと思います。
PDCA大事。
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