本当に興味のある人は誰だ？

昔流行った1クリック詐欺。アダルト動画を見ようとして、本当はお金を払ったって用意されてない実態のない動画アイコンをクリック。そして、違法な請求メッセージと「オマエの事は、IPで住所分かったぞ！」(ISPじゃないと分からないのに)と脅し文句。

人は興味があると、触ってしまう(クリックしてしまう)生き物なのだ。

Twitter もそうなのだろう。では、どのように解析するのか？

基本は、Twitter内で自分のツイートが色々な人の目に触れた(テレビを見ていて、商品のコマーシャルを見た)受動的な数値の「インプレッション数」と、このツイートに興味を持ち、「いいね」をクリック(お店に行き、商品を確認)したり、僕に返信(商品を売っている会社に問い合わせ)したり、リツイート(人に商品を紹介)したり、僕のプロフィールをクリック(商品を売っている会社を調査)したりと、能動的な数値の「エンゲージメント数」だろう。

インプレッションはTwitterのアルゴリズムも大きく関係しているが、

インプレッション数が多くエンゲージメント数も多い＝多くの人に関連性があり、ツイッターシステムも何らかの理由でスクロールした。
そして興味を持ち、クリックされた。

インプレッションが低くエンゲージメントが多い＝特定のユーザーがキーワード検索した。
そして興味を持ち、クリックされた。

つまり、投稿時間やIP(投稿場所)、フォロワー数状況など条件を統一し、全く同じ文章で、ユニークな名称かつ同じカテゴリ（お店の名前）のみを変えれば、どちらが興味が高いか分かる？と言う事なのか？

色々なパターンを試して、何か発見出来ればと思ったので書いてみた。