初めてバズった(?)のでGoogleAnalyticsで分析してみた

こんにちわ alivelimb です。
先日書いた「君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」という記事に予想以上に反響があり、自分が一番驚いています。今回は後日談として、執筆時に思っていたことや Google アナリティクスによるアクセス履歴の分析結果などを紹介したいと思います。

先日書いた記事について

記事はこちらです。まだ読まれていない方は一読して頂けると嬉しいです。

ありがたいことに、Zenn で 300 以上のいいね、はてなブックマーク(以下、はてブ)で 1300 人以上の方にブックマークして頂いています(本記事の執筆時点)。

執筆しようと思った理由

執筆理由は大きく 2 つあります。

1. 拙著「Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)」の宣伝
2. Streamlit の王道の使い方紹介
3. 会話調の記事の作成

拙著「Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)」の宣伝

白状すると下心丸出しで、最大の動機は宣伝目的(ステマじゃない)です。

この本は開発 + 執筆 で 1 ヶ月近くかけて作成しましたが、執筆当時の宣伝ツイートは 1 いいねも付かない状態でした。これでは表紙イラストを書いてくれた嫁ちゃん(正確には妻)に合わせる顔がありません。そこで宣伝記事の執筆を決意しました。

とはいえ「XX という本を書いた」「Zenn で初めて本を執筆してみた」という記事を書くのは忍びなかったので、何かメインテーマを決めることにしました。それが「Streamlit の王道の使い方紹介」です。

Streamlit の王道の使い方紹介

Streamlit は Python だけで Web ブラウザで操作可能なデモアプリを作成できます。また、pandas などのデータサイエンス関連のパッケージと親和性が高く「データ分析・機械学習のデモアプリ」というのが王道の使い方になると思います。

「Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)」は 「デモアプリなら HTML/JS/CSS を書かなくても Python だけでフロントエンドが書けるよ」というのがメインメッセージとなっていますが、一般的な EC サイトを題材としており、Streamlit の王道の使い方をしているわけではありません。

そこで宣伝記事では「Streamlit を使った機械学習モデルのデモアプリ」を作成し、Streamlit の王道の使い方を紹介することに決めました。

会話調の記事の作成

宣伝も目的の 1 つとなっている記事なので、ネタ要素を組み込んでいこうと思っていました。以前からミノ駆動さんの「クソコード動画シリーズ」や、無職 やめ太郎（本名）さん「関西型言語シリーズ」を拝見していて、「会話調のコンテンツめっちゃ面白い」「自分でも書いてみたいな」と思っていたので、今回思い切って会話調で書くことにしました。

ネタ満載の記事を書くのは流石にハードルが高かったので、小ボケ(Spy○Family とか三銃士とか)を挟みつつ先輩と新人という構成にしました。ちなみにこの話はフィクションなので、こんな先輩と新人はいません笑。

執筆時に思っていたこと

宣伝記事ということもあり、そんなに時間をかけず、開発 + 執筆で 半日くらいで大枠を作りました。その中でも一番悩んだのは「どんなアプリを作るか」と「どんな新人と先輩にするか」でした。

どんなアプリにするか

何かデモアプリを作ろうと思った時に一番悩むのが何を作るかですよね。プログラミングはしたいけど作りたいものがなく、ひたすら競プロの問題を解いていた学生時代を思い出します。機械学習要素を取り入れるのが確定していたのと、直近の業務で画像処理をしていたこともあり、顔認識を組み入れることにしました。

顔のモザイク処理でもよかったのですが、ネタ要素を組み込みたかったので、程よく枯れた顔文字「ぴえん」を取り入れました。ライブラリに頼り切った顔認識部分より、顔文字の画像化部分の方が正直大変でした。画像ダウンロードすればいいじゃん。これだから手動で 1 分の作業を 30 分かけて自動しようとするエンジニアは...

また「顔認識だけなら OpenCV のマッチングで十分だし、機械学習持ち出すほどかな？というか機械学習アプリって言って良いのか？」とも思いました。これを新人に言わせることも考えたのですが、そんな新人が入ってきたら怖いのでやめました笑

今回のアプリが「機械学習アプリ」と言っていいかは分かりませんが、機械学習を業務等で使う時は「これって本当に機械学習使う必要あるんだっけ？DX って言いたいだけじゃないの？」という観点は常に持って頂ければと思います。

どんな新人と先輩にするか

開発が終わり、いよいよ執筆になりました。この話は完全にフィクションなのですが、新人については「学生時代 PyTorch を使っていた。Flask は書いたことあるけどフロント何もわからない」といった私の設定を混ぜています。とはいえ、私が新人の頃に「3 時間で機械学習アプリ作れ」と言われたら「何で 3 時間なんでしょうか(怒)？」と反発するか、泣いちゃうと思いますね。

