私がこの投稿を書(shū)いている理由は、私たちの多くが深く考えていない Dev.to の側(cè)面、つまりフォロワーに光を當(dāng)てるためです。私たちはコンテンツの作成に多大な労力を費(fèi)やし、それが読者の共感を呼び、コミュニティを構(gòu)築することを願(yuàn)っていますが、実際にあなたをフォローしているのは誰(shuí)なのか疑問(wèn)に思ったことはありますか?

この記事では、Dev.to のフォロワーを分析するために私が行った手順と、その結(jié)果わかったことを共有します。その過(guò)程で、いくつかの驚くべきパターンに気づくかもしれません。これらのフォロワーの一部が本物であるかどうか疑問(wèn)に思うものです。その中に「ボットのような」活動(dòng)が存在する可能性はあるでしょうか?非難するつもりはありませんが、検討する価値はあります。代わりに、自分のフォロワー データを詳しく調(diào)べて、自分自身で発見(jiàn)をすることをお?jiǎng)幛幛筏郡い人激い蓼埂?/p>

視聴者を分析する理由

Dev.to の著者が自分のフォロワーを見(jiàn)て、次のような疑問(wèn)を抱くことがよくあります: 彼らは誰(shuí)ですか?彼らはエンゲージしていますか? 殘念ながら、このプラットフォームでは、フォロワーのアクティビティやエンゲージメントについてはあまり洞察が得られません。これが、私が分析用のカスタム Jupyter ノートブック を作成するきっかけとなったもので、私はこれを Dev.to Audience Analyzer と呼んでいます。このノートブックは、フォロワーに関するデータを抽出して分析するのに役立ち、プラットフォームではすぐには表示されない洞察を明らかにします。

このツールを使用すると、アクティビティ、プロフィールの完成度、その他のパタ??ーンに基づいてフォロワーを分類(lèi)できます。そして、言っておきますが、調(diào)査結(jié)果の中には…普通ではないものもありました。まさか見(jiàn)つけられるとは思っていませんでしたが、ここにありました！私がこれにどのようにアプローチしたかを見(jiàn)てみましょう。

フォロワーについて學(xué)べること

Dev.to の視聴者を分析する場(chǎng)合、Dev.to の API と軽い Web スクレイピングを使用して、かなりの量の情報(bào)を収集できます。さまざまなソースからのデータをつなぎ合わせることで、フォロワーのエンゲージメントとアクティビティのレベルをより明確に把握できます。

Forem API 経由で記事とフォロワーを取得する

Forem API は、記事やフォロワーを含むいくつかの Dev.to エンティティへのアクセスを提供します。

• 記事: タイトル、タグ、公開(kāi)日、エンゲージメント統(tǒng)計(jì)などの詳細(xì)を含む獨(dú)自の公開(kāi)記事を取得できます。この情報(bào)は、API エンドポイント getUserArticles.

経由で入手できます。

• フォロワー: フォロワーのリストを取得し、ユーザー名、ユーザー ID、プロフィール畫(huà)像、フォローした日付などの詳細(xì)を確認(rèn)できます。この情報(bào)には、getUserFollowers エンドポイントを介してアクセスできます。

API によって返されるフォロワー データの例は次のとおりです。

{<br>
  "type_of": "user_follower",<br>
  "id": 72,<br>
  "created_at": "2023-04-14T14:45:36Z",<br>
  "user_id": 1375,<br>
  "name": "Taylor \"Chrystal\" \:/ Pfannerstill",<br>
  "path": "/username435",<br>
  "username": "username435",<br>
  "profile_image": "/uploads/user/profile_image/1375/11fa0607-0d22-4c3c-b339-490ff1e25e8d.jpeg"<br>
}<br>

フォロワーのプロフィールを調(diào)べて追加の洞察を得る

フォロワーのユーザー名または ID を取得したら、API の v0 バージョンの getUser エンドポイントを使用して、より詳細(xì)なプロフィール情報(bào)を取得できます。これには、プロフィール、所在地、GitHub リンク、その他の公開(kāi)プロフィールの詳細(xì)が含まれるため、プロフィールの完全性を評(píng)価できます。

