제가 이 게시물을 쓰는 이유는 우리 중 많은 사람들이 두 번 생각하지 않는 Dev.to의 측면, 즉 팔로워에 대해 조명하기 위한 것입니다. 우리는 콘텐츠가 독자들에게 공감을 불러일으키고 커뮤니티를 구축하기를 바라면서 콘텐츠 제작에 많은 노력을 기울이고 있습니다. 하지만 실제로 귀하를 팔로우하는 사람이 누구인지 궁금한 적이 있습니까?
이 글에서는 Dev.to 팔로어를 분석하기 위해 취한 단계와 발견한 내용을 공유하겠습니다. 그 과정에서 몇 가지 놀라운 패턴을 발견할 수도 있습니다. 이러한 패턴은 제가 이러한 추종자 중 일부의 진정성에 대해 궁금해하게 만들었습니다. 그들 사이에 "봇과 같은" 활동이 있을 수 있습니까? 여기에서 손가락질하려고 온 것은 아니지만 고려해 볼 가치가 있습니다. 그 대신 자신의 팔로어 데이터를 자세히 살펴보고 스스로 발견해 보시기 바랍니다.
Dev.to 작가들은 자신의 팔로어를 볼 때 종종 다음과 같은 질문을 합니다. 그들은 누구일까요? 참여하고 있나요? 불행하게도 플랫폼은 팔로어 활동이나 참여에 대한 많은 통찰력을 제공하지 않습니다. 이것이 제가 분석을 위한 맞춤형 Jupyter Notebook을 만들도록 영감을 준 것입니다. 저는 이를 Dev.to Audience Analyser라고 부릅니다. 이 노트북은 내 팔로어에 대한 데이터를 추출하고 분석하여 플랫폼에서 즉시 볼 수 없는 통찰력을 드러내는 데 도움이 됩니다.
이 도구를 사용하면 활동, 프로필 완성도 및 기타 패턴을 기준으로 팔로어를 분류할 수 있습니다. 그리고 말씀드리자면, 발견된 것 중 일부는… 그냥 특이하다고만 말씀드리고 싶습니다. 내가 찾은 것을 찾을 것이라고는 기대하지 않았지만 여기 있습니다! 제가 어떻게 접근했는지 살펴보겠습니다.
Dev.to에서 잠재고객을 분석할 때 Dev.to의 API와 가벼운 웹 스크래핑을 사용하여 수집할 수 있는 정보가 꽤 많습니다. 다양한 소스의 데이터를 종합하면 팔로어의 참여도와 활동 수준을 더 명확하게 파악할 수 있습니다.
Forem API는 기사와 팔로워를 포함한 여러 Dev.to 엔터티에 대한 액세스를 제공합니다.
기사: 제목, 태그, 게시 날짜, 참여 통계 등의 세부정보가 포함된 자신이 게시한 기사를 검색할 수 있습니다. 이 정보는 API 엔드포인트 getUserArticles를 통해 확인할 수 있습니다.
팔로워: 팔로어 목록을 가져오고 사용자 이름, 사용자 ID, 프로필 이미지, 팔로어 날짜 등의 세부정보를 확인할 수 있습니다. 이 정보는 getUserFollowers 엔드포인트를 통해 액세스할 수 있습니다.
다음은 API에서 반환된 팔로어 데이터의 예입니다.
{<br>
"type_of": "user_follower",<br>
"id": 72,<br>
"created_at": "2023-04-14T14:45:36Z",<br>
"user_id": 1375,<br>
"name": "Taylor \"Chrystal\" \:/ Pfannerstill",<br>
"path": "/username435",<br>
"username": "username435",<br>
"profile_image": "/uploads/user/profile_image/1375/11fa0607-0d22-4c3c-b339-490ff1e25e8d.jpeg"<br>
}<br>
팔로워의 사용자 이름이나 ID가 있으면 API v0 버전의 getUser 엔드포인트를 사용하여 더 자세한 프로필 정보를 검색할 수 있습니다. 여기에는 약력, 위치, GitHub 링크 및 기타 공개 프로필 세부정보가 포함될 수 있으므로 프로필 완성도를 평가할 수 있습니다.
API를 통해 제공되는 데이터 외에도 공개 프로필을 스크랩하여 더 많은 측정항목을 확인할 수도 있습니다. 예를 들어, 나와 같은 프로필 페이지를 보면 API를 통해서는 제공되지 않는 추가 정보를 볼 수 있습니다.
