アウトプットした記事がどのように読まれているか？振り返ってみました！（Googleアナリティクス＆noteダッシュボード）
プログラミングを学び始めて１カ月半。
・技術系→Qiita
・思考系→note
に学んだことをアウトプットしてきたのですが、
実際にどのように読まれているのか？というところを、ここで一度振り返ってみようと思いました。
Qiita記事をGoogleアナリティクスで分析
そもそもGoogleアナリティクスって何？というところから、初心者の私はつまづいてしまったのですが、この記事がすごく分かりやすかったので、基礎知識として、一読することをおすすめします！
全体を通して、自分の中で気になった記事を２つピックアップしました。
Aの記事（いいね！1・ストック0）
自分の中では、
≪ターゲット≫亭主関白をサポートしたい奥様へ
≪用途≫ぱっと見では分からない「缶ビールの残量」をAIが判定
ということが、はっきりと見えて分かりやすいと思ったのですが、いまいち伸びなかったです。
Bの記事（いいね！17・ストック16）
これは自分の中で最もいいね！が多かった記事で、
≪ターゲット≫仕事帰りの方へ
≪用途≫買い忘れがないか？通知+買い物リストのリマインド
を意識して記事を書いてみました。
どこが良くて、どこをもっと頑張る必要があったのか？を振り返っていきたいと思います。
仮説①：ターゲット層の選定ミス
Aの記事では”亭主関白をサポート”ということで、「既婚の女性」にターゲットが絞られます。
一方で、Bの記事では”仕事帰り”ということで、「働く人」という幅広いターゲットになります。
ここが違いなのではないか？と思い、Googleアナリティクス（以下、GA）のユーザー属性を見てみようと思いました。
考察①：ユーザー属性
・・・データがありませんとのことでした。
先程のど素人、マーケターへの道～Googleアナリティクス編【第1話】～によると、”性別･･･どんなページを見てるとかGoogleの情報から、判断しているようだ。”とのことなので、Googleが判断ができなかったということですね。
いろいろ調べてみると、
・ Qiitaのユーザーの半数（50％）はエンジニア
・ エンジニアの男女比は8：2
参考1：【Qiita広告について】#2 Qiitaのユーザー属性と活用事例
参考2：経済産業省「2017 年版情報サービス産業 基本統計調査」P29
とのことなので、
気付き①：ターゲット層を絞りすぎて、記事を読んでもらえなかった
Qiita記事を読んでもらう・共感する人を増やすという上では、ターゲット選定ミスをしてしまったのがAの記事でした。
たくさんの人に共感を広げていくためには、記事を読んでもらわないといけない。
そのためには、どんな人がここにいるのか？というところから考えないといけないと感じました。
仮説②：いろいろな記事に転載され、他のリンクから飛んできた
Bの記事に関しては、毎日通知がたくさんきていたのですが、
・ いいね！がたくさんついたことで、トレンドに入った
・ ストックしてくれた人が参考記事としてリンクをはってくれた
ので、いろいろな流入があったのではないか？と考えています。
考察②：トラフィック獲得レポート
GAのトラフィック獲得レポートから、
・ セッションメディア･･･どこから流入してきたのか？
・ セッション･･･何回見てくれたのか？
を見ていきました。
ここでの用語をまとめると、
・ (none)･･･分からない
・ feed･･･feedからの（Qiitaでは、ホーム、タイムライン、トレンド）
・ referral･･･外部サイトのリンクから
・ social･･･SNSから
・ organic･･･検索サイトから直接
なので、やはり感覚値で感じていたトレンドや外部サイトのリンクから、記事を読んで下さった方が多かったです。
気付き②：いいね！といった共感を生むことで、どんどん輪が広がっていく
しっかりと目の前の一人に共感を生むことができれば、そこからどんどん輪を成して広がっていくのだと痛感しています。
とはいえ、トレンドに入るために！とか、リンク貼ってもらうために！ではなく、このプロトアウトをこんな人に届けたい！！というスタートが大事だと思うので、ここは意識していきます。
note記事をダッシュボードで分析
次は思考系でまとめたnote記事をnoteのダッシュボードで分析して見たいと思います。
ここでも気になった記事を2つピックアップします。
Cの記事（いいね！8）
これは、はじめてのハッカソンに挑戦した際の記事で、最優秀賞を取ったので、たくさんいいね！をいただきました。
Dの記事（いいね！4）
この記事は、自分の中でも分かりやすくやりたいことをまとめたり、他の記事にリンクを貼ったりしたのですが、いまいち、いいね！が伸びませんでした。
実際にダッシュボードで見ると、このような結果です。
このダッシュボードのみなので、GAほど粒度は細かくないですが、
気付き③：繰り返し記事に転載することで、閲覧数を上げることができる
閲覧数が他の記事に比べると多いです。
これはDの記事なのですが、10月末から毎週繰り返し、他の記事にリンクを貼っていたからではないのか？と仮説ではありますが、思ってます。
一方で、見てもらえたからと言って、いいね！をもらえるかは別問題というのは反省です。
気付き④：お祝いでいいね！が押したくなる
Cの記事はハッカソン最優秀賞を取ったということで、お祝いの意味も込めていいね！と押したくなったのではないか？と推測しています。
特に他の記事と比べて、突出して何かがあったわけではないので、ここが大きな違いかと思っています。
まとめ
今回の振り返りと分析で以下の4つの気付きがありました。
気付き①：ターゲット層を絞りすぎて、記事を読んでもらえなかった
気付き②：いいね！といった共感を生むことで、どんどん輪が広がっていく
気付き③：繰り返し記事に転載することで、閲覧数を上げることができる
気付き④：お祝いでいいね！が押したくなる
この気付きを活かして、次からは、
施策①：プロトアウトは尖っているけど、ターゲットは絞りすぎない
施策②：自分がいいね！を押すことで、相手にもいいね！を押してもらいやすい環境をつくる
施策③：もっと共感を生めるような内容で繰り返し載せる記事をつくる。突出して閲覧数が多い記事をつくる（トレンドにものりやすいかも）
施策④：お祝いのような思わずいいね！が押したくなるような、内容を盛り込む
ということは、意識して行っていきたいと思います。
こうやって記事を書きっぱなしにせずに、振り返っていくことも大切だと改めて感じました。