NoteのPV数 全体ビュー数 フォロワー数をAIを用いて解析 考察する
本記事はAIと相談しながら, noteのPV数, フォロワー数について巷で言われている事, 疑問点など理論的に検証しました。また, 当方が普段, note記事作成の際に心がけていることを公開したいと思います。
以下のかたにお勧めです。
・良い記事を書いてビュー数 (PV数?), フォロワー数を伸ばしたい。
・そもそもそれらの数にどのようなどのような意味があるか知りたい
・AIの分野でnote記事を書いてみたい初心者のかた
※ ここに出てくる数式, 計算結果はAIから出力されたアイデアから, 多くの仮定, 前提をもとに再構築したものです。そのため, そもそも仮定が間違っていたりAI間違った出力をした可能性も十分にありますので話半分に聞いてください。
0. はじめに
0.0 【感謝】お礼
AI関連の記事を書き始めて11ヵ月でNoteの目標とよく言われる10万ビューを達成しました。多くの方にスキやコメントなどいただき『感謝』しかありません。
noteを始めた動機としてはAIで発見したことを当時X (Twitter) でつぶやいていましたが, 文字数が全く足りなく, 簡単に長文が扱えるブログをいろいろ試してみました。
noteの利点としては, 編集のしやすさはもちろんのこと, 『検索エンジンとの相性』が良いことです。自分が書いた記事がGoogleの検索エンジンに反映されたときは感動しました。
0.2 本記事の目的, 良い記事を書くためには？
その後, AI関連の記事をAIを使って書いているうちに自分自身の記事作成能力が上がってきたの実感しました。万とか超える文字数を何記事も書いていると嫌でもレベルアップすると思われます。
それ以上に実感しているのが, 初めはAIに関する記事を書いているつもりがAIそのものを利用して書くようになりました。この1年でAIの能力 (文章作成, リサーチ, 画像生成) がとてつもなく上昇しており, 今ではAIなしでは全く捗らないようになってしまいました。
本記事では, 実際に自分が日々の記事作成でこうしたら良いと考えている点, AIを使用してみて気づいた点を主に『良い記事』とは『良い記事を書くには』どうするかについて掘り下げたいと思います。
AI関連のnote記事は読者が多いのか?
Noteは記事データを取得するための公式APIを提供していないと思われますので手動で各カテゴリ (ランダムに選びました) の新着記事数をカウントしてみました。ある日の12時間あたりの新着記事数です。(※ AIの新着記事のカテゴリが見つからなかったのでAI関連のみ#key wordで検索してヒットした件数です)
カテゴリ：記事数
家庭：39
ビジネス：234
映画感想文：20
スポーツ：30
(料理の) レシピ：17
育児：60
音楽：144
コラムエッセイ：58
# AI：77
# AIとやってみた：27
# ChatGPT：110
ChatGPT関連の記事は1日当たり200記事程度という結果でした。多くもなく少なくともなくといった印象です。noteを書き始めた1年ほど前はGPT4の出始めブームでしたので, 今よりは体感記事数は多かったと記憶しています。
A. ビュー, フォロワー数に関する考察【統計, 資料編】
1. 全体ビュー数に関する考察
1.1 全体ビュー10万はどれくらい多い?
『10万』と聞くとすごく多い数に聞こえます。恐らく多いことは間違いなさそうですが, 全体ビューというのがどれくらいで多いものなのかいまいちピンときません。10万円という大金は, お金の価値を子供のころから実感しているのでピンときます。
いまいちピンとこない例えといえば, 『ウニの食欲』です。ウニは食欲旺盛で『良く食べる』とのことです。
テレビのナレーターがウニの食欲は『キャベツ1個をウニ80匹が3日で食べつくすほど』と例えたらしいです。全国のお茶の間で『全然ピンと来なくて草』となっていたのは想像に難しくありません。
全体ビューの多さも同様に全くピンと来ないです。PV (ページビュー) などの実際の再生数, 閲覧数の『実測値』を正しく確認するためにはnote proに加入する必要があります。料金は非常に高価 (88000円/月) で主に企業・法人向けのサービスとのことです。
今回, 我々非ガチ勢でも自分の記事のビュー数が確認, 類推できないか考えました。数字で計算したら何か見えてくるかもと思い, AIと共に記事数 (投稿本数) とフォロワー数などから全体ビュー P を計算する式を作ってみました。
全体ビュー（P）の数式を以下のように定義します：
P = L × (F × Er) + L × (S + R) × (T × Q × C) × (1 + E)
各項の説明
P: 全体ビュー
L: 記事数
F: フォロワー数
Er: エンゲージメント率 (実際閲覧する必要はなく表示でよい)
S: 検索エンジンからの潜在的訪問者数（検索結果に表示された回数）
R: プラットフォーム内での潜在的訪問者数（AIカテゴリに興味がある閲覧者数など, 記事に関心を持つ可能性のあるユーザー数）
T: 記事の題の魅力度（クリック率に影響）
Q: 記事の質（クリック率, 閲覧後の評価や滞在時間などあらゆるものに影響）
C: カテゴリの人気度（露出度に影響）
E: 外部要因（SNSでのシェアやまとめサイトでの掲載など）
仮定値を使用しPV数, フォロワー数をあてはめます。 当方のこれまでの記事数28とフォロワー数500などで計算するとそれなりのものが出来ていました。この式を用いて後述するシミュレーションを行ったところ, 条件, 投稿スタイルによって各人の全体ビューの『意味』が全く異なることが数値的に体感できました。
10万という全体ビューは多いのか少ないのか?