エンゲージメント指標(biāo)のプロファイル ページをスクレイピングする

API 経由で利用できるデータに加えて、パブリック プロファイルをスクレイピングして、さらに多くの指標(biāo)を明らかにすることもできます。たとえば、私やあなた自身のプロフィール ページを見(jiàn)ると、API では入手できない追加情報(bào)が表示されます。

• バッジ: ユーザーが獲得したバッジを表示します。これは、アクティビティとエンゲージメントを示すことができます。

• 統(tǒng)計(jì): 公開(kāi)された投稿の數(shù)、書(shū)き込まれたコメント、フォローされたタグなどを表示します。

• 最近のアクティビティ: 最新の投稿またはコメントが表示され、エンゲージメント レベルに関する詳細(xì)なコンテキストが提供されます。

API とプロフィール ページからのデータを結(jié)合した結(jié)果、分析用の 2 つの主要なデータセットが完成しました。 1 つのデータセットは私の記事をカバーしており、タイトル、created_at、public_reactions_count などの詳細(xì)が含まれています。もう 1 つは私のフォロワーに関するもので、ユーザー名や場(chǎng)所から、article_count、comments_count などの指標(biāo)、さらには獲得したバッジに至るまで、あらゆるものが含まれます。フォロワー データセットには、created_at 列とjoined_at 列の両方が含まれていますが、少し混亂する可能性があります。created_at はユーザーが私をフォローした日付を示し、joined_at はユーザーが最初に Dev.to に參加した日付を示します。興味があれば、GitHub で抽出コードを確認(rèn)してください。データは 2 つのパンダ データフレームに取り込まれます。

注意: Forem API には厳格なレート制限があるため、データ抽出が遅くなる可能性があります。処理を高速化するために抽出を並行して実行しようとしましたが、レート リミッターに達(dá)して停止することがよくあります。參考までに、約 2,500 人のフォロワーのデータを取得するのに約 40 分かかりました。したがって、より多くのフォロワーがいる場(chǎng)合は、忍耐が鍵となります!

Dev.to Audience Analyzer の使用を開(kāi)始する

自分のフォロワーを分析することに興味がある場(chǎng)合は、ローカル コンピューターで Dev.to Audience Analyzer Jupyter ノートブックを?qū)g行できます。分析に入る前に、Python 環(huán)境をセットアップして、すべての依存関係が正しくインストールされていることを確認(rèn)する必要があります。

1. Python 環(huán)境のセットアップ: プロジェクトの GitHub リポジトリにある README の指示に従って、仮想環(huán)境をセットアップし、必要なライブラリをインストールし、Dev.to API を使用して .env ファイルを構(gòu)成します。キー。

2. ノートブックの実行: 環(huán)境の準(zhǔn)備ができたら、Jupyter で Analysis.ipynb を開(kāi)き、セルを?qū)g行して Dev.to フォロワー データを抽出して分析します。このノートブックでは、フォロワーのアクティビティ、プロフィールの完成度、エンゲージメント パターンを視覚化することができます。

私の開(kāi)発者をフォロワーに深く掘り下げる

この章では、私自身のフォロワーに対して行った詳細(xì)な分析について詳しく説明します。彼らの関與度、プロフィールの完成度のパターン、そしてその過(guò)程で気づいたいくつかの奇妙な傾向を見(jiàn)ていきます。ただし、この詳細(xì)な內(nèi)容に興味がない場(chǎng)合は、主な要點(diǎn)を詳しく説明する次の章に進(jìn)んでください!

