我寫這篇文章的原因是為了闡明 Dev. 的一個方面，我們許多人都不會三思而后行：我們的追隨者。我們投入了如此多的精力來創(chuàng)作內容，希望它能引起讀者的共鳴并建立我們的社區(qū)，但您有沒有想過誰真正在關注您？

在本文中，我將分享我分析 Dev.to 關注者的步驟以及我的發(fā)現(xiàn)。一路上，你可能會注意到一些令人驚訝的模式——這些模式讓我懷疑其中一些追隨者的真實性。其中是否存在“類似機器人”的活動？這是值得考慮的，盡管我不是來指手畫腳的。相反，我想鼓勵您深入研究自己的關注者數(shù)據(jù)并為自己做出發(fā)現(xiàn)。

為什么要分析你的受眾？

當 Dev.to 作者看到他們的關注者時，他們常常想知道：他們是誰？他們參與度高嗎？ ??不幸的是，該平臺并沒有讓我們深入了解關注者的活動或參與度。這就是啟發(fā)我創(chuàng)建自定義 Jupyter 筆記本 進行分析的原因，我將其稱為 Dev.to Audience Analyzer。該筆記本幫助我提取和分析有關我的關注者的數(shù)據(jù)，揭示平臺上無法立即看到的見解。

使用此工具，我可以根據(jù)活動、個人資料完整性和其他模式對關注者進行分類。讓我告訴你，有些發(fā)現(xiàn)……可以說是不尋常的。我沒想到會找到我發(fā)現(xiàn)的東西，但我們來了！讓我們來看看我是如何解決這個問題的。

您可以了解您的關注者的哪些信息

在分析 Dev.to 上的受眾時，您可以使用 Dev.to 的 API 和一些簡單的網(wǎng)絡抓取來收集大量信息。通過將不同來源的數(shù)據(jù)拼湊在一起，您可以更清楚地了解關注者的參與度和活動水平。

通過 Forem API 檢索您的文章和關注者

Forem API 提供對多個 Dev.to 實體的訪問，包括文章和關注者。

• 文章：您可以檢索自己發(fā)表的文章，其中包含標題、標簽、發(fā)布日期和參與統(tǒng)計等詳細信息。此信息可通過 API 端點 getUserArticles 獲取。

• 關注者：您可以獲取關注者列表并查看詳細信息，例如他們的用戶名、用戶 ID、個人資料圖片以及關注您的日期。此信息可通過 getUserFollowers 端點訪問。

以下是 API 返回的關注者數(shù)據(jù)的示例：

{<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>

探索關注者個人資料以獲得更多見解

獲得關注者的用戶名或 ID 后，您可以使用 API v0 版本中的 getUser 端點來檢索更深入的個人資料信息。這可以包括他們的個人簡介、位置、GitHub 鏈接和其他公開個人資料詳細信息，以便您評估他們個人資料的完整性。

抓取個人資料頁面以獲取參與度指標

除了通過 API 提供的數(shù)據(jù)外，您還可以抓取公共配置文件以發(fā)現(xiàn)更多指標。例如，如果您查看像我的或您自己的個人資料頁面，您將看到無法通過 API 獲得的其他信息：

• 徽章：顯示用戶獲得的徽章，可以表示活動和參與度。

• 統(tǒng)計信息：顯示發(fā)布的帖子數(shù)量、撰寫的評論、關注的標簽等。

• 最近活動：展示他們的最新帖子或評論，提供有關他們參與程度的更多背景信息。

結合 API 和個人資料頁面的數(shù)據(jù)后，我最終得到了兩個主要數(shù)據(jù)集進行分析。一個數(shù)據(jù)集涵蓋了我的文章，包含標題、created_at 和 public_reactions_count 等詳細信息。另一個是關于我的關注者的一切，包括從他們的用戶名和位置到文章計數(shù)、評論計數(shù)等指標，甚至他們獲得的徽章。關注者數(shù)據(jù)集包括created_at和joined_at列，這可能有點令人困惑——created_at標記用戶關注我的時間，而joined_at是他們最初加入Dev.to的日期。如果您好奇的話，可以在 GitHub 上查看提取代碼 - 它將數(shù)據(jù)提取到兩個 pandas 數(shù)據(jù)幀中。