배지: 사용자가 획득한 배지를 표시하여 활동과 참여를 알릴 수 있습니다.
통계: 게시된 게시물 수, 작성한 댓글 수, 팔로우한 태그 수 등을 표시합니다.
최근 활동: 최신 게시물이나 댓글을 공개하여 참여 수준에 대한 추가 컨텍스트를 제공합니다.
API와 프로필 페이지의 데이터를 결합한 후 분석을 위한 두 가지 주요 데이터세트를 얻었습니다. 하나의 데이터 세트는 제목, Create_at 및 public_reactions_count와 같은 세부 정보를 포함하여 내 기사를 다룹니다. 다른 하나는 사용자 이름과 위치부터 Article_count, comments_count와 같은 측정항목, 심지어 그들이 획득한 배지까지 모든 것을 포함하여 내 팔로어에 관한 것입니다. 팔로어 데이터세트에는 Create_at 및 Join_at 열이 모두 포함되어 있어 다소 혼란스러울 수 있습니다. Created_at는 사용자가 나를 팔로우한 날짜를 표시하고, Join_at은 처음 Dev.to에 가입한 날짜를 나타냅니다. 궁금하다면 여기 GitHub에서 추출 코드를 확인해 보세요. 데이터를 두 개의 Pandas 데이터 프레임으로 가져옵니다.
주의 사항: Forem API에는 엄격한 속도 제한이 있으므로 데이터 추출 속도가 느려질 수 있습니다. 작업 속도를 높이기 위해 추출을 병렬로 실행해 보았지만 속도 제한기에 부딪혀 정지되는 경우가 많았습니다. 참고로 약 2,500명의 팔로어에 대한 데이터를 가져오는 데 약 40분 정도 걸렸습니다. 따라서 팔로어 수가 많다면 인내심이 중요합니다!
자신의 팔로어를 분석하는 데 관심이 있다면 로컬 컴퓨터에서 Dev.to Audience Analyser Jupyter 노트북을 실행할 수 있습니다. 분석을 시작하기 전에 모든 종속 항목이 올바르게 설치되었는지 확인하기 위해 Python 환경을 설정해야 합니다.
Python 환경 설정: 프로젝트의 GitHub 저장소에 있는 README 지침에 따라 가상 환경을 설정하고, 필수 라이브러리를 설치하고, Dev.to API로 .env 파일을 구성하세요. 키.
노트북 실행: 환경이 준비되면 Jupyter에서 analyze.ipynb를 열고 셀을 실행하여 Dev.to 팔로어 데이터를 추출하고 분석합니다. 노트북은 팔로어 활동, 프로필 완성도, 참여 패턴을 시각화하는 과정을 안내합니다.
이 장에서는 내 팔로어에 대해 자세히 분석해 보겠습니다. 우리는 그들의 참여도, 프로필의 완성도, 그리고 그 과정에서 제가 발견한 몇 가지 이상한 추세에 대한 패턴을 살펴볼 것입니다. 하지만 이 심층 분석을 원하지 않으시면 주요 내용을 자세히 설명하는 다음 장으로 넘어가셔도 됩니다!
우선 시간이 지남에 따라 팔로어가 어떻게 늘어났는지, 새 기사를 게시한 후 팔로어 수가 눈에 띄게 증가했는지 알아보고 싶었습니다. 현재 제 글은 11개이고 팔로어는 2,485명인데, 이러한 수치를 견인하는 특정 콘텐츠가 있는지 궁금했습니다. 그래서 일별 신규 팔로워를 표시하는 막대형 차트를 그렸고, 누적 팔로워 수를 선으로 표시했습니다. 각각의 세로 점선은 기사 게시 날짜를 나타내며, 콘텐츠 게시와 팔로어 급증 사이에 상관 관계가 있는지 쉽게 확인할 수 있습니다.
즉시 2024~03년 초에 눈에 띄는 엄청난 급증이 있었습니다. 하지만 이 정적 차트만 보는 것만으로는 어떤 특정 기사가 이러한 급증을 촉발했는지 정확히 파악하기 어렵습니다. 더 깊이 파고들어 특정 기사가 이러한 급증의 원인이 되었는지 확인하기 위해 더 명확한 보기를 위해 Plotly를 사용하여 좀 더 상호 작용적인 기능을 시도하기로 결정했습니다.
