過去の投稿記事を見返して考察してみたら、出来ていないことが浮き彫りになってしまったお話
今年10月からプログラミングを習い始めたことをきっかけに、アウトプットの練習と記録がてら、Qiitaとこちらのnoteにて記事を書くようになりました。
そろそろ記事を書き始めて2か月が経ちますので、
・Qiita記事はGoogle Analitics(GA)
・noteはデフォルトのダッシュボード
を使って、振り返りがてら色々と分析してみます。
振り返りの前に、アウトカムの話を少々
アウトプットすることも大事だけど、アウトカムを意識することが大事!と先日耳にしました。アウトプットは良く耳にする言葉ですが、アウトカムは初めて聞く言葉でした。
アウトプット=「出力結果」
アウトカム=「出力結果を元にして獲得した成果・効果」
を指すようです。
パン屋さんを例にすると、
まずは小麦やあんこ、クリームなどを仕入れて、パンを製造して店舗に並べます。このとき、製造したパンがアウトプットに当てはまります。
お客さんが来店してパンを購入し、帰ったとします。次の日、お客さんが「昨日のパンがとても美味しくて、また来ちゃったの」と店員に話しかけたとしましょう。これは「価値ある商品を製造した結果、リピーターを獲得した状態」と言えるので、アウトカムに当てはまります。
出典:ferretマーケターのよりどころ
分かりやすい例ですね。
そして、アウトカムに関して、このようなことも書かれています。
必死で作ったアウトプットも、アウトカムにつながらなければ意味がありません。常に「アウトプットを自分なりに解釈する」「解釈の結果、とるべき行動を考える」という”意思決定に繋ぐためのもう一歩”を意識することを心がけましょう。
出典:GiXo
ぎくっ!!
まったく考えたことがない、、、
せっかく振り返るので、
記事投稿(アウトプット)し、記事を元にして獲得したスキ(アウトカム)の観点で、考察しようと思います!
ちなみに、QiitaではnoteでいうスキをLGTM(Looks Good To Me)と表現します。
4つの記事紹介
スキ・LGTMに着目し、4つの記事を紹介します。
①LGTM数が最も多かったQiita記事
②LGTM数が伸びると予想していたが伸びなかったQiita記事
は、Google Analitics(GA)を使って、
③スキ数が最も多かったnote記事
④スキ数が伸びると予想していたが伸びなかったnote記事
は、デフォルトのダッシュボードを使って見ていきます。
Qiita記事(2021年11月23日20:30時点)
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計8投稿 views:16,900 LGTM:75 ストック:37
平均 views:2,112 LGTM:9.3 ストック:4.6
Google Analiticsで見てみると、異様に少ない。
原因を探ってみると、
出典:Googleアナリティクス を Qiita に 設定 しよう
おっと。。。
過去に遡ってのデータ収集を行うことが不可!!
11月13日にGoogle Analiticsの設定したので、それ以前は取れていないのか。。。考察する前に出鼻をくじかれた気分。
まっ、気を取り直して、Let’s Go!!
①LGTM数が最も多かったQiita記事
投稿日:2021年11月17日 views:5,696 LGTM:16 ストック:17
私の過去の投稿の平均は、views:2,112 LGTM:9.3 ストック:4.6ですので、非常に多いと言えます。
投稿した近辺の日を見てみると、18・19日に山があることが分かります。
Twitterで書いた記事を毎回ツイートしていますが、t.co / referral8件、twitter.com / social6件と、さほど多くありませんでした。
ほぼほぼdirect / noneです。参照元のページがない、もしくは不明なセッションのことを指します。
仮説:これだけ見られていて、LGTMがあるというのには何か秘密があるはず。何らかの方法で転載や紹介されているのではないか。
検証と今後の行動:そのヒントはQiita上で自分の投稿に対するお知らせにありました。
【毎日自動更新】Qiitaのデイリーいいねランキング!ウィークリーもあるよ(避難所)の18日のランキング18位に入っておりました!ありがたき!LGTM513、ストック数174の記事ですので、それなりのインパクトがあるようです。
また、まさかのトレンド入りしていました!ビックリです!(スクショ撮り忘れました)
投稿してからの初速が大事だと思いますので、投稿時間帯を朝昼夕別に反応を見たり、拡散力のあるタグ選定の意識を一層高めていこうと思います。
ちなみに、一番最近の記事もトレンド入りしましたので、どれだけ伸びるか楽しみです!