警告：Forem API 有嚴格的速率限制，這可能會使數(shù)據(jù)提取變慢。我嘗試并行運行提取以加快速度，但它經(jīng)常遇到速率限制器并停止運行。作為參考，我花了大約 40 分鐘提取大約 2,500 名關注者的數(shù)據(jù)。因此，如果您有更多的追隨者，耐心是關鍵！

Dev.to 受眾分析器入門

如果您有興趣分析自己的關注者，您可以在本地計算機上運行 Dev.to Audience Analyzer Jupyter 筆記本。在深入分析之前，您需要設置 Python 環(huán)境以確保所有依賴項均已正確安裝。

1. 設置 Python 環(huán)境：按照項目 GitHub 存儲庫中的 README 說明設置虛擬環(huán)境，安裝所需的庫，并使用 Dev.to API 配置 .env 文件鑰匙。

2. 運行 Notebook：環(huán)境準備就緒后，在 Jupyter 中打開 Analysis.ipynb 并執(zhí)行單元格以提取和分析您的 Dev.to 關注者數(shù)據(jù)。該筆記本將指導您可視化關注者活動、個人資料完整性和參與模式。

深入了解我的 Dev.to 關注者

在本章中，我將深入研究我對自己的關注者所做的詳細分析。我們將研究他們的參與程度、他們的個人資料的完整性以及我在此過程中注意到的一些奇怪的趨勢。但是，嘿，如果您不想深入了解，請隨時跳到下一章，我將詳細介紹主要內容！

首先，我想了解我的關注者隨著時間的推移如何增長，以及發(fā)布新文章后關注者數(shù)量是否有明顯的增長。目前，我有 11 篇文章和 2,485 名關注者，所以我很好奇是否有任何特定內容推動了這些數(shù)字。因此，我繪制了一個條形圖，顯示每天的新關注者，并將累積關注者繪制為一條線。每條垂直虛線代表文章發(fā)布的日期，可以輕松查看發(fā)布內容和關注者峰值之間是否存在任何相關性。

馬上，2024-03 年初左右出現(xiàn)了一次巨大的飆升——然而，僅通過查看這張靜態(tài)圖表很難確定哪一篇具體文章引發(fā)了這一熱潮。為了更深入地挖掘并查看是否是某篇特定文章導致了這種跳轉，我決定嘗試與 Plotly 進行更具交互性的操作，以獲得更清晰的視圖。

現(xiàn)在，我們可以從這張圖中看到，關注者的大幅增長實際上與我的文章“我的歌曲創(chuàng)作人工智能學習之旅：LSTM 和泰勒·斯威夫特”有關。我在幾個外部渠道上宣傳了這篇特別的文章，這無疑推動了它的發(fā)展，并吸引了一波新的追隨者。這種洞察力很有用——它展示了在 Dev.to 之外分享內容如何對關注者增長產(chǎn)生顯著影響。

接下來，我想更深入地挖掘一下：在每篇文章發(fā)布之日，我的新關注者中有多少人實際上是 Dev. 的新手？這就是事情開始變得有趣的地方。當我查看數(shù)據(jù)時，我發(fā)現(xiàn)文章發(fā)布當天出現(xiàn)的關注者中有高達 98.5% 是當日加入者。

這讓我想知道——這些人是不是看到我的文章并當場決定加入 Dev.to 的？或者是相反：他們加入了 Dev.to，并在同一天偶然發(fā)現(xiàn)了我的文章？不管怎樣，當日關注者的數(shù)量之多令人驚訝，并且肯定在我的腦海中引發(fā)了一些關于這種參與度的真實性的問題。

更有趣的是，這些在關注我的同一天加入 Dev. 的關注者并沒有消失——他們一直留在這個平臺上。為了更清楚地了解這一點，我在 Dev.to 上繪制了關注者時間分布圖，顯示了這些關注者自加入日期以來持續(xù)存在的時間。

接下來，我想深入了解我的關注者的個人資料屬性。他們只填寫了一項屬性嗎？幾個的組合？為了了解我的關注者基礎的質量，我查看了一系列個人資料屬性，以了解這些個人資料的完整性或活躍程度。