이제 이 그래프를 보면 팔로어의 급증이 실제로 내 기사 "작곡을 위한 AI 학습 여정: LSTM 및 Taylor Swift"와 관련이 있다는 것을 알 수 있습니다. 저는 이 특정 기사를 몇 개의 외부 채널을 통해 홍보했는데, 이는 확실히 이 기사에 힘을 실어주고 새로운 팔로어의 물결을 불러일으켰습니다. 이러한 종류의 통찰력은 유용합니다. 이는 Dev.to를 넘어 콘텐츠를 공유하는 것이 팔로어 증가에 어떻게 눈에 띄는 영향을 미칠 수 있는지 보여줍니다.
다음으로 좀 더 자세히 알아보고 싶었습니다. 각 기사 게시일에 새로 추가된 팔로어 중 실제로 Dev.to를 처음 접한 사람은 몇 명입니까? 여기서부터 상황이 흥미로워지기 시작했습니다. 자료를 찾아보니 기사가 나온 날에 올라온 팔로워 중 무려 98.5%가 당일 참여자였습니다.
궁금해졌습니다. 이 사람들이 내 기사를 보고 그 자리에서 Dev.to에 가입하기로 결정했을까요? 아니면 그 반대입니까? 그들이 Dev.to에 가입하고 같은 날 우연히 내 기사를 발견한 것입니까? 어느 쪽이든, 당일 팔로어의 엄청난 양은 놀라웠고 이 참여가 얼마나 진실한 것인지에 대한 몇 가지 질문을 확실히 제기했습니다.
더 흥미로운 점은 나를 팔로우하던 날 Dev.에 가입한 팔로워들이 그냥 사라진 것이 아니라 플랫폼에 계속 남아 있다는 것입니다. 이에 대한 더 명확한 그림을 얻기 위해 Dev.to에서 팔로어 시간 분포를 그래프로 표시하여 해당 팔로어가 가입 날짜 이후 얼마나 오랫동안 지속되었는지 보여줍니다.
다음으로 내 팔로어의 프로필 속성에 대해 자세히 알아보고 싶었습니다. 속성이 하나만 채워져 있나요? 몇 가지의 조합? 내 팔로어 기반의 품질을 이해하기 위해 다양한 프로필 속성을 살펴보고 이러한 프로필이 얼마나 완전하거나 활동적인지 확인했습니다.
아래 막대형 차트는 다음과 같은 특정 프로필 속성을 가진 팔로어 수를 보여줍니다.
댓글이나 기사 작성
배지, Twitter/GitHub 사용자 이름, 웹사이트 또는 위치가 나열된 경우
프로필 이미지 또는 요약 추가
Dev.to의 태그 팔로우
또한 활동이나 프로필 세부정보가 전혀 없는 팔로워인 '빈 프로필'도 표시했습니다.
내 팔로어 2,485명 중 모든 사람이 프로필 이미지를 가지고 있는데, 이는 Dev.to가 기본 이미지를 할당할 가능성이 있음을 시사합니다. 이는 프로필 이미지 속성이 이 분석에 대한 의미 있는 통찰력을 제공하지 않음을 의미합니다.
흥미롭게도 대부분의 팔로어는 태그도 팔로우합니다. 그러나 그들이 따르는 특정 태그에 대한 세부 정보에 액세스할 수 없기 때문에 이 속성은 실행 가능한 통찰력을 많이 제공하지 않습니다.
다음으로 프로필에 한 가지 속성을 입력한 팔로어를 살펴봤습니다. 이 분석 부분은 깊은 참여를 하지 않는 팔로어들 사이에서 가장 일반적으로 나타나는 최소한의 프로필 세부 정보를 식별하는 데 도움이 됩니다.
막대형 차트는 GitHub 사용자 이름만, 태그만 팔로우, 위치만 나열 등 하나의 속성만 유일한 프로필 세부정보로 갖는 팔로어 수를 강조 표시합니다.
태그만 팔로우: 대규모 그룹(팔로워 530명)에는 '태그 팔로우' 속성만 있습니다. 앞서 언급했듯이 이들이 팔로우하는 특정 태그를 자세히 알아볼 수 없기 때문에 이 그룹은 추가 분석에서 제외하기로 결정했습니다.