まず、時(shí)間の経過(guò)とともにフォロワーがどのように増加したか、そして新しい記事を公開(kāi)した後にフォロワー數(shù)に目立った増加があったかどうかを把握したいと思いました?，F(xiàn)在、記事が 11 件あり、フォロワー數(shù)が 2,485 人なので、特定のコンテンツがこれらの數(shù)字を押し上げているかどうか知りたいと思っていました。そこで、日ごとの新規(guī)フォロワー數(shù)を示す棒グラフを作成し、累積フォロワー數(shù)を線でプロットしました?？kの破線はそれぞれ記事の公開(kāi)日を表しており、コンテンツの公開(kāi)とフォロワーの急増との間に相関関係があるかどうかを簡(jiǎn)単に確認(rèn)できます。

すぐに、2024 年から 2003 年初めにかけて顕著な大規(guī)模な急増があります。ただし、この靜的なグラフを見(jiàn)るだけでは、どの特定の記事がこの急増を引き起こしたのかを正確に特定するのは困難です。さらに深く掘り下げて、特定の記事がこのジャンプの原因となったかどうかを確認(rèn)するために、より明確なビューを得るために、Plotly でよりインタラクティブなものを試してみることにしました。

このグラフから、フォロワー數(shù)の大幅な急増が実際に私の記事「ソングライティングのための AI 學(xué)習(xí)の旅: LSTM とテイラー スウィフト」に関係していることがわかります。私はこの記事をいくつかの外部チャネルで宣伝したところ、間違いなく記事の勢(shì)いが増し、新しいフォロワーの波が集まりました。この種の洞察は役に立ちます。これは、Dev.to を超えてコンテンツを共有することが、フォロワーの増加にどのように顕著な影響を與える可能性があるかを示しています。

次に、もう少し深く掘り下げていきたいと思います。各記事の公開(kāi)日に私の新しいフォロワーのうち、実際に Dev.to 自體を初めて知った人は何人いるでしょうか?ここからが面白くなり始めました。データを調(diào)べてみると、記事の公開(kāi)日に現(xiàn)れたフォロワーのうち、なんと 98.5% が同日參加者だったことがわかりました。

これを聞いて疑問(wèn)に思ったのですが、この人たちは私の記事を見(jiàn)て、その場(chǎng)で Dev.to への參加を決めたのでしょうか?それともその逆でしょうか。彼らは Dev.to に參加し、その日のうちにどういうわけか私の記事に遭遇したのでしょうか?いずれにせよ、同日のフォロワーの多さは驚くべきことであり、この取り組みがどれほど本物であるかについて、私の心にいくつかの疑問(wèn)が生じたのは間違いありません。

さらに興味深いのは、私をフォローした同じ日に Dev.to に參加したフォロワーたちが、ただ消えたのではなく、プラットフォームに留まり続けていることです。これをより明確に把握するために、Dev.to でのフォロワーの時(shí)間の分布をプロットし、これらのフォロワーが參加日からどのくらいの期間存在し続けているかを示しました。

次に、フォロワーのプロフィール屬性を詳しく見(jiàn)ていきたいと思います。記入されている屬性は 1 つだけですか?いくつかの組み合わせ？私のフォロワーベースの質(zhì)を理解するために、さまざまなプロフィール屬性を調(diào)べて、これらのプロフィールがどの程度完全であるか、またはアクティブであるかを確認(rèn)しました。

以下の棒グラフは、次のような特定のプロフィール屬性を持つフォロワーの數(shù)を示しています。

• コメントや記事を書(shū)く

• バッジ、Twitter/GitHub ユーザー名、Web サイト、または場(chǎng)所がリストされている

• プロフィール畫(huà)像または概要の追加

• Dev.to でタグをフォローしています

また、「空のプロフィール」、つまりアクティビティやプロフィールの詳細(xì)がまったくないフォロワーにもフラグを立てました。

私の 2,485 人のフォロワーのうち、全員がプロフィール畫(huà)像を持っていることから、Dev.to がデフォルト畫(huà)像を割り當(dāng)てている可能性が高いことが示唆されます。これは、プロフィール畫(huà)像の屬性がこの分析に意味のある洞察を提供しないことを意味します。

興味深いことに、ほとんどのフォロワーはタグもフォローしています。ただし、タグがフォローする特定のタグの詳細(xì)にはアクセスできないため、この屬性は実用的な洞察をあまり提供しません。

次に、プロフィールに屬性が 1 つだけ記入されているフォロワーを調(diào)べました。分析のこの部分は、深く関與していない可能性のあるフォロワーの間で最も一般的な最小限のプロフィールの詳細(xì)を特定するのに役立ちます。

