[シェア歓迎] noteのアクセス解析ツールを作ってみた

できた！

以前の記事でnoteのアクセス解析ができんかなーと，悩んでました。

これ，できました。

作った目的はnoteのダッシュボードでもうちょっと高度にアクセスの分析したいということから，下記のように定めました。一部完成し，一部は今のところまだ実装していないです。

noteの全期間の全体ビュー，コメント，スキ数を記事ごとに集計して，4時間おきにCSV形式でエクスポート。エクスポートしたものからPower BIなんかを使いながら集計したグラフを更新する。できれば一連の作業は自動化。

できたのはこんな感じ。

まだまだページビュー数は少ないですがここでは置いておきましょう。
(まだまだ頑張ります。いつも読んでくださってる皆様，本当にありがとうございます。)

行ったのは次のような流れです。

1. pythonでnoteをスクレイピング
2. PV数などを抜き出してGoogle Sheetsに出力
3. Google Data Studioで可視化

簡単に解説をしておくと，
pythonというプログラミング言語を用いて，noteのWebページから必要なデータを抽出する。(これをWebスクレイピングなんかと呼んでます。)
Google SheetはGoogleが提供するExcelみたいなサービスです。
Google Data Studioはデータの可視化サービス。Power BIとかTableauのGoogle版です。綺麗なグラフ，表が作れます。

もともとはPythonのBeautiful Soupとurllibのライブラリでなんとかしようとしてましたが，むずかった。

そこで方針をガラッと変えて，
Seleniumのライブラリを使うことにしました。
ユーザーの操作を記録しWebブラウザを操作できるというツールです。

まずはSeleniumを使いながら，
noteのダッシュボードページで必要なデータのみ抜き出していきます。
今回私が対象にしたのは，
noteごとの全期間の全体ビュー，コメント，スキ数，取得日時です。
定期的にこれらを記録することで，日ごとの伸び率や全てのnoteの全体ビュー数なども簡単な和算で求められるというわけです。

これらをPythonのライブラリPandasを用いながら抜き出します。
さらっと書いてますが，noteのhtml読まないといけないので実は結構大変。
一度，htmlを読み切ればあとのプロセスは楽です。

抜き出したデータを，
Googleが提供しているAPIを使い，
Sheetsに直接データを書き込みます。
この辺は認証キーの設定などがちょい手間です。

最後に，Google Data StudioのデータソースとしてSheetsを連携すれば，自分が見たい形式でデータを可視化できます。初めてData Studio使いましたが可視化のテンプレが豊富で，さくっとかっこいい図が出せます。

これで簡単なPV数，スキ数の時間変化は描画できました。
また自分で作った指標，例えばスキ率(スキ数 / PV数)なんかも簡単に描画できます。ちなみに私の例だと，13%くらい。
というのがパッと分かります。

今回の記事では完成したpythonのスクリプトを公開しようかと考え中です。
これ欲しい方いるのかな。いります?

声をヨイショと上げていただけると嬉しいです。
(twitterなどでシェアしていただけると泣きます。)
どなたかのお役に立てればという気持ちでいっぱいです。
設定のアドバイス等もできればと思っておりますのでぜひです。

追記：
こちらからソースコードが手に入ります！