배지만: 또 다른 흥미로운 그룹인 24명의 팔로워는 배지만 나열되어 있고 다른 프로필 정보는 없습니다. 이는 이상해 보였고 위험 신호가 제기되었기 때문에 저는 이들 팔로어의 배지 분포를 분석하여 자세히 살펴보기로 결정했습니다.
팔로워 활동을 좀 더 자세히 알아보기 위해 팔로워들 사이의 배지 분포를 살펴봤습니다. 위의 막대형 차트는 가장 일반적인 배지 상위 10개를 보여주며, 목록에는 "1년 클럽" 배지가 가장 많이 포함되어 있습니다.
하지만 문제는 이 X년 클럽 배지(예: '1년 클럽' 또는 '2년 클럽')가 실제로 팔로어 활동에 대해 많은 것을 말해주지 않는다는 것입니다. 참여나 기여가 아닌 일정 시간 동안 Dev.to에 머물기만 하면 수여됩니다. 따라서 내 팔로어가 실제로 얼마나 활동적인지 파악하는 데는 그다지 유용하지 않습니다.
그래서 저는 이 X-Year Club 배지를 분석에서 제외하기로 결정했습니다. 내 팔로어가 실제로 플랫폼에서 무엇을 하고 있는지에 대한 통찰력을 추가하지 않습니다.
X-Year Club 배지를 비워두면 내 팔로어 중 활성 배지 상위 10개를 볼 수 있습니다. 이 배지는 첫 번째 기사 게시를 위한 작문 데뷔, 지속적인 활동을 위한 Community Wellness Streaks, 이벤트 참여를 위한 Hacktoberfest 서약과 같은 실제 참여를 보여줍니다. 이를 통해 단지 주변에 머무르는 것이 아니라 실제로 Dev.to에서 활동하는 팔로어를 더 잘 볼 수 있습니다.
X-Year Club 배지를 없애면 그냥 돌아다니는 것이 아니라 Dev.to에서 실제로 활동하는 팔로어를 더 잘 볼 수 있습니다. 하지만 배지만으로는 전체 내용을 알 수 없습니다. 또한 얼마나 많은 팔로워가 GitHub, Twitter 또는 개인 웹사이트와 같은 외부 프로필에 연결되어 있는지 살펴보았습니다. 밝혀진 바에 따르면 대다수는 GitHub만 나열하는데, 이는 기술에 민감한 군중을 고려하면 의미가 있습니다. 더 적은 수에는 개인 웹사이트나 트위터가 포함되며, 여러 플랫폼에 대한 링크는 소수에 불과합니다.
Dev.to 내에서 활동할 때 내 참여 팔로어 중 일부는 배지와 기사가 혼합되어 있으며 일부는 글을 쓰고 댓글을 달고 배지를 수집하는 데 올인합니다. 이를 통해 누가 진정으로 기여하고 있는지, 별로 참여하지 않고 그저 머뭇거리는 사람들이 누구인지 더 명확하게 알 수 있습니다.
그런 다음 내 팔로어가 어디에서 왔는지 살펴봤습니다. 차트에는 팔로어 프로필에 나열된 상위 10개 위치가 표시됩니다(공란으로 남겨둔 위치 제외). 인도가 1위를 차지했고, 미국과 브라질이 그 뒤를 이었습니다. 그 외에도 파리, 호치민시, 발리와 같은 곳에서 몇 가지 언급이 있는 등 위치가 흩어져 있습니다. 전 세계적으로 크게 확산되지는 않지만 혼합된 지역적 다양성을 보는 것은 흥미롭습니다.
내 팔로어가 어디 출신인지 확인한 후 그들이 쓴 기사를 자세히 살펴보고 싶었습니다. 집중을 유지하기 위해 매우 짧은 게시물(읽는 시간 1분 미만)을 걸러냈습니다. 이는 일반적으로 "안녕하세요, 제 첫 번째 기사입니다"와 같은 간단한 소개이며 분석에 큰 도움이 되지 않습니다.
내가 한 일은 다음과 같습니다.
기사 필터링: 읽은 시간이 1분 이상인 기사만 보관합니다.
데이터 업데이트: 각 팔로어의 기사 데이터를 보다 실질적인 게시물의 필터링된 목록으로 대체했습니다.
