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人気エントリが生まれる際のTweetの増え方を分析してみた

先日、幸運にも、私のブログで一つ人気エントリが生まれました。

AVATAR製作時、その超巨大データはどのように大陸間転送されたか? - Wataru’s Blog

現時点で、167 Tweets、151 Bookmarks (Hatena) となっています。こんなにTweetして頂いたのは初めてで、嬉しいです。

しかし、Wataru's Blogのような小さなブログサイトがどのようにしてこんなにTweetを集めることができたのか、恥ずかしながら、自分ではまだよく理解できていません。

そこで、そのメカニズムを少しでも理解すべく、Tweetの増加の軌跡を分析してみようと思いました。分析ツールには、topsyを主に使いました。

分析してみると、三つの段階を経て、そのエントリの人気度が変化していったことがわかりました。

第1段階: 自分で告知するが、全然流行らず(5 Tweets)

まず、最初、自分でTweetしました(ブログ告知)。幸運にも、三人の方にRT(ReTweet)して頂き、そこから更に派生RTが一つ。計5 Tweets。

お、これはTweetが順調に増えるかな?なんて楽天的に思っていたのですが、そこでパタッと止まりました。次の日にはもう誰もTweetしてくれなくなったのです。

結構このエントリは面白いぞと思って書いたのですが、これだけで終わってしまったのでした。

5 Tweets。正直、ガッカリしていました。面白いネタだと思うし、頑張って書いたけれど、これで終わりか、、、と。

しかし、その後、転機が訪れます。

第2段階: 人気ブログにリンク付きでコメントしたところ、Tweetが急増(65 Tweets)

ガッカリしていたところに、Publickeyさんで同じネタのエントリを見つけたのが二日後です。

3D映画「AVATAR」、スクリーンの裏には大規模データとの戦いがあった - Publickey

これを発見したときには、ああ、私はうまくいかなかったけれど、Publickeyさんほどの影響力を持っていれば、このネタを流行らせられるんだろうな、と思いました。

そうして、ブラウザを閉じようと思ったとき、、、なぜか、ピンと閃いたのです。Publickeyさんのコメント欄にコメントしてみたらどうだろうか、と。

Publickeyさんの記事はさすがによくまとまっていて面白いけれど、僕の記事は大容量データのハンドリングという部分ではPublickeyさんに無い内容を含んでいる。IT屋さんにはもしかしたらその付加価値を評価してもらえるかもしれない。

そこで、私のブログへのリンクを付けて、コメントしてみました。

そうしたら、グーンとTweet数が伸びました。後でわかったのですが、幸運にも、この記事はPublickeyさんの記事の中でもかなり人気の高い記事だったようです。

その日だけで一気に41 Tweetsまで増えました。ブログも、今までに記録したことのない様なアクセス数を記録していました。その後、徐々にアクセス数は減っていきますが、このおかげで計65 Tweetsに達しました。

こうして、人気ブログにトラックバック・コメントを打つことの大事さを身を持って知ったのでした。

第3段階: TwitterのInfluencerが登場。RTによる連鎖が始まる (>150 Tweets)

Publickeyさんへのコメントで作り出したトラフィックは、その三日後には途絶えていました。その後、Tweetはパタッと無くなります。五日間で、たったの3 Tweetsしか増えませんでした。

そんなわけで、この記事もそろそろ寿命かな、なんて思っていました。

しかし、突然、この状況が変わります。

キッカケは、@takesakoさんのTweetでした。@takesakoさんがTweetするや否や、5人の方がRTします。また、そのRTから更に4つのRTが生まれます。(計9 Tweets)

また、その後すぐに、@yasuyukimaさんがTweetします。@yasuyukimaさんのTweetはなんと12人ものRTを受けます。そして、そのRTから更に16ものRTが生まれます。(計28 Tweets)

そして、@shibainukingさんがTweetすると、今度は16人ものRTを受け、その派生RTも伸びていきます。

@takesakoさん、@yasuyukimaさん、@shibainukingさんというInfluencerがTweetすることで、エントリは急速に人気度を高めていったのです。結果として、第2段階を超えるTweet数、アクセス数が記録されていました。

Twitterによる口コミの凄さを、身を持って知ったのでした。

ただ、なぜ@takesakoさん、@yasuyukimaさんがTweetしてくれたのかはわかりません。そこがまた一つ大きなポイントなのだろうとは思うのですが。ここは、残課題として、また機会があれば分析してみたいと思います。


以上、皆様にも、少しでも参考になるところがあれば、幸いです。