一方で、私が社会人 4 年目ということもあり、新人の教育担当になったことがまだないので、先輩に関しては完全に創作しています。教育担当になったとしても、こんな無茶振りをする先輩にはならないと声を大にして言っておきます(やるとしても 最低 5 営業日 + チーム制にします)。

先輩には「TypeHint はいいぞ」「簡単に試せるモデルでベースライン作れ」といった私の言いたかったことを言ってもらいました。実際の業務では 3 時間もマンツーマンで研修の面倒を見てくれる先輩は珍しいと思いますが、こんな厳しくも面倒見の良い(寿エンパイア児島 ○ のような)先輩がいると良いですね。

ちなみに何故 3 時間にしたかというと、Streamlit と機械学習ライブラリの経験があれば 3 時間程で大枠くらいなら作れると思ったからです。それくらい Streamlit の使い勝手が良いと思っていますが、かと言って新人の課題にすると嫌われるので絶対にやめましょう。というか新人じゃなくてもやめてください笑

執筆後に思ったこと

ネタ記事にも関わらず、予想外の反響があり驚きました。Twitter で 30 いいねを超えたことがない私からすると、いいねが 100 を超えたあたりから「これはバズっている...のでは？」と正直思いました笑。ちなみに 私の Twitter のいいね最高記録は AWS 全 11 資格(※現在は全 12 資格)を達成した時の 29 いいね、Zenn で最初に書いた「pathlib はいいぞ」という記事が 66 いいねです。Zenn すごい...。

Google Analytics

Zenn では Google Analytics(以下、GA)との連携も簡単に出来ます。宣伝記事の分析結果を紹介しておきます。GA の集計結果公開は問題なさそうですが(参考)、不都合がありそうであればコメント欄で教えてください。

まずは ページビューの概要です。

Zenn の他の方の GA を見ることがないので、正直よく分かりませんが自分のドメインで 1 万 PV/日だったら相当凄そうです。Next.js x AWS Amplify の練習用として過去に作った、画像の表示がやたら遅い迷路画像作成サイトは 10PV/月とかなので Zenn 様様ですね。

次はリファラ別・日別のページビューです。

まず思うのが、はてブからの流入が凄いですね。ただ公開直後の 2022.05.28 はt.co、つまり Twitter からの流入が多いのでツイートして下さった方のお陰ですね。私のツイートはいいねが全然(以下略)。

ちなみにgoogle/organicは Google 検索結果からの流入で

(direct)/(none)は

• URL の直接入力(お気に入り含む)
• ブラウザで GA に情報を送信しない設定でのアクセス
• モバイルアプリからの流入

といったことが挙げられるようです。ちなみに宣伝したかった本の方も見ておきましょう。

合計行に関しては左から右へ表示回数順なので、時系列的には 05.28 と 05.27 の順番が逆になってますね。公開直後ははてブにも取り上げられず、Twitter の流入も多くないですが、宣伝記事の公開翌日(05.29)から PV が伸びています。これは宣伝成功といって良いのではないでしょうか笑

最後にリファラ別・OS 別のページビューです。

うーん、圧倒的モバイル！iOS に比べて Android の(direct)/(none)が多いのは Android のみ対応のモバイルアプリがあるのでしょうか。この辺はわかる方がいればコメント欄で教えてください。ちなみに本の方はというと

こちらも iOS が一番多いですが、圧倒的モバイルという感じではありませんね。本は PC 画面 やモニタでしっかり読んでくれているのでしょうか。そうだったら嬉しいなぁ。

やはりデータが多いと GoogleAnalytics で分析しがいがありますね。これもモチベーションの一つにしつつ、今後もアウトプットをしていきたいと思います。技術ブログを書いている方で GA 導入していない方は是非導入を検討してみてはいかがでしょうか。

感謝

ありがたいことに何名かの方にバッチを贈って頂きました。「いいね」を頂けるだけでも嬉しいのに、バッチまで頂いてありがとうございます。今後の執筆のお供にさせて頂きます。

また、絵心 0 の私の代わりに「コンビニアイスと交換条件で」本の表紙を書いてくれた嫁ちゃんにも、この場を借りてお礼を言っておきます。ありがとう。ちなみにアイコンの「にゃんぽすたー」はもともと表紙案の 1 つでした。

まとめ

今回は ポエムIdea 記事を書いてみました。懲りずに自分の記事の宣伝をねじ込みつつ、本編で伝えられなかったことを書いてみました。今後も先輩と新人の記事を書きたいと思います。

P.S. 先日 2022 APN ALL AWS Certifications Engineer に選出されましたが、Amazon アソシエイト・プログラムには落ちました(落選理由: Zenn はソーシャルメディアの対象外とのこと)。