下面的條形圖顯示了具有特定個人資料屬性的關注者數(shù)量，例如：

• 撰寫評論或文章

• 擁有徽章、Twitter/GitHub 用戶名、網(wǎng)站或列出的位置

• 添加個人資料圖片或摘要

• Dev.to 上有以下標簽

我還標記了“空個人資料”——根本沒有活動或個人資料詳細信息的關注者。

在我的 2,485 名關注者中，每個人都有個人資料圖片，這表明 Dev.to 可能會分配默認圖片。這意味著個人資料圖像屬性無法為此分析提供有意義的見解。

有趣的是，大多數(shù)關注者也關注標簽。但是，由于我無法訪問有關它們所遵循的特定標簽的詳細信息，因此此屬性無法提供太多可操作的見解。

接下來，我查看了在個人資料中僅填寫一個屬性的關注者。這部分分析有助于確定哪些最小的個人資料詳細信息在可能不深入?yún)⑴c的關注者中最常見。

條形圖突出顯示只有一個屬性作為其唯一個人資料詳細信息的關注者數(shù)量 - 例如僅 GitHub 用戶名、僅關注標簽或僅列出位置。

• 僅關注標簽：一大群（530 名關注者）僅具有“關注標簽”屬性。正如我之前提到的，由于我無法深入研究他們所遵循的特定標簽，因此我決定將這一組排除在進一步分析之外。

• 僅徽章：另一個有趣的群體 - 24 位關注者 - 僅列出了徽章，沒有其他個人資料信息。這看起來很不尋常，并引發(fā)了一些危險信號，因此我決定通過分析他們的徽章分布來仔細觀察這些關注者。

為了更深入地了解追隨者活動，我查看了追隨者中徽章的分布情況。上面的條形圖顯示了最常見的 10 個徽章，其中“一年俱樂部”徽章在列表中占據(jù)主導地位。

但事情是這樣的：這些 X 年俱樂部徽章（如“一年俱樂部”或“兩年俱樂部”）實際上并沒有太多關于追隨者活動的信息。他們只是因為在 Dev.to 上停留了一段時間而獲得獎勵，而不是因為參與或貢獻。因此，它們對于了解我的關注者到底有多活躍并不完全有用。

因此，我決定從我的分析中刪除這些 X 年俱樂部徽章。他們并沒有真正讓我了解我的關注者在平臺上實際做了什么。

X-Year Club 徽章消失后，我們可以看到我的關注者中排名前 10 的活躍徽章。這些徽章體現(xiàn)了真正的參與度，例如用于發(fā)表第一篇文章的 Writing Debut、用于持續(xù)活動的 Community Wellness Streaks 以及用于參與活動的 Hacktoberfest Pledge。這讓我們可以更好地了解 Dev.to 上真正活躍的關注者，而不僅僅是閑逛。

有了 X-Year Club 徽章，我們可以更好地了解 Dev.to 上真正活躍的關注者，而不僅僅是閑逛。但徽章本身并不能說明全部故事。我還查看了有多少關注者鏈接到 GitHub、Twitter 或個人網(wǎng)站等外部資料。事實證明，大多數(shù)人只列出了他們的 GitHub，考慮到技術密集的人群，這是有道理的。少數(shù)包括個人網(wǎng)站或 Twitter，只有少數(shù)鏈接多個平臺。

當談到 Dev.to 內的活動時，我的一些積極關注者擁有徽章和文章的混合體，其中一些人通過寫作、評論和收集徽章來全力以赴。這樣可以更清楚地了解誰在真正做出貢獻，而那些可能只是徘徊而沒有太多參與的人。

然后我查看了我的關注者來自哪里。該圖表顯示了關注者個人資料中列出的前 10 個位置（不包括留空的位置）。印度位居榜首，其次是美國和巴西。除此之外，地點也很分散，其中有一些提到了巴黎、胡志明市和巴厘島等地。全球分布并不廣泛，但有趣的是看到其中存在一些地理差異。

查看了我的關注者來自哪里后，我想深入研究他們寫的??文章。為了保持重點，我過濾掉了超短的帖子（閱讀時間少于 1 分鐘）。這些通常是快速介紹，例如“嗨，這是我的第一篇文章”，不會為分析添加太多內容。