結論：人によって全く意味が異なるので多いとも少ないとも言えない。
1.2 全体ビューの定義
note公式の説明では
記事ページに加え、記事がタイムラインなどの一覧ページに表示された回数も加算されています。ビュー数は変動することがあります。あらかじめご了承ください。
要は実際に記事をクリックして読まなくても, おすすめ記事やフォローワーの記事などタイムラインに表示された時点でカウントされるため一般的なページビュー (PV) (純粋な閲覧回数) とは異なる指標と考えられます。X (Twitter) のインプレッションと似ていて, 実際に閲覧された回数よりも, かなり大きな値になると思われます。
1.3 全体ビューを二通りの条件でシミュレートしてみる
二つの極端な条件でシミュレートしてみます。実際にどちらが良い悪いとかの話ではなく, 全体ビューに大きな差が出るということを体感するためにGPTに極端な例を提案してみました。
① 投稿回数を頻繁にし投稿数を多くするが閲覧の頻度は下がる場合
極端な例1:
極端な例, もし私が1ヵ月毎日記事を投稿してほとんど誰にも読まれなかった場合は全体ビューは
どれくらいになると思いますか? シミュレーションしてください。
全く読まれなかったとしても, タイムラインに表示されるだけで7500ビューはいくということが確認できました。1ヵ月に40記事で計算しなおすと約10000ビュー/月になりました。
② 投稿頻度は少ないが記事の質を上げて閲覧の割合を上げる場合
逆に記事のアップロード数が少ないが全体ビューが多い場合はタイムライン表示よりも正味の閲覧の割合が高くなることが推測されます。
Google検索した人, クリックすればnoteに来訪しビューとしてカウントされます。
古い記事はほとんどタイムラインに乗らないので, webからの直接流入が多くを占めるという考えは
妥当ですか?後述しますが, 当方の閲覧上位記事はGoogleなどの検索エンジンからの来訪が多いと考えています。検索エンジンからやってきた人はタイムラインなどの概念がないため, ビュー=そのまま閲覧数と考えることが出来ます。
そのうえで, 当方の1ヵ月の全体ビューをChatGPTに考えてもらいました。
1ヵ月間の全体ビューは1万ビューくらいで, 新規の大体1ヵ月に1-3記事アップロードしてます。
1万viewの内訳はGoogleからの流入と新しくあげた記事 (最終的には1000viewくらいになります) と
考えています。
1ヵ月の実質の閲覧割合はどれくらいと考えますか?? 
結果：
① 新規に投稿した記事
タイムラインに1000回表示, そのうち 5人に1人がクリック→200人閲覧
検索エンジンなど外部から100人閲覧 (それならビューは1000+100になるという突っ込みは置いといて…) 200+100=300
② 過去の記事
9000ビューのうちタイムラインはほとんど見込まれない
ほとんど (8割としてよい?) がwebからの直接流入と仮定
9000×0.8=7200
実際の閲覧 ①+②= 7500クリック
ChatGPTの回答は75%ということでした。なかなか現実的な数字だと思われます。
引き続き② (記事の質を上げて頻度を下げる) の条件で記事をアップロードてからの経過月数で実質の閲覧数がどれくらい減少するか割合を設定して (仮定して) 再度計算してみました。
投稿した日からの経過月 タイムライン表示 (青) 実質閲覧 (赤)
1ヵ月未満 70％ 30%
1-2ヵ月 50% 50%
2-4ヵ月 30% 70%
4-6ヵ月 20% 80%
半年以上 10% 90%
次に当方の実際のdata (2024年6月の1ヵ月の全体ビューの内訳 excel 表) を渡して計算してもらいました。
エクセル表から1ヵ月の全体ビューとその内訳
すなわち, タイムライン表示によるビューと実質閲覧によるビューをそれぞれ計算してください。
78%と先ほどの計算結果と大差ない結果が出ました。以上からまとめますと, 投稿数を多くすれば全く読まれなくても全体ビューがカウントされる可能性, 逆に投稿数が少なく, 同じ全体ビュー数の場合, 実質の閲覧数が多くなる可能性があります。
まとめ
共通 フォロワー数 500人, 1ヵ月の全体ビュー 1万
投稿回数 実質閲覧 タイムライン表示
① 40 0 10000
② 2 7776 2297
という訳で『全体ビューの数』は各人によって意味が全く異なり, 人によっては多い数, 人によっては多くないと言えるかもしれません。
ページビューは10万人が多いのか少ないのかピンとこないですが, 今回の検証から人によって違うと
いうことは何となく分かりました。
ところでウニの食欲は多いのか少ないのかどっちですか? いまだにピンときません。
2. 1記事あたりのビュー数に関する考察
全体ビューについては結構全体像が見えてきました。次は個々の記事を振り返り分析することで何か見えてこないか検証してみます。
2.1 ビュー数による記事の分類
