【Gemini活用】LookerStudioによるnote投稿記事のデータ分析
所属している団体のDXチームの話を聞き、GoogleスプレッドシートとLookerStudioを連携させれば、データをビジュアル化することが出来たり、分析にも使えるという。。。
面白そうなので、やってみよう。
ということで、手近で、公開しても大丈夫そうなデータということで、noteの投稿の記事をつかってやってみる。
ただ、noteのダッシュボードのデータは、CSV等のデータで取り出せるものではなさそう。
全部手入力は面倒だ。絶対にやりたくない。
こういうときこそ、Gemini先生の出番である。
手順
具体的な手順は以下の通り。
ダッシュボードをスクリーンショット
GeminiにOCRさせて表形式で出力➡スプレッドシート化
手作業でジャンルを追加
LookerStudioにぶち込む
Geminiにも分析してもらった
次いでに、Geminiのサイドパネル機能を使って、先ほどのスプレッドシートのデータを分析してと頼んでみた。
Geminiの出力結果は以下の通り（内容についての編集は一切していない）。
（以下Geminiの出力結果の引用開始）
`ビュー`、`コメント`、`スキ`の平均値、中央値ともに`Gemini`が最も高いです。
`Googleカレンダー`の記事は、他のジャンルと比較して`コメント`が多い傾向にあります。
`雑談`は、`ビュー`、`コメント`、`スキ`が最も少ないです。
散布図による可視化
`スキ`と`ビュー`、`コメント`と`スキ`、`ビュー`と`コメント`の関係を、ジャンルごとに色分けして散布図で可視化しました。
`スキ`が多い記事は、`ビュー`、`コメント`も多い傾向にありますが、必ずしもそうとは限りません。
`Gemini`の記事は、他のジャンルと比較して、`ビュー`、`コメント`、`スキ`が多い傾向にあります。
`雑談`の記事は、`ビュー`、`コメント`、`スキ`が最も少ないです。
考察これらの結果から、以下の様なことが考えられます。
`Gemini`に関する記事は、他のジャンルよりも人気があり、多くの注目を集めている可能性があります。
`Googleカレンダー`に関する記事は、他のジャンルよりも議論を呼び起こしやすい可能性があります。
`雑談`の記事は、あまり注目を集めていない可能性があります。
今後の分析
時系列データがあれば、時間の経過とともに、各ジャンルの記事の人気度がどのように変化しているかを分析できます。
記事の内容を分析することで、人気のある記事の特徴を特定できます。
他のウェブサイトやソーシャルメディアのデータと組み合わせることで、記事の拡散状況を分析できます。
これらの分析を通じて、より深く記事のパフォーマンスを理解し、今後のコンテンツ作成に役立てることができます。
（以上引用終わり）
感想まとめ
わかることは、Gemini関連の投稿記事が、大半を占めており、見られているし、スキも集めている、といったところか。
・・・・で？(笑)まあそんなことは知っているんだが。
こ、これは、もしかして、コンビニのPOSデータを膨大な予算をかけて分析した結果が、『ペットボトルのお茶とおにぎりは、いっしょに買われることが多い』ということが分かったという、悲しきDX沼状態では・・・
この話は、以下の本に載っており、結構好きな話である。
自分は予算をかけてはいないので、金銭的にはノーダメージ🐻
もっとも、この件で、時間は消費したので、時間的にはダメージは大である。