棒グラフは、唯一のプロフィール詳細(xì)として 1 つの屬性だけを持つフォロワーの數(shù) (GitHub ユーザー名のみ、タグのフォローのみ、場(chǎng)所のリストのみなど) を強(qiáng)調(diào)表示します。

• タグのみをフォロー: 大規(guī)模なグループ (フォロワー 530 人) には、「タグをフォロー」屬性のみがあります。前に述べたように、タグがフォローしている特定のタグを詳しく調(diào)べることはできないため、このグループをさらなる分析から除外することにしました。

• バッジのみ: もう 1 つの興味深いグループ (24 人のフォロワー) にはバッジのみがリストされており、その他のプロフィール情報(bào)はありません。これは異例であり、いくつかの危険信號(hào)が発生したため、バッジの分布を分析してこれらのフォロワーを詳しく調(diào)査することにしました。

フォロワーのアクティビティをもう少し詳しく調(diào)べるために、フォロワー間のバッジの分布を調(diào)べました。上の棒グラフは、最も一般的なバッジのトップ 10 を示しており、「One Year Club」バッジがリストを占めています。

しかしここで問(wèn)題があります。これらの X 年クラブのバッジ (「一年クラブ」や「二年クラブ」など) は、実際にはフォロワーの活動(dòng)についてはあまり語(yǔ)っていません。これらは、一定期間 Dev.to に留まったことに対してのみ授與されます。関與や貢獻(xiàn)に対して授與されるものではありません。したがって、私のフォロワーが実際にどのくらいアクティブであるかを把握するのには正確には役に立ちません。

そのため、私はこれらの X 年クラブのバッジを分析から除外することにしました。私のフォロワーがプラットフォーム上で実際に何をしているのかについては、まったく洞察が得られません。

X 年クラブのバッジが邪魔にならないので、私のフォロワーの中でアクティブなバッジのトップ 10 が表示されます。これらのバッジは、最初の記事の公開(kāi)に対する 執(zhí)筆デビュー、継続的な活動(dòng)に対する コミュニティ ウェルネス ストリーク、イベント參加に対する ハクトーバーフェストの誓約 など、真のエンゲージメントを示しています。これにより、ただぶらぶらしているだけでなく、実際に Dev.to でアクティブに活動(dòng)しているフォロワーをよりよく見(jiàn)ることができます。

X- Year Club バッジが邪魔にならないため、ただぶらぶらしているだけでなく、Dev.to で実際にアクティブに活動(dòng)しているフォロワーをよりよく見(jiàn)ることができます。しかし、バッジだけではすべてを語(yǔ)ることはできません。また、GitHub、Twitter、個(gè)人 Web サイトなどの外部プロファイルにリンクしているフォロワーの數(shù)も調(diào)べました。結(jié)局のところ、大多數(shù)は自分の GitHub のみをリストに挙げていますが、テクノロジーに熱心な人々を考えると、これは當(dāng)然のことです。少數(shù)には個(gè)人の Web サイトや Twitter が含まれており、複數(shù)のプラットフォームにリンクしているものはほんの一握りです。

Dev.to 內(nèi)での活動(dòng)に関しては、私の熱心なフォロワーの中にはバッジと記事を組み合わせて持っている人もいます。中には、書(shū)いたり、コメントしたり、バッジを集めたりしてオールインしている人もいます。これにより、誰(shuí)が本當(dāng)に貢獻(xiàn)しているのか、あまり関與せずにただ長(zhǎng)々としている可能性のある人が明確にわかります。

次に、私のフォロワーがどこから來(lái)ているのか調(diào)べてみました。このグラフは、フォロワーのプロフィールにリストされている上位 10 の場(chǎng)所を示しています (空白のままにしたものを除く)。インドがリストのトップで、アメリカ、ブラジルがそれに続きます。さらに、場(chǎng)所は分散しており、パリ、ホーチミン市、バリなどの場(chǎng)所からの言及がいくつかあります。必ずしも世界的に大きく広がっているわけではありませんが、地理的な多様性が混在しているのは興味深いことです。