ChatGPTにデータを渡して表やグラフなどを作ってもらいました。
note解説から11ヵ月で投稿した記事数は28記事でした。合計10万ビューで28で割ると平均3571ビューでした。
10万ビュー達成時 (2024/4)の
記事数：28
1記事当たりの平均ビュー：3571
1000ビュー台が最も多く12記事, 3000ビューを超える記事は5本でした。
ビュー数：本数
1-500：2本
501-1000：9本
1001-2999：12本
3001-9999：2本
10000-：3本
ビュー数で記事の成功度を定義してください。1-500：一般的な目標とされる範囲内。多くのnote記事がこの範囲に入る。改善の余地はあるものの基本的な成果は出ている。
501-1000：平均を上回る好成績の記事。読者の関心を引く内容や効果的なSEO対策ができている。
1001-2999：十分に成功した記事。高品質なコンテンツや効果的な拡散戦略が功を奏している。
3001-9999：大成功の記事。SNSやまとめサイトで大きく取り上げられ広く注目を集めている。
10000ビュー以上：極めて稀な大ヒット記事。viralな拡散や非常に需要の高いトピックを扱っている。狙って出せるものではない。
※もちろんこの定義は現在の条件 (フォロワー500人位) にのみ当てはまるので, フォロワー数が500より極端に多かったり少なかったりすると全く達成難易度は異なります。
ちなみにnoteで公開されていた他のuserのかたの10万ビュー達成時の1記事当たりのビュー数ですが体感で平均1記事500ビュー位でした。きっちりとしたreport記事を作成するにはサンプル数が全く足りず, 数百人 (そもそも公開している人が数百人もいない) の集計を手作業で行うには当方の根性も足りないため飽くまで参考としてとどめて下さい。
2.2 取り上げられかた (世間の評価) による分類
実質ビュー数的には①<②≦③≦④となります。
① どこにも取り上げられない
② noteまとめ記事に取り上げられる
③ 外部Webサイトに取り上げられる
③ Googleなどの検索エンジンで上位でhitする
① どこにも取り上げられていない記事
自分の中でかなりの自信作でしたがビュー数は一番少ない部類でした1-500 view。どのような記事が読まれて, 評価されるか, やはりup loadするまで分からないという教訓になりました。
こちら↓(デジタル絵本)はどこにも取り上げられず, 再生数も下から数えた方が早い記事でしたが, 多くのスキをいただき, 自分的には最も成功した記事の一つです。
② まとめ記事やSNSに取り上げられた記事
体感的にChatGPT記事まとめやSNSで取り上げられた記事はビュー数が大きく上昇しています。
ChatGPTまとめ記事はnote内の読者に対して拡散力があるという意味で③④と比べ効果は限定的です。
③ 外部のWebサイトで取り上げられた記事
数日前に以下のツールの存在を知りました。被リンクチェッカーというもので自分のnote記事がどこかのホームページで取り上げられているか, 引用しているかを簡単に調べることが出来ます。
『自動生成AIによるプレゼン資料作成各種ツールの比較 ver.2024春』という4ヵ月ほど前にアップロードした記事です。外部リンクがつくことはめったにないのですがこの記事は珍しく他のページで取り上げられていました。
被リンクチェッカーを用いた確認方法がすごく簡単でおすすめです。自分のnote記事のアドレスをコピペするだけです。
Ahrefs の『被リンクチェッカー』のサイトにこのアドレスを入力してみます。
どのホームページで取り上げられているか確認できました。しかもこの
ツールは無料です。
企業のホームページ？で自分のnote記事が参考文献として引用されていたのが確認できました。
④ Googleで上位検索に来る記事
『AIと楽しく学会発表用パワーポイントスライドを作成する。』という記事は結構前にアップした記事で1ヵ月に大体1000のビューがあります。この記事はSNSで取り上げられたり, ③の外部のホームページで紹介されたりしていないので, 長い間, なぜ毎月1000以上ビューがつくのか『疑問』でした。
最近の結論として, 検索エンジンで上位に来る記事であるからと推定しています。下はMicrosoft Bing で『学会発表+AI』 , Googleで『学会スライド+AI』と検索ワードを打って出てきてた結果です。
いずれも上位にきています。
このような記事を狙って作れるとは思っていませんが, これまで記事を作成してきて, 検索エンジンに恐らく引っかかりそうな作り方, コツみたいなものがありますので, 後述するChapter 『良い記事の書くために』を参照ください。
3. フォロワー数に関する考察
ノートのフォロワー数は x (twitter) のフォロワー数と感覚が大分違うと良く言われます。どれくらいで多いのか少ないのかに関する考察を行います。
3.1 noteのフォロワー数平均値, 中央値の計算は可能?