這就是我所做的：

1. 過濾文章：只保留閱讀時間超過1分鐘的文章。

2. 更新了數(shù)據(jù)：用經(jīng)過過濾的更實質性帖子列表替換了每個關注者的文章數(shù)據(jù)。

3. 重新計算計數(shù)：根據(jù)這些更長、更有意義的帖子調整文章計數(shù)。

現(xiàn)在讓我們看看他們的文章數(shù)量、平均閱讀時間以及他們所寫的最受歡迎標簽的趨勢。

從數(shù)據(jù)來看，很明顯大多數(shù)關注者只發(fā)表了少量文章——通常少于五篇。很少有文章超過 10 篇，這表明一致的發(fā)表非常罕見。至于文章長度，大多數(shù)關注者的平均閱讀時間在 2 到 5 分鐘之間，因此這些內容往往是簡短、快速的閱讀。只有極少數(shù)的粉絲會寫更長的文章，平均閱讀時間超過 10 分鐘。

當談到標簽時，某些主題很突出。最流行的標簽是“初學者”、“webdev”和“編程”，顯示出對基礎主題的關注。人們對“python”、“javascript”、“ai”和“devops”等特定領域也有濃厚的興趣，這些領域面向的是技術性更強的受眾。通過“學習”和“教程”等標簽，很明顯，許多關注者正在創(chuàng)建旨在教學或分享知識的內容。

為了更深入地挖掘，我查看了尚未發(fā)表任何文章但留下評論的關注者。正如您在圖表中看到的那樣，大多數(shù)關注者只留下了少量評論，其中大多數(shù)評論不到 5 條。有一些異常者發(fā)表評論的頻率更高，但他們絕對是例外。這表明，對于許多關注者來說，Dev.to 上的參與度非常低——他們沒有發(fā)布內容，也沒有積極參與討論。

深入研究追隨者活動后，我決定將其分為四個主要類別，以便更清楚地了解誰是真正活躍的：

1. 活躍貢獻者：撰寫文章或發(fā)表評論的人。

2. 關聯(lián)個人資料：具有外部鏈接（GitHub、Twitter 等）但沒有太多其他內容的人。

3. 基本配置文件：最少的信息，例如位置或摘要 - 沒有文章，沒有鏈接。

4. 空個人資料：沒有任何意義——只是空白的個人資料。

左側的條形圖顯示每個組的數(shù)字，右側的圓環(huán)圖給出百分比細分。這有助于顯示活躍關注者和潛伏關注者之間的平衡。

值得注意的是，我的大部分關注者（30%）都是完全空的個人資料，另外 10% 是“基本”個人資料，信息很少，但沒有真正的參與度。所以，最后，我剩下 54.4% 的人至少有 GitHub 或 Twitter 等外部鏈接，但只有一小部分人實際上是 Dev.to 上的活躍貢獻者，要么寫文章，要么留下評論。

為了更深入地挖掘，我查看了有多少關注者在開始關注我的同一天加入了 Dev.to。在圖表中，同日加入者（淺珊瑚色）是那些在同一天加入Dev.to并關注我的人，而其他加入者（青色）已經(jīng)在平臺。

結果？幾乎所有的空和基本資料都是當日加入者，這讓我想知道這些具有最少資料的新關注者是否是真正活躍的用戶 - 或者只是路過。

為了了解哪些文章真正引起了關注，我查看了每篇文章在發(fā)布后 14 天內引發(fā)的關注者增長情況，并按關注者類型進行了細分。

在圖表中，每個條形顯示每篇文章在四個類別（活躍貢獻者、已連接個人資料、基本個人資料和空個人資料）中引入的新關注者數(shù)量。有趣的是，吸引活躍貢獻者（實際參與 Dev.to 的關注者）的文章是我通過外部渠道推廣的文章。超越 Dev.to 似乎吸引了更多來自 dev.to 的真正活躍的關注者，而不僅僅是被動的個人資料，這顯示了在平臺外分享內容以吸引更愿意參與和貢獻的讀者的價值。

看到“我的學習之旅......”文章吸引了一波連接的個人資料，其中大多數(shù)都有 GitHub 鏈接，我決定更深入地挖掘這些 GitHub 連接的關注者。由于我近一半的關注者只連接了 GitHub 個人資料，因此感覺這是一個值得探索的好領域。

首先，我設置了對 GitHub API 的訪問，以獲取有關其個人資料的一些基本信息。這是我發(fā)現(xiàn)的：

• 最小參與度：8 位關注者在其 GitHub 創(chuàng)建和最后更新的同一天加入了 Dev.to，公共存儲庫為零。這表明這些帳戶可能是為了以下或有限用途而創(chuàng)建的。

