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Qiitaでバズるとこうなる。アクセスの分析や原因考察をする

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概要

Qiitaに数年前から投稿していますが、延3日間で「1000 いいね」をもらいました。今までの最大いいねが200未満だったこともあり、最高記録を大幅に更新しました。 (これは「バズった」といってもいいと思います。) この時のアクセス分析やバズった原因を考察してみました。

投稿した記事

https://qiita.com/s-yoshiki/items/51150b37153b41df1da6

Vue.jsで作成されたプロジェクトを紹介しているサイト「 made with vue.js」の中で、個人的に面白いと思ったサイトを独断と偏見で選び出し、いくつか紹介したといものです。 サイトのスクショと簡単な紹介の一文を載せてあるだけの比較的内容薄めの記事です。

アクセス分析

いつものQIita (2020/01/21~2020/01/28)

何もない日のQiitaはこんな状態です。1日100アクセス程度です。

バズり1日目 (2020/01/29)

朝8:00に記事を投稿。投稿直後は1時間ごとに30アクセス、2~3いいねがつきました。 Qiitaは9:00と17:00にトレンドランキングを更新しており、17:00にランキングに乗ったことで一気にアクセスが伸びはじめます。 18:00のアクセス数は230でした。この日の合計「いいね」数は100くらいだったと思います。

バズり2日目 (2020/01/30)

この日のランキング更新で9:00にデイリーランキングTOPになりました。 朝起きたら通知件数がエンカウントしていました。この日はブラウザを更新するたびに通知が届くという状態で正直興奮しました。 朝9:00のアクセス数は1500くらいでした。合計いいね数も700に到達しました。

バズり3日目 (2020/01/31)

前日より勢いは落ち着いたものの、依然として「いいね」の通知が届くという状態は続き、1000に達しました。

3日間の合計

3日間の合計PVはおよそ2万に上りました。そして、平均セッション時間30秒ということから、多くの人が大して中身を見ず、「いいね」をしていることがわかります。

アクセス流入

1日目は直リンクできていることら、おそらくQiita内のリンクからのアクセスだと推測できます。2日目以降にSNS(おそらくTwitter)や被リンクからのアクセスが増えはじめました。 2日目の半分以上のアクセスはQiita外からのアクセスであるため、バズるためにはSNSの活用が不可欠と言えるでしょう。

被リンク流入の分析

被リンク流入はこの画像の通りです。1位のgoogleapi.com はAndroid版Chromeのおすすめからの流入だと思われるます。それ以外にもhatena関連(はてブ、など)でも話題になっていたようです。それ以外は様々なキュレーションサイトからの流入だと思われます。

Qiitaでバズった原因の考察

今回この記事が「いいね」されたのは、「まとめ記事」的な感じな構成だったからだと思います。この手の構成は常に需要があると言われています。

5.とりあえずまとめ的記事にする

まとめブログが一世を風靡したのと同じように、また、NAVERまとめが流行ったのと同じように「まとめ」というのは常に需要があります。自分の知識が溜まったときにまとめ記事を投稿してみてもいいでしょう。

  • イマドキのJavaScriptの書き方2018
  • ここ数年前から2015/5までのモダンフロントエンドを総まとめしてみた
  • 【まとめ】これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツール 100超
  • プログラミングでよく使う英単語のまとめ【随時更新】 https://qiita.com/Ancient_Scapes/items/bba0fab1e55936e7234a

他にもバズり原因は様々なサイトで考察されていますが、正直どれもしっくりきていません。 また、中身が良いからバズっているというようにも言い切れません。Qiitaの場合は特にです。 ちなみにバズる投稿として検索すると目に付くもは次の通りです。

  • 本文の長さが最適であること
  • タイトルの長さが最適であること
  • 投稿時間
https://qiita.com/mtitg/items/25e3d0d75429dcfeb199
https://ytsubuku.com/buzz-on-qiita

終わりに

初めて「1000いいね」をもらって嬉しく思いましたが、Qiitaにはもっといいねされるべき良質な記事が眠っている様な気がし、こんな記事がたくさん「いいね」されてしまうことについて申し訳なく思ったりしてます。そして、これはQiitaが技術情報共有サービスから初心者向けの慣れ合いのサービスに変わりつつあるといってもいいかもしれません。改めてどのメディアで何の情報収集(発信)をするか見極めて考え直すタイミングがきていると思いました。?

現在振り返ると

この記事は2019年当時の投稿結果を分析した記録です。サービスのUI、評価指標、フィード表示の仕組みは変化するため、当時の「いいね数」や拡散経路を現在の投稿へそのまま当てはめることはできません。

また、単一記事の結果だけでは、タイトル、公開時刻、読者層、外部SNS、内容の質のどれが寄与したかを分離できません。「バズる条件」ではなく、観測した事実と仮説を分けて読むのが適切です。

技術記事を改善するために見る指標

  • 検索クエリと記事が解決している課題
  • 冒頭からコード例・結論へ到達できる時間
  • 読了率やスクロールだけでなく、サンプル実行・コピーなどの行動
  • 検索流入後の再訪、関連記事への遷移
  • コメントで繰り返し質問される箇所
  • コードやリンクが現行バージョンでも動くか

PVやリアクション数は入口として有用ですが、それだけで記事の正確さや読者の問題解決を測ることはできません。一次資料へのリンク、検証環境、更新履歴、再現可能なコードを揃える方が長期的な価値につながります。

今回このブログを改善する際も、Google Analyticsの上位記事を特定したうえで、閲覧数だけでなく滞在時間、内容の古さ、誤解した場合のリスクを見て優先順位を決めています。

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