公式の発表などありませんので実際手計算で算出するしかなさそうです。2022年にこちらのサイトで100アカウントの集計をきっちり計算されています。
2022年10月の平均フォロワー数：104 中央値の平均フォロワー数：61
今回, 25カテゴリ (旅行, 教育, etc) の新着記事からランダムに4名のアカウント (企業アカウント除く, アクティブアカウントであることなど 条件は割愛させていただきます) を抽出し合計100名のnoterのかたのnoteフォロワー数をみてみました。
25カテゴリ新着記事を書いた100名のnoterのフォロワー数
平均値: 1276.58
中央値: 20.0
2022年の結果 (↑) と比べ平均値が大きく, 中央値が低い理由として① 外れ値の存在, ② 格差が広がった ③ 新規user が増えたなどの仮説を提唱します。① 外れ値 1名 8万人の人が居ましたが一人で平均値を上げていました。 サンプルサイズが100名と少ないこと, 新着記事は有名インフルエンサーやガチ勢が他の一般userよりも多数投稿しやすい傾向などが理由にあがります。
25カテゴリ新着記事を書いた100名の分布
フォロワー数 人数
1万人- 1人
3000-1万人 5人
1000-3000人 4人
300-1000人 9人
100-300人 9人
0-100人 72人
興味本位でAI分野で集計したらどうなるか知りたかったので『ChatGPT』で検索して, 出てきた新着記事100アカウントを調べました。ちなみに100記事前の記事は16時間前でした (≒ 150記事/24時間 1日に150投稿されています) 。
ChatGPT新着記事を書いた100名のnoterのフォロワー数
平均値: 826.09
中央値: 61.5
中央値 (61.5人) がさきほど (20人) より大きく, AIは人気カテゴリと言えるかもしれません。今回の外れ値?は堀江貴文氏 (5万9000フォロワー)でした。
分布 ChatGPT新着記事
フォロワー数 人数
1万人- 1人
3000-1万人 0人
1000-3000人 8人
300-1000人 13人
100-300人 15人
0-100人 63人
大分偏り (AI関連のnoter) がありますが200人まとめてみました。
AI分野多めの200名のフォロワー数 平均値, 中央値
平均値: 1051.335
中央値: 34.0
AI分野多めの200名のフォロワー数分布
フォロワー数 人数
1万人- 2人
3000-1万人 5人
1000-3000人 12人
300-1000人 22人
100-300人 24人
0-100人 135人
この分布は後程再利用したいと思います。
3.2 フォロワー数の分布 noteとx (twitter) の違い
x (tiwtter) を利用しているuserとnoteを利用しているuser層は似ていると思われます。xとnoteのアクティブユーザー数を比較してみます。把握していると後々便利な局面が出てきます。
Twitterの日本国内の月間アクティブユーザー数は
5,895万人 (2022年1月)
どちらも利用者数はものすごいです。
noteの日本国内月間アクティブユーザー数（※）
6,300万人（2020年5月）。
noteの会員登録数 500万人（2022年4月）。
（※）1ヵ月にnoteを訪問したアクティブブラウザ数
まずは x (twitter) の10万人分のデータを見ていきます。フォロワー数が1000人を超えるのは全体の23%とのことです。
x (twitter) 10万人のデータ 2022年
フォロワー数 上位
1001-: 23125人 23% 23%
501-1000: 10534人 10% 33%
0-500人: 65613人 68% 100%
x (twitter) 10万人のデータ 2022年
フォロワー数
平均値 4665人
中央値 184人
上位のuserが極端に多い, フォロワー数を有していると言えます。区切りが500人毎のデータで, 先ほどのnoteのフォロワー数分布と異なるので比較しやすいようにAIに無理やり分布を変えてもらいました。
分布の再調整行ってください。区分的線形補間など使用して近似してください。
分布は 0-100人, 100-300人, 300-1000人, 1000-3000人, 3000-1万人, 1万人-x (twitter) 10万人のデータ
フォロワー数 人数 上位パーセント
1万人- 2300 2.3%
3000-1万人 2700 5%
1000-3000人 18125 23%
300-1000人 20534 43.5%
100-300人 26000 69.5%
0-100人 30341 100%
この比較表を鵜呑みにしてはいけない大きな問題が二つあります。① xはアクティブユーザーと非アクティブユーザーを含めているがnoteはアクティブユーザーのみです。非アクティブユーザーをカウントする方法がわからなかったので…② sampleサイズがx10万とnote200人で全く違うことです。
x (twitter) とnote 保有フォロワー数分布の比較
フォロワー数 人数 x 人数 note