私のフォロワーの出身地を調(diào)べた後、彼らが書(shū)いた記事を詳しく見(jiàn)ていきたいと思いました。集中力を保つために、超短い投稿 (読了時(shí)間 1 分未満) を除外しました。これらは通常、「こんにちは、これが私の最初の記事です」のような簡(jiǎn)単な導(dǎo)入であり、分析にはあまり追加されません。

私がやったことは次のとおりです:

1. 記事をフィルタリングしました: 読了時(shí)間が 1 分を超える記事のみを保持します。

2. データを更新しました: 各フォロワーの記事データを、より充実した投稿のフィルタリングされたリストに置き換えました。

3. 數(shù)を再計(jì)算しました: これらの長(zhǎng)くて意味のある投稿に基づいて記事數(shù)を調(diào)整しました。

次に、記事數(shù)、平均読書(shū)時(shí)間、そして彼らが書(shū)いている最も人気のあるタグの傾向を見(jiàn)てみましょう。

データを見(jiàn)ると、ほとんどのフォロワーが數(shù)件の記事しか公開(kāi)していないことが明らかです (通常は 5 件未満です)。 10 件を超える記事を掲載している記事はほとんどなく、一貫した出版がかなり珍しいことを示唆しています。記事の長(zhǎng)さに関しては、ほとんどのフォロワーの平均読書(shū)時(shí)間は 2 ～ 5 分であるため、短くてすぐに読める傾向があります。平均読了時(shí)間が 10 分を超える長(zhǎng)い記事を書(shū)くフォロワーはほんの一握りです。

タグに関しては、特定のテーマが際立っています。最も人気のあるタグは「初心者」、「webdev」、「プログラミング」であり、基本的なトピックに焦點(diǎn)を當(dāng)てていることがわかります。また、「Python」、「JavaScript」、「AI」、「devops」など、より技術(shù)的な読者を?qū)澫螭趣筏刻囟à畏忠挨摔鈴?qiáng)い関心が寄せられています。また、「學(xué)習(xí)」や「チュートリアル」などのタグを使用すると、多くのフォロワーが教育や知識(shí)の共有を目的としたコンテンツを作成していることがわかります。

もう少し深く掘り下げるために、記事を公開(kāi)していないがコメントを殘しているフォロワーに注目してみました。グラフからわかるように、これらのフォロワーのほとんどは數(shù)件のコメントしか殘しておらず、大半は 5 件未満です。もっと頻繁にコメントしている外れ値の人も何人かいますが、彼らは間違いなく例外です。これは、多くのフォロワーにとって、Dev.to への関與は非常に最小限であることを示唆しています。コンテンツを公開(kāi)しておらず、ディスカッションにもあまり積極的ではありません。

フォロワーのアクティビティを詳しく調(diào)べた後、実際にアクティブなユーザーをより明確に把握するために、フォロワーのアクティビティを 4 つの主要なカテゴリに分類(lèi)することにしました。

1. アクティブコントリビューター: 記事を書(shū)いたり、コメントを殘したりする人。

2. 接続済みプロフィール: 外部リンク (GitHub、Twitter など) を持つが、それ以外はあまり持たないユーザー。

3. 基本プロフィール: 場(chǎng)所や概要などの最小限の情報(bào) — 記事やリンクはありません。

4. 空のプロファイル: まったく意味はありません。空白のプロファイルだけです。

左側(cè)の棒グラフは各グループの數(shù)値を示し、右側(cè)のドーナツ グラフはパーセンテージの內(nèi)訳を示します。これは、アクティブなフォロワーと隠れているだけのフォロワーとのバランスを示すのに役立ちます。

目立つのは、私のフォロワーの大部分 (30%) が完全に空のプロフィールであり、殘りの 10% が最小限の情報(bào)を含むが実際のエンゲージメントを持たない「基本的な」プロフィールであることです。したがって、最終的には、少なくとも GitHub や Twitter などの外部リンクを持っている 54.4% が殘りますが、Dev.to で実際に記事を書(shū)いたりコメントを殘したりする積極的な寄稿者は、わずか 5.4% だけです。