②LGTM数が伸びると予想していたが伸びなかった記事
内容的には我ながら頭おかしい(褒め言葉)記事だと気に入っています。
投稿日:2021年11月4日 views:984 LGTM:7 ストック:2
前述の通り、11月13日以前のデータはGoogle Analiticsで取れなかったため、他の方法で伸びなかった理由を探ってみます。
Twitterのアナリティクスを見ると、驚くほど拡散していませんでした。
LGTMの前に記事を見てもらわないことには始まりません。
ちなみに、伸びた伸びた投稿はこちらです。
インプレッションが97と520と5倍以上の差があります。他にはリンクのクリック数にも約4倍の差やリツイートがされているされていない所にも差が表れています。
仮説:LGTMが伸びていない投稿は内容云々よりもまず、記事を見られていないのではないか。その理由はTwitterでのハッシュタグ選定にも原因があるのではないか。
検証と今後の行動:振り返ってみると、伸びていない投稿は技術的なハッシュタグのみの投稿でした。技術タグ以外の記事に関係するタグをつけることを意識します。今回の例で言うと、#ゆでたまご #ダイエット等のタグです。
note記事(2021年11月23日22:30時点)
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計10投稿 ビュー:763 コメント:5 スキ:64
平均 ビュー:76.3 コメント:0.5 スキ:6.4
③スキ数が最も多かったnote記事
投稿日:2021年11月11日 ビュー:82 コメント:0 スキ:9
仮説:サムネイル画像を作成したことにより、どんなことを記事にしているかが分かる→興味をもった方が記事を読む→共感度=スキが増える。のような思考フローを生んでいるのではないか。
今までの記事に使用したサムネイル画像(一部)です。
比較してみると、作成した方がオリジナリティは出ますね!
とはいえ、フォトギャラリーからその時の投稿に合ったサムネイル画像を探すのは楽しく、いつも助かっています!
検証と今後の行動:ファーストビューで目に留まったり、何についての記事かがわかったり、オリジナリティがあったり、まずは読んでみようかなと思ってもらえるようなサムネイル画像を設定する。色々と試行錯誤しようと思います。
といいつつも、今回のサムネイル画像は気に入り過ぎて、どうしても使いたかったので拝借しました!
④好き数が伸びると予想していたが伸びなかった記事
投稿日:2021年11月8日 ビュー:101 コメント:4 スキ:6
仮説:記事につけるタグの選定が適切でなく、見られてはいるものの見て欲しい方に届けられていないのではないか。
検証と今後の行動:この記事につけたタグは、#挑戦32,605件 #アイデア12,523件 #IoT4,162件 #JavaScript4162件 #ハッカソン549件でした。
挑戦・アイデアは非常に数が多いためリーチしやすいが、その分記事が流れやすい、何よりも届けたい人が曖昧です。
タグ付けするコツは、どのようなタイプの作品かを表す表現形態のタグ、何について語るのかのジャンルのタグ、特定のものについて語ったものの場合につけるシリーズ名や商品名のタグ、関連しそうなキーワードのタグをつける、と分類出来ると知りました。
参考:タグをつける(noteのはじめかた)
関連しそうなキーワードタグ(例えば、マリオについての記事であれば任天堂タグをつける)の活用は特に出来ていませんでした。
今回の場合、#筋トレ #運動のようなタグです。また、#obnizのようなシリーズ名タグもつけれたなと思います。こちらも色々試行錯誤する余地ありです。
過去記事を考察してみて
初投稿記事まで遡ってみると、本当に消したくなるような恥ずかしい文章力や構成や内容でした(汗)
まぁそれも成長の証(←自分で言うな)ってことでご勘弁を!
振り返ってみると、色々と検証する必要があることや今後試したいことが出てきました。そこに気付けた点は本当良かったです。
必死で作ったアウトプットも、アウトカムにつながらなければ意味がありません。常に「アウトプットを自分なりに解釈する」「解釈の結果、とるべき行動を考える」という”意思決定に繋ぐためのもう一歩”を意識することを心がけましょう。
出典:GiXo
冒頭のアウトカムのくだりでの引用文ですが、言葉で聞いただけでは正直しっくりきませんでしたが、実際に考察してみると重要性が理解出来ました。
アウトプットだけでなく、アウトカムまで意識を上げることで、まだまだ成長出来そうですし、この能力は仕事でもプライベートでも活かせる一生モノのだと感じます!
たくさんのスキとLGTMをいただけるよう頑張りますっ!