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オススメは作れる。200本のnoteから、 編集部オススメを狙うための武器を公開しよう。

はがくん＠薬剤師xエンジニア

せっかく頑張って書いたnote。
毎日更新を頑張っている人もたっくさんいます。

せっかく頑張って書いたんだから、
たくさんの人に読んでもらいたい。
間違えたくないですよね。

読んでもらえるnoteを作る。
そのために必要なことはなんでしょう？

それは、オススメnoteと、埋もれていくnoteやスキのつかないnoteを比較して、その「差」を明らかにすればいいのです。

今回は、それを圧倒的規模でまとめてみました。
つまり、編集部オススメnote100本と、埋もれていくnote100本のタイトルと文章データをガッツリ集め、データを徹底比較しました。

重回帰分析、各種検定手法、頻出語検索、単語分類法、クラスター分析、多次元尺度構成法、Beeswarm plotなど、専門的な手法を使いました。

しかし誰でもわかるように、「分かりやすいグラフ」に変えて、見て楽しい、分かりやすい、シンプルな結論をバシッとたたき出しています。

少し前に、編集部オススメ151記事を分析した記事を作りました。
今回はそのアップデート版です。

前回は、オススメ記事だけを取り出したので、今回は埋もれていくnoteと「比較」することでより確かな結論を導き出すことに成功しています。

「オススメ記事」と「埋もれていくnote」には明確な差があります。
知っているだけで、オススメnoteに近づくことができるのです。

逆に、この情報を知らないままだったら...


・オススメ記事と埋もれていく記事のテキストは、まったく違う...？

・タイトルの差は、さらに明確。

・編集部にオススメされたら、どのくらいスキがつく？
（note公式は、情報公開していません。）

・オススメ記事と埋もれていく記事の文字数は、全然ちがう。
（新聞やWeb媒体とは大きく異なります。）

・スキがつきやすい文字数ってどのくらいなの？
（新聞やWeb媒体とは大きく異なります。）

・目次を付けたらいいってホント？
　オススメ記事と埋もれていく記事を徹底比較して結論を出しました。
（note公式は、目次を付けた方が何倍良いか、情報公開していません。）

・画像を多く入れた方が良いってホント？
　オススメ記事と埋もれていく記事を徹底比較して結論を出しました。
(note公式は、何枚が適切な枚数か教えてくれません。)

名称未設定 3


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