1万人- 2300 (2.3%) 2 (1.0%)
3000-1万人 2700 (2.7%) 5 (2.5%)
1000-3000人 18125 (18.1%) 12 (6.0%)
300-1000人 20534 (20.5%) 22 (11.0%)
100-300人 26000 (26.0%) 24 (12.0%)
0-100人 30341 (30.3%) 135 (67.5%)
合計 10万人 200人
(sample sizeが小さすぎて議論するべきではないかもしれませんが), そういう訳で上の結果よりも実際はnoteの方がフォロワー数の価値 (=フォロワー数が多いアカウントの割合が下がる) が上がると思われます。
3.3 noteでフォロワー1000人いる人はx (twitter) でどれくらいフォロワー数がいるか
各カテゴリ (25カテゴリ, ビジネス, 人文 etc) で2名ずつ完全ランダムでnoteフォロワー数が800-1200人くらいの人を抽出した結果です。100人は欲しいところですが, 根性がないため50人しかカウントしてません… 企業アカウントやtwitterでほとんどつぶやいていない人は除外しています。
noteでフォロワー1000人いるアカウント50人のtwitterでのフォロワー数
中央値: 1028.5 人
平均値: 12101.98 人
中央値で1028.5人ということでnoteで1000人フォロワーがいる人はx (twitter) でもフォロワーが1000人いるといえるかもしれません。平均値で10倍位twiterの方が多いです。時折, ノートよりツイッターの方がフォロワー数を獲得しやすいという意見が聞かれます。しかし, 以下の分布をみてみると一部の方が大量にフォロワーを有して平均値を上げているのが分かります。大多数はnoteもtwitterどちらが獲得しやすいと『言えない』かもしれません。
noteでフォロワー1000人いるアカウント50人のtwitterでのフォロワー数
分布
twitterフォロワー数 人数
1万人- 12人
3000-1万人 4人
1000-3000人 11人
300-1000人 13人
100-300人 7人
0-100人 3人
3.4 noteのフォロワー数何人いれば上位何パーセントか
フォロワー数 上位
1万人- 0.02％
3000-1万人 0.1％
1000-3000人 0.5％
300-1000人 2.5％
100-300人 13％
noteの総ユーザー数の「733万人」におけるフォロワー数ランキング
ランキング (位) =10^9*(フォロワー数)^(-1.516)
上の式にフォロワー数を入力してみますと1万人 でランキング865位 (上位 0.01%), 1000人で28262位 (上位0.4%), 100人で93万位 (上位13%) でした。twitterと比べると同じフォロワー数でより上位にランキングしやすい結果となっています。これらの手法は上位ランキングのデータから指数関数的分布の推定で作成した数式を用いてuserランキングを推定しています。
先ほどの実測カウントから割り出した分布を再び見てみます。
AI分野多めの200名のフォロワー数分布
フォロワー数 人数 上位何%に含まれるか
1万人- 2人 1%
3000-1万人 5人 3.5%
1000-3000人 12人 9.5%
300-1000人 22人 20.5%
100-300人 24人 32.5%
0-100人 135人 100%
1万人を超えていればアクティブユーザーの上位1%, 1000人で10％, 500人で17%, 100人で30％程度でしょうか。サンプルは200名で100名以上がAI関連の記事を書いているというかたよりがありますが, 新着記事を書いた人々のdataであり, アクティブユーザーを反映しているという意味ではリアルな数値かもしれません。以下これまでのまとめとなります。
① x twitter 全ユーザー
② note 当方がカウントした200アカウント
x (twitter) とnote 保有フォロワー数分布の比較
フォロワー数 x note
1万人- 2300 (2.3%) 2 (1.0%)
3000-1万人 2700 (5%) 5 (3.5%)
1000-3000人 18125 (23.1%) 12 (9.5%)
300-1000人 20534 (43.6%) 22 (20.5%)
100-300人 26000 (69.6%) 24 (32.5%)
0-100人 30341 (100%) 135 (100%)
合計 10万人 200人
noteのフォロワー数ランキングまとめ
・アクティブユーザーを含めない場合
フォロワー数100人で上位 10%, 1000人で上位 0.5%, 1万人で0.01%
主に上位ランキングのデータからの推定値のため, 外れ値を大量に含んでいる可能性。実測値で解析すると精度が上がると思われる。
・アクティブユーザーを含める場合
100人で上位30%, 1000人で上位 10%, 1万人で上位1%
サンプル数が200名と少ないが, アクティブユーザーのみで測定しているので現実的, 実践的なdataの可能性。