• 新帳戶：19 位關注者在創(chuàng)建 GitHub 帳戶的同一天加入了 Dev.to，但沒有查看他們的最后活動日期。

• 沒有公共倉庫：該群組中共有 110 位關注者擁有零個公共倉庫，這可能意味著他們要么在 GitHub 上不活躍，要么將他們的工作保密。

在上面的細分中，圖表顯示了 GitHub 活動狀態(tài)的三類：

1. 活躍：很大一部分（超過 74%）顯示出多個公共存儲庫和最近更新的活動跡象。

2. 非活躍：大約 22.7% 擁有 GitHub 帳戶，但缺乏可見的參與度，很少或根本沒有公共存儲庫。

3. 無：對于一小部分，未找到 GitHub 配置文件。

此分析表明，雖然許多擁有 GitHub 鏈接的關注者確實很活躍，但很大一部分要么很少存在，要么沒有面向公眾的活動。

為了更好地了解我的關注者中的 GitHub 活動，我查看了每個用戶擁有的公共存儲庫的數(shù)量。由于少數(shù)關注者擁有異常多的存儲庫，因此我在第 98 個百分位數(shù)處應用了截止值，以將分析重點放在典型用戶上。

這個散點圖為我們提供了更清晰的畫面：大多數(shù)關注者擁有少量的公共存儲庫，只有少數(shù)在 GitHub 上表現(xiàn)出極高的活躍度。這表明，雖然有一些高級用戶，但普通追隨者在 GitHub 上并不那么活躍，這與一般用戶趨勢一致。

解釋結果

看看我的分析，有一些事情跳出來，真的讓我想知道發(fā)生了什么：

1. 當日加入者：顯然，我的文章正在讓人們加入 Dev.to 并立即關注我，但我并沒有真正吸引已建立的活躍用戶。這里最大的問題是，這些新關注者還在 Dev.to 上做什么？他們是在關注其他人，還是只是我？他們真的感興趣還是只是大眾追隨趨勢的一部分？

2. 簡單的個人資料：令人驚訝的是，我的關注者數(shù)量幾乎是空的。如果我過濾掉這些“干凈”的個人資料和不活躍的 GitHub 用戶，那么在我的近 2,500 名關注者中，我只剩下大約 1,200 名潛在的真正關注者。就好像我一半的關注者數(shù)量可能都是霧里看花。

3. 瀏覽量與關注者之謎：這就是真正奇怪的地方。如果您查看每篇文章 14 天內按類別劃分的新關注者圖表，您會注意到像我的學習人工智能歌曲創(chuàng)作之旅這樣的文章帶來了大量的關注者 -短短兩周內就超過 1,200 個。

現(xiàn)在，您可能會認為關注者數(shù)量的激增意味著同樣令人印象深刻的觀看次數(shù)。但當我檢查 Dev.to 上的每篇文章的總瀏覽量圖表時，我看到了一個完全不同的故事。這篇文章的瀏覽量只有 342 左右，這與大量的關注者不相符。

這提出了一些有趣的問題。這些關注者是否真正閱讀了我的內容，還是還有其他原因？他們是大眾追隨者，還是其中一些甚至可能是機器人？觀點和關注者之間的這種不匹配讓我認為可能還有更多東西有待發(fā)現(xiàn)——也許是在 Dev.to 的指標中，甚至是在我自己的關注者中。雖然我沒有數(shù)據(jù)來回答所有這些問題，但這種分析確實讓我想要更深入地研究，我希望它也能激勵其他人深入了解他們自己的觀眾統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

鼓勵更廣闊的視野

那么，我從這一切中學到了什么？其一，粉絲數(shù)量并不總能說明全部情況。擁有大量關注者是一回事，但擁有真正重視您的內容的積極參與的關注者則是另一回事。雖然我的分析給我留下的問題多于答案，但我很好奇其他 Dev.to 作者在他們自己的關注者分析中發(fā)現(xiàn)了什么。

我們的一些關注者可能是機器人嗎？或許。它們可能是不活躍帳戶嗎？可能吧。最終，這些見解讓我對關注者指標有了全新的看法，我鼓勵您對您的受眾也這樣做。

如果您想深入了解自己的 Dev.to 關注者，您可以在此處的存儲庫中找到我的完整分析和代碼：Dev.to Audience Analyzer。

以上是誰在 Dev.to 上真正關注你？受眾分析指南的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！