Dans mon entrée de blog précédente , J’ai discuté de l’écart entre le nombre de vues dans WordPress et Google Analytics. Aujourd'hui, j'aimerais examiner de plus près ce que les données peuvent nous dire.
Si je pense à la modélisation du nombre de vues WordPress apparaissant sur une entrée de blog, je penserais que l’utilisation de vues Google serait suffisante même en tant que prédicteur. Rappelant le diagramme de dispersion du message précédent, il semble toujours que quelque chose ne va pas (pour ceux que cela intéresse, la valeur de r au carré est de 0,44):
J'ai des informations supplémentaires à ma disposition et j'ai donc pensé qu'il serait intéressant de voir si quelque chose d'autre semble orienter les vues WordPress. Pour commencer, je veux que les choses restent simples, mais voici les variables que j'ai à ma disposition:
Vues Google: Devrait être un bon prédicteur, mais je ne suis pas tellement convaincu de ce que je vois. Jours en ligne: Je m'attendrais à ce que si je n'avais pas les vues Google, plus une publication de blog est longue, plus elle a de vues - mais qu'en est-il si j'ai également des vues Google dans le modèle? Compteur de commentaire: Le nombre de commentaires apparaissant au bas de l'entrée de blog. Tweets: On pourrait penser que cela va de soi, mais les chiffres ne correspondent pas toujours à ce qui est affiché sur Twitter. Notionalement tweets et retweets, mais certains ajustements sont faits pour une personne (re) tweetant plus d'une fois - je serais curieux d'entendre vos propres expériences à ce sujet. Facebook “J'aime”: N'est-ce pas nécessairement ce qu'il semble être. Ce nombre est lié au nombre de fois que l'article a été partagé, au nombre de «J'aime» qu'il reçoit et au nombre de personnes qui le commentent. Ce n’est pas que je sache par expérience (haha), mais cela signifie que vous pouvez avoir une discussion sur une entrée de blog apparaissant sur Facebook qui n’a rien à voir avec les vues de la publication de blog elle-même. Actions LinkedIn: Ce nombre semble être un peu plus fiable. Ce nombre est lié au nombre de fois où une personne a cliqué sur un lien via LinkedIn pour les amener à l'entrée du blog. Cependant, cela n’aidera vraiment que si quelqu'un a effectivement posté cette entrée de blog sur LinkedIn.Est-ce que quelque chose a semblé utile?
Il est préférable de laisser mes différentes tentatives de modélisation pour un autre article / blog, mais voici les résultats de l'utilisation de Fit Model avec Stepwise en utilisant les facteurs ci-dessus avec des effets principaux et des interactions à deux facteurs pour les facteurs ci-dessus:
Réel par parcelle prédite
Bien que ce ne soit pas surprenant que les vues de Google soient dans le modèle, ce qui m'a surpris, c'est combien de commentaires font grimper le nombre de WordPress. De plus, j'aurais peut-être pensé que les vues de Google comptabiliseraient déjà les jours en ligne, mais le fait que ce ne soit pas le cas (ainsi que l'interception différente de zéro) suggère que les comptes WordPress finissent par s'accumuler beaucoup plus longtemps.
Les comptes de LinkedIn sont également significatifs, mais pas au même niveau que les jours et les commentaires dans certains des modèles que j'ai essayés. Sur la base des données, il est impossible de dire combien de personnes ont réellement vu le lien et ont été encouragées à cliquer dessus. De même, avec les tweets qui n'apparaissent même pas dans le modèle, je ne sais pas combien de followers ont été suivis par les personnes qui ont tweeté. L'utilisation de comptes LinkedIn et Twitter ne nous aide donc pas vraiment à comprendre la popularité du nombre de vues.
J'ai également cherché un modèle qui n'utilisait même pas les vues de Google et, même s'il comportait quelques termes supplémentaires, il a quand même une belle apparence:
Je devrais mentionner que l’adaptation d’un modèle pour les vues Google n’est pas très efficace (même avec le nombre de jours, etc., ce qui est un peu surprenant). Bien qu'il y ait eu plus de termes pour adapter les vues WordPress sans utiliser Google, les principaux moteurs ont été les jours en ligne et les commentaires.
Dernières pensées
Essayer d'utiliser ce modèle pour les années précédentes ne donne pas de bons résultats. Certains messages semblent générer beaucoup de trafic, que ce soit par mot-clé ou par un autre mécanisme. En ce qui concerne la grande différence entre WordPress et Google, je pense que le nombre exact de vues (peu importe ce que cela signifie réellement) se situe quelque part entre les deux. Certaines des vues Google sont si basses qu'il est difficile d'imaginer que si peu de personnes aient vu certaines des entrées. Cependant, il est également difficile d’évaluer le nombre de personnes ayant «consulté» des entrées via la page d’index du blog JMP ( http://blogs.sas.com/content/jmp/) plutôt que de cliquer sur un message individuel pour le lire.
Note à moi-même (et à mes collègues blogueurs) : Pour essayer de figurer dans le top 10 de 2015, postez-vous tôt et recevez beaucoup de commentaires… même si je doute que de me laisser beaucoup de commentaires auront l'effet souhaité. Un anonyme En plaisantant, mon collègue a proposé une autre idée: ajouter délibérément des fautes de frappe en espérant qu'une âme bienveillante laisse un commentaire pour le corriger.