結論：フォロワー 100人→上位 10-30%, 1000人→上位 0.5-10%, 1万人→0.01%～1%
アクティブユーザーを含めるかどうかで大幅に (1桁以上) 変わってくる。
(フォロワー数が多いことのメリット)
フォロワー数が1000人を超える方はテクニックを駆使しているかもしれません。やはり記事自体のクオリティを上げることで (正攻法), 結果的にフォロワー数が増えるというということを目指したいです。以下の記事はそのようなエッセンスが詰まっています。
B. 良い記事を書くために【本編】
4. 一般的に言われていること：
4.1 量か質か問題
note記事の制作にかけられる時間は決まっています。その中で, 質を下げて投稿頻度 (量) を上げるか, 逆に質を上げて投稿頻度を下げるかは長年のテーマです。先ほどの AIが作成した (デタラメな) 数式でも, 量 (L) と質 (Q) は再生数 PV (P) において同等に扱われていましたので
良く言われる
量も質も両方大事
は真理だと思います。
しかし, 個人の背景, ブログ記事の用途, 内容を考えるとやはり, 人によっては質か量どちらかに重きを置く必要があるかもしれません。例えば, ブログを始めたばかりの人が『質』の高い記事を作成することは困難かもしれません。その場合はとにかく, 毎日記事を書いて練習するのは理にかなっています。
また有名YouTuber, 芸能人のブログなど, 『その人』自体にコンテンツの価値がある場合は, めちゃくちゃクオリティの高い動画を月に1, 2回アップロードするよりも, 日常の何気ない会話や生活を毎日投稿される方が好まれます。いわゆる『毎日投稿』という文化が生まれています。
note記事の場合も同様でその人自体が有名であるとか, 文章自体が魅力的な場合は頻繁にアップロードするのが望まれます。しかし, 当方のスタイルは『AIに関する詳細な記事』を公開することにあるので, 多少頻度を落としてでも質を上げた方が良いと考えています。
AI関連の詳細な記事を紹介する場合はGoogleなどのWeb からの来訪者など考慮にいれて
質>量 とした方が良いと思いますが, いかがでしょう??
まとめ
ブログ記事において量と質は同じくらい大事。
その上で特に初心者は, 文章を書くことに慣れる, フォロワー数を増やす (≒多くの人に見てもらう) という観点から『量>質』に重きを置く。
一方, 本記事のようなAI関連の解説記事に関しては, web からの流入を期待し, 『質>量』が重要となる。
個人, 目的によってどちらを重視するか全く異なる。
4.2 適切な記事の文字数について
自分が思っているnoteの適切な文字数は『2000文字』程度と考えています。これは読者が読みやすいと感じる文字数, 作者が疲れない, 挫折しない文字数と思われます。実際今回リサーチした範囲内では多くのnote人気記事が3000文字以内に収まっています。一方, web pageでのAI解説記事では状況が異なります。検索エンジンで『ChatGPT+使い方』で検索してみます。
検索エンジン上位にくる人気記事は解説が分かりやすく, 詳細です。個人的に上位に来る記事で『分かりやすい』と感じた記事は7000-1万文字でした。企業のホームページであることが多いので広告の文字数を入れるとそれよりは少ない文字数と思われます。また, 検索エンジン上位にくる記事はどうしても長文になりがち (キーワードを多く含む, ページ滞在時間が長い), 本当に読みやすいかどうかは別問題かもしれません。
一方, twitterはつぶやく場所と利用目的が明確にあるため140文字と完全に上限が決まっていますが, noteに上限は恐らくありません ( 当方の最長記事は10万文字でした..)。これはクリエイターが自由に自分の『作品』を表現するために敢えて上限を設けていないと勝手に解釈しています。
結論：2000文字程度が適切。これは読み手が読みやすい, 書き手が無理のない範囲で書くことが出来る文字数。しかし, 検索エンジン上位に検索されるような『解説』記事は7000-1万文字。noteでは文字数の上限をそもそも設定されていないので, クリエイターの自由。
4.3 直帰率と滞在時間について
用語の説明ののみとなります。一般的に良い記事はページの滞在時間が長い, 直帰率が低い, 関連するページ (自分が書いた他のnote記事) へのリンクが高い特徴があります。例えば検索エンジンから来訪してきた読者はタイトルなどでその記事を読みたいかどうか, 判断していると思います。良い記事であれば比較的長時間読まれることになるので, ページでの『滞在時間』が長くなりがちです。
さらに面白ければ関連する他のnote記事 (自分が書いた) へリンクされるかもしれません。一方, 良くない記事は直帰率 (すぐに帰る) が高い傾向にあります。
直帰率はやってきた読者がしっかりその記事を読まずにブラウザバックなどでページを見ることをやめることです。理由は様々で1page目や目次を見て得られる情報が無いと判断されたり, ページが重いや広告が多すぎる, 欲しい情報が瞬時に得られた (ある意味良いことですが…) などで去っていきます。
4.4 ページ滞在時間, 直帰率は検索エンジンの結果に影響する?