さらに詳しく調(diào)べるために、私をフォローし始めた同じ日に Dev.to に參加したフォロワーの數(shù)を調(diào)べました。グラフでは、同じ日參加者 (明るい珊瑚色) は、同じ日に Dev.to に參加して私をフォローした人たちですが、他の參加者 (青緑色) はすでにプラットフォーム。

結(jié)果は? 空と基本プロフィールのほぼすべてが同日參加者です。そのため、最小限のプロフィールを持つこれらの新しいフォロワーは本當(dāng)に熱心なユーザーなのか、それともただ通り過(guò)ぎているのか疑問(wèn)に思います。

どの記事が本當(dāng)に注目を集めたのかを確認(rèn)するために、公開(kāi)後 14 日以?xún)?nèi)に起こった各記事のフォロワーの増加をフォロワーのタイプ別に調(diào)べました。

グラフの各バーは、アクティブな投稿者、接続されたプロファイル、基本的なプロファイル、および空のプロファイルの 4 つのカテゴリにわたって各記事がもたらした新規(guī)フォロワーの數(shù)を示します。興味深いことに、アクティブ コントリビューター (実際に Dev.to に參加するフォロワー) を惹きつけた記事は、私が外部チャネルを通じて宣伝した記事でした。 Dev.to を超えてリーチすると、単なる受動(dòng)的なプロフィールではなく、より真に積極的なフォロワーを dev.to から引き込むようであり、プラットフォームの外でコンテンツを共有して、より関與し貢獻(xiàn)する傾向のある読者を引き付ける価値があることがわかります。

「My Journey Learning…」 の記事に多くの接続プロファイルが集まり、そのほとんどが GitHub リンクを持っていることを確認(rèn)して、GitHub に接続されているこれらのフォロワーをさらに詳しく調(diào)査することにしました。私のフォロワーのほぼ半數(shù)は GitHub プロファイルのみに接続しているため、探索するには良い領(lǐng)域だと感じました。

まず、GitHub API へのアクセスを設(shè)定して、プロフィールに関する基本情報(bào)を取得しました。私が見(jiàn)つけたものは次のとおりです:

• 最小限のエンゲージメント: 8 人のフォロワーが、GitHub が作成され、最後に更新されたのと同じ日に Dev.to に參加し、公開(kāi)リポジトリはありませんでした。これは、これらのアカウントがフォローまたは限定的な使用のみを目的として作成された可能性があることを示唆しています。

• 新しいアカウント: 19 人のフォロワーが、GitHub アカウントを作成した同じ日に、最後のアクティビティ日は確認(rèn)せずに Dev.to に參加しました。

• パブリック リポジトリがありません: このグループの合計(jì) 110 人のフォロワーにはパブリック リポジトリがありません。これは、彼らが GitHub 上で非アクティブであるか、仕事を非公開(kāi)のままにしていることを意味している可能性があります。

上記の內(nèi)訳では、グラフは GitHub アクティビティのステータスの 3 つのカテゴリを示しています。

1. アクティブ: かなりの部分 (74% 以上) が、複數(shù)のパブリック リポジトリと最近の更新でアクティビティの兆候を示しています。

2. 非アクティブ: 約 22.7% が GitHub アカウントを持っていますが、目に見(jiàn)えるエンゲージメントがなく、公開(kāi)リポジトリがほとんどまたはまったくありません。

3. なし: 提供された GitHub プロファイルがごく一部見(jiàn)つかりませんでした。

この分析は、GitHub リンクを持つフォロワーの多くは実際にアクティブである一方、重要な部分は最小限の存在しかないか、公に公開(kāi)されるアクティビティがないことを示しています。

フォロワー間の GitHub アクティビティをよりよく把握するために、各ユーザーが所有するパブリック リポジトリの數(shù)を調(diào)べました。少數(shù)のフォロワーのリポジトリ數(shù)が異常に多いため、分析を一般的なユーザーに集中させるために 98 パーセンタイルでカットオフを適用しました。

この散布図は、より明確な狀況を示しています。ほとんどのフォロワーは適度な數(shù)のパブリック リポジトリを持っていますが、GitHub 上で非常に高いアクティビティを示しているのはほんの一握りです。これは、一部のパワー ユーザーはいるものの、平均的なフォロワーは GitHub 上でそれほど活発に活動(dòng)していないことを示唆しており、これは一般ユーザーの傾向と一致しています。

