自分が書いた記事をアクセス解析してみる(Qiita)

はじめに

弊社の開発部の週次定例会で、アウトプットの時間としてQiita記事を発表する取り組みを始めて2年ぐらい経ちました。
そこそこ記事が溜まってきている人もいると思います。

そんな自分の記事がどのくらいみられているか確認してみましょう。

前段: アクセス解析ってどういう仕組み?

ページの表示(PV, UU)を集計するイベントは↑の感じです。
要は、GAのサーバーにイベントを送ってデータを溜め込みます。
データが溜まれば、イベントの個数を数えたり適切なデータ処理をすることで集計できます。

ただ、ざっくりGAのサーバーに送るというわけではなくて、"データストリーム"という単位で送ります。

なので、データストリームを作成する必要があります。

実践: 設定

Qiitaの説明通りですが、以下の流れです。

1. (なければ) Googleアカウントを作る
2. (まだやってなければ) Google Analyticsの利用を開始する
   1. https://analytics.google.com/analytics/web/provision/#/provision
3. (まだやってなければ) アナリティクス アカウントを作成する
4. (必要に応じて) アナリティクス アカウントに対してプロパティを作成する
   1. プロパティ名: Qiita で専用のプロパティを作成しちゃうのがいいと思います
5. プロパティに対してデータストリームを作成する
   
6. 作成したデータストリームの"測定ID"をQiitaに設定する
   

実践: 数値をみてみる

(アクセスが少なくて微妙ですが...)
とりあえず簡単にPV, UUを見てみます。

1. レポートを選択
2. エンゲージメント => ページとスクリーン
3. 日付を変更 (今回は、最近書いた記事の執筆前になるように5/1からにしてます)
   
4. ページパスだとわかりづらいので、ページ タイトルとスクリーン名 に変更しましょう。
   

ちなみにビュー数は自分の記事の場合はタイトル下の表示でもわかります。
が、数値が合わない。。。集計方法が違うのかな...?

それからグラフも見てみます。
こちらの記事に注目してみました。
5/23が一番多いですが、これはこの記事の公開日です。
(確か公開してLC(ライトニングチャレンジ)としてSlackに流したのでそのせいかも)
また、その少し隣で上がってるのは5/26(金)で、こちらは開発部週次定例でLCの振り返りがあったので、社内メンバーがその時アクセスしたからかなと思います。

余談: 告知の時間帯について

ミノ駆動さんの記事

12:00は昼食がてらTwitterを閲覧するユーザーさんが多いと言われています。
この時間帯を使わない手はありません。

また、「17:00〜22:00にかけてアクセス数が伸びる」という分析結果もあるようです。

したがって、自分は以下のように告知しています。

• 12:00：記事公開、Twitterで告知。
• 17:00：12:00の告知ツイートを自分でRTし、ブーストする。

他のサービスの例

Qiitaに限らず他のサービスでも同様にGAとの連携機能が提供されています。

• Zenn
  • ZennのGoogle Analytics(GA4)トラッキングID設定方法
• note (有料機能)
  • Googleアナリティクスの利用設定（有料オプション）
• fanplay
  • 弊社プロダクト fanplay も提供しています。

参考: 独自集計基盤

ちなみに、GAのサーバーに当たるものを独自に用意すれば、GAに頼らず独自の集計基盤を作ることも当然可能です。(規模の大きい会社はそうしてるらしいです)

話題のデジタル庁の例

最後に

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