① ページ滞在時間
滞在時間自体がGoogleなどの検索エンジンに直接評価されているとは公に言われていません。しかし, 良い記事と判断され読まれる≒滞在時間が長いということは結果的 (間接的) には検索エンジンの上位にくることになると考えます。記事の品質が高い≒滞在時間が長い≒結果的に直帰率が低くなるという関連性もあり総合的には滞在時間が長い方が高評価ということは言えそうです。
② 直帰率
こちらも公式では直帰率が低い=検索エンジンの上位にくるとは明言されていません。しかし, ① ページ滞在時間の考え方と同様に, 読者にとって価値が低い, または見にくい構造の記事は避けられがちで, そのような記事は評価が低く, SEO的にもまずく結果的に検索エンジンの上位には取り上げられない記事となりそうです。
5. 個人的に心がけていること
Googleの検索エンジンの上位にくるメカニズム, 仕組みは公開されておらず, どのような記事が上位に来るか日々探求されていると思います。今回noteで書いた記事のいくつかはGoogle検索でトップ記事 (検索ワードをいれると一番上にくる記事と勝手に定義しています) になりました。
『学会発表+AI』などめちゃくちゃマイナーな領域ではなく, 60万記事で1番上に来ていることからも理にかなった方法で書いているのではないかと考えています。
普段心がけていることを網羅します。当方しか行っていない, オリジナリティが高いものも含まれていますのでもしかしたら, 重要でない, 逆効果なこともあるかもしれませんので良いと思ったポイントを是非役立てて下さい。
5.1 できるだけ自分の文章, ことばで書く
基本的に地の文 (引用部分など以外) は自分で書いています。AIからの出力はそのまま貼り付けることはありますが出来るだけ避けるようにしています。理由は ① 書くことが目的 ② AIの文章ではないことを強調 などです。① 仕事や有料記事ではなく, 文字を書くことを目的としていますので, これは説明不要だと思います。
② AI との区別ですが, これは仮説の域を超えないのですが, AIの文章と判断されたら, 検索エンジンに乗らないという話があります。また, 我々読者としても, AIの文章と分かったらブラウザバック (読むのをやめる) 傾向にあると思います。
5.2 『文字だけ』の長文は避ける
プレゼンテーションスキルの基本にもあたりますが, 文字だけの長文資料は一般的に好まれません。先ほどの段落の元の文は以下の通りです。基本的に長文は眠たくなります。例えば書籍の場合は連続した長文でも, 全く問題にならないですが, webに訪れた人は本が嫌なので, 色, 絵や動画などが含まれるホームページに訪れた人が多いはずです。
一つ目の加工はキーワードを太文字 (Bold) にしています。現代人, 特に若い世代は文章全体を読まず, 流し読みをすることが多いので太文字を追うだけで理解できるように作っています。個人的には見た目のデザインも優れていると考えています。
二つ目の加工は長文化したら他のオブジェクト (画像, 引用文, コード) で一旦段落を区切ります。先ほどの文章は改行して間に画像を入れることによって長文化を阻止しています。
画像はDALLE3がお勧めです。ブログ記事の『文章』をそのままGPTのChat欄に入れて画像生成することが多いです。
他にもコードや引用文を用いることで黒い文字だけの無機質な長文のみと比べ, 見た目の印象が大分変ります。
言い換えを多用する
同じ意味の言葉, 似たような文章が続くときは特に, 連続して同じ言葉を使わず, 敢えて違う表現を使うようにしてます。直近では, 例えば note をノートに変えたり, webをホームページに変えています。
これは読み手側の印象でも同じ文字や表現が続くと読みにくく感じたり, 眠たくなったりするというデメリットがあります。またSEO（Search Engine Optimization, 検索エンジン最適化）の観点からは特に検索されそうな文字を記事に入れる必要があります。下は『プレゼンテーション資料作成』に関するnote記事です。
わずか1ページ内に『プレゼンテーションに関する』キーワードがパワーポイント, パワポ, スライド, プレゼンなど激しく言い換えをしています。しかし注意も必要です。
あまりキーワードを入れすぎると問題もあるみたいですね?SEOを意識するあまり, key wordを多用しすぎるとAIと判定されることがあるみたいです。しかし, 幸い当方の記事は今のところAIと判定されていないみたいです。
5.3 検索して自分の記事が出てこなかったら『その検索ワード』を記事にいれる
これも理にかなった方法と思いますが, 面倒くさくて いままで一回位しかしていません。しかし, 何が何でも検索エンジンの上に持っていきたい記事があればお勧めします。
5.4 AIを用いたリサーチ