結(jié)果の解釈

私の分析を見(jiàn)ると、何が起こっているのか本當(dāng)に不思議に思うことがいくつか浮かび上がります:

1. 同日參加者: どうやら、私の記事で人々が Dev.to に參加してすぐにフォローしてくれるようになっていますが、確立されたアクティブなユーザーを?qū)g際に引き込んでいるわけではありません。ここでの大きな疑問(wèn)は、これらの新しいフォロワーが Dev.to で他に何をしているのかということです。彼らは他の誰(shuí)かをフォローしているのでしょうか、それとも私だけでしょうか?彼らは本當(dāng)に興味を持っているのでしょうか、それとも大衆(zhòng)フォローのトレンドの一部にすぎないのでしょうか?

2. 必要最小限のプロフィール: 驚くほど多くの私のフォロワーはプロフィールがほとんど空です。これらの「クリーンな」プロファイルと非アクティブな GitHub ユーザーを除外すると、約 2,500 人のフォロワーのうち、潛在的に本物のフォロワーは約 1,200 人だけになります。私のフォロワー數(shù)の半分は煙と鏡かもしれません。

3. ビュー數(shù)とフォロワーのパズル: ここが本當(dāng)に奇妙なところです。 各記事の 14 日以?xún)?nèi)のカテゴリ別の新規(guī)フォロワー グラフを見(jiàn)ると、ソングライティングのための AI を?qū)W習(xí)する私の旅 のような記事が膨大な數(shù)のフォロワーをもたらしていることがわかります。わずか 2 週間で 1,200 件を超えました。

さて、これほどフォロワー數(shù)が急増すれば、同様に驚異的な視聴數(shù)も得られると思うでしょう。しかし、Dev.to の記事ごとの合計(jì)閲覧數(shù) グラフを確認(rèn)すると、まったく異なることが分かりました。この記事の閲覧數(shù)はわずか 342 件程度で、フォロワーの殺到とは釣り合いません。

これにより、いくつかの興味深い疑問(wèn)が生じます。これらのフォロワーは本當(dāng)に私のコンテンツを読んでいるのでしょうか、それとも何か他のことが関係しているのでしょうか?彼らは大量のフォロワーなのでしょうか、それともボットの可能性もありますか?ビューとフォロワーの間のこの不一致により、おそらく Dev.to の指標(biāo)や私自身のフォロワーの間でさえ、もっと明らかにすべきことがあるかもしれないと私は考えました。これらすべての質(zhì)問(wèn)に答えるためのデータは私にはありませんが、この分析により、さらに詳しく調(diào)べたいと思うようになったのは確かです。また、この分析が他の人たちにも自分の視聴者統(tǒng)計(jì)を詳しく調(diào)べるきっかけになれば幸いです。

より広い視點(diǎn)を奨勵(lì)する

それで、私はこのすべてから何を?qū)Wんだのでしょうか?まず、フォロワー數(shù)だけですべてがわかるわけではありません。フォロワー數(shù)が多いことと、コンテンツを真に評(píng)価する熱心でアクティブなフォロワーがいることは全く別のことです。私の分析では答えよりも多くの疑問(wèn)が殘りましたが、他の Dev.to 著者が獨(dú)自のフォロワー分析で何を発見(jiàn)したかを知りたいと思っています。

私たちのフォロワーの中にはボットである可能性がありますか?多分。非アクティブなアカウントである可能性がありますか?おそらく。最終的に、これらの洞察は私にフォロワーの指標(biāo)に関する新たな視點(diǎn)を與えてくれました。視聴者に対しても同じことを行うことをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>

ご自身の Dev.to フォロワーについて詳しく知りたい場(chǎng)合は、Dev.to Audience Analyzer のリポジトリで私の完全な分析とコードを見(jiàn)つけることができます。

以上がDev.to であなたを本當(dāng)にフォローしているのは誰(shuí)ですか?視聴者を分析するためのガイドの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。