AI関連の技術革新は週単位, 日単位のため関連情報が書籍やまとめ解説サイトに乗る時点で時代遅れになることもしばしばあります。当方はAI自体に『情報収集 リサーチ』をお願いしています。
以下のnote記事は動画生成AI Soraに関する記事です。Sora自体リリース前なので情報は限られています。そのためAIを活用して作成しました。
・Web Browsing (インターネット全体を参照)
ChatGPTにまずSoraに関する全体の情報, Web全体から情報収集するようにお願いしました。
ChatGPTから適切なSoraに関する情報が得られました。
・特定のホームページ, Web siteを参照
動画生成AI Soraは事前の情報が少なく, 専門的な公開情報に限られています。論文や技術情報などをChatGPTに渡して解析してもらい, 当方含め, 非専門家, 一般読者でも分かるような説明, 要約を依頼します。
・内容を掘り下げる
AIを日々使っていますと思っている以上に色々なことが出来ると体感します。一見出来ないと思っていても, 指示の仕方, 質問の方法を変えたりすると, 適切な出力が得られることが多いです。先ほどの要約をさらにほりさげます。
・疑問の解決
あまり広く知られていない用語, 専門知識などは一般的な検索エンジンでは調べるのが非効率と考えます。AIと対話し自分が不明な点を尋ねることで一般的に知られていない事柄について解決することが多々あります。
先ほどの動画生成AI Soraに関しても, そもそも何ができるのか, AIにしか作れない動画のアイデアについて大量に教えてもらいました。
5.5 AIにチェック, アドバイスをもらう
基本的にブログは一人で作り上げ読者に見てもらうスタイルだと思います。その場合は変に他人の意見などを取り入れるとオリジナリティが損なわれデメリットが生じる可能性があります。
しかし当方のようにAI関連の技術を取り上げる記事では個人で作っていたら時に『致命的な誤り』が生じたり, 主観的な内容に偏る危険性もありますので 第三者のチェックというという意味で特に自信のない文章はAIの意見を聞きます。
最近は, Claude3 Sonnet で記事全体の評価をしてもらってから投稿するようにしています。※注意 ChatGPTは何万文字のPDFを一度に読むことが出来ません。
アップロードする直前にこのままアップして良いか聞いてみます。
これまでの内容をnote記事にアップロードしたいと思います。特に大きな誤りがなければ
オリジナリティを尊重してそのまま投稿しようと考えています。
6. あまり好まれないがやっていること
6.1 超長文
記事を書く毎に文字数が増えていき, はじめの頃は数千文字, そのうち1万, 2万と最近で一番多かったのは9万弱でした… 頭では長文すぎるのは駄目と分かっているのですがやめられません…
文字数だけで9万文字弱で記事内に大量の画像, gif動画を埋め込んでいます。
そのため, 低スペックパソコンやモバイルでは高確率でフリーズ, 強制終了してしまう曰くつきの記事です。
超長文は避けられる傾向にあるので, 必ず分割した方が良いです。その方が, 再生数, スキなどの評価も上がります。
6.2 ギャグ
ギャグが記事に含まれていることに関してSEO的にどうなのか聞いてみました。
ギャグやユーモアを交えることはブログ記事やnote記事で特定の読者をひきつける強力な技術と思います。
しかし, Googleで上位にくる技術的な解説記事ではそのような要素は皆無です。
ギャグを取り入れるメリット
・自分が楽しい
・一部の読者には好評
デメリット
・信頼を失う
・面白く感じないひとには面白くない
・解説系記事を読むひとは娯楽を求めていない
・SEO的にノイズとみなされ記事の質, 評価が下がる
という訳で大幅なデメリットらしいです。
というわけでユーモアを入れるときにSEO的注意すべきことは
1. 序文やあとがきに限定
記事の序文やあとがきにユーモアを集中させることで, メインコンテンツの専門性を保ちつつ, 読者に楽しさを提供できます。これにより, 記事全体のトーンが崩れることを避けられます。
2. 適度な量
ユーモアを適度に取り入れることで, 読者が楽しみつつも, 必要な情報をきちんと得られるようにします。バランスが重要です。
3. 関連性を持たせる
できるだけ記事の内容に関連したユーモアを使うことで, SEOへの影響を最小限に抑えつつ, 記事を面白くできます。
7. あとがき
卵が先かニワトリが先問題。いくつかのAIに聞いてみたら意見が分かれましたが『解決した』と答えたり, 『哲学的なテーマで解決していない』などさまざまです。今回, ブログ記事の 『量か質か』問題を考えたとき, 真っ先にこの問題を思い出しました。早速, GPT4oに質問しました。
ぐるぐる同じ問答を繰り返しますね。
あきらかにふざけてますよね (笑い)。