개수 다시 계산: 더 길고 의미 있는 게시물을 기반으로 기사 수를 조정했습니다.
이제 기사 수, 평균 읽기 시간, 가장 인기 있는 태그의 추세를 살펴보겠습니다.
데이터를 살펴보면 대부분의 팔로어가 소수의 기사(보통 5개 미만)만 게시했다는 것이 분명합니다. 10개 이상의 기사를 보유한 경우는 거의 없으며, 이는 일관된 게시가 매우 드물다는 것을 의미합니다. 기사 길이는 대부분의 팔로어가 읽는 평균 시간이 2~5분이므로 짧고 빠르게 읽는 경향이 있습니다. 소수의 팔로워만이 평균 읽는 시간이 10분 이상인 긴 글을 씁니다.
태그의 경우 특정 테마가 눈에 띕니다. 가장 인기 있는 태그는 '초보자', '웹개발', '프로그래밍'으로 기초 주제에 중점을 둡니다. 또한 보다 기술적인 청중을 대상으로 하는 "python", "javascript", "ai" 및 "devops"와 같은 특정 영역에 대한 관심도 높습니다. 그리고 '학습', '튜토리얼'과 같은 태그를 통해 많은 팔로어가 지식을 가르치거나 공유하기 위한 콘텐츠를 만들고 있음이 분명해졌습니다.
좀 더 자세히 알아보기 위해 글은 올리지 않았지만 댓글을 남긴 팔로워들을 살펴봤습니다. 차트에서 볼 수 있듯이, 이들 팔로워 중 대부분은 소수의 댓글만 남겼고, 대다수는 5개 미만의 댓글을 남겼습니다. 더 자주 댓글을 남긴 몇몇 특이치가 있지만 확실히 예외입니다. 이는 많은 팔로워의 경우 Dev.to에 대한 참여가 매우 적다는 것을 의미합니다. 그들은 콘텐츠를 게시하지 않고 토론에도 적극적이지 않습니다.
팔로어 활동을 자세히 살펴본 후 누가 실제로 활동하고 있는지 더 명확하게 파악하기 위해 팔로어 활동을 4가지 주요 카테고리로 분류하기로 결정했습니다.
활동적인 기여자: 기사를 쓰거나 댓글을 남기는 사람들
연결된 프로필: 외부 링크(GitHub, Twitter 등)는 있지만 그 외에는 많지 않은 사람들.
기본 프로필: 위치나 요약과 같은 최소한의 정보 - 기사나 링크가 없습니다.
빈 프로필: 전혀 의미가 없습니다. 그냥 빈 프로필입니다.
왼쪽의 막대 차트에는 각 그룹의 숫자가 표시되고, 오른쪽의 도넛 차트에는 백분율 분석이 표시됩니다. 이는 활동적인 팔로어와 그냥 숨어 있는 팔로어 사이의 균형을 보여주는 데 도움이 됩니다.
눈에 띄는 점은 내 팔로어의 큰 덩어리(30%)가 완전히 비어 있는 프로필이고 또 다른 10%는 정보가 거의 없지만 실제 참여가 없는 '기본' 프로필이라는 것입니다. 따라서 결국 GitHub나 Twitter와 같은 외부 링크가 있는 사람은 54.4%로 남게 되지만, 실제로 Dev.to에서 기사를 쓰거나 댓글을 남기는 활동적인 기여자는 5.4%에 불과합니다.
더 자세히 알아보기 위해 나를 팔로우하기 시작한 바로 그날 Dev.to에 가입한 팔로워 수를 살펴보았습니다. 차트에서 Same Day Joiners(옅은 산호색)는 같은 날 Dev.to에 가입하고 나를 팔로우한 사람들이고, Other Joiners(청록색)은 이미 차트에 있었습니다. 플랫폼입니다.
결과는? 거의 모든 Empty 및 기본 프로필이 당일 참여자인데, 최소한의 프로필을 보유한 이 새로운 팔로어가 실제로 참여하는 사용자인지 아니면 그냥 통과하는 사용자인지 궁금합니다.
어떤 기사가 실제로 관심을 끌었는지 알아보기 위해 게시 후 14일 이내에 각 기사가 촉발한 팔로어 증가를 팔로워 유형별로 분류하여 살펴보았습니다.
차트의 각 막대에는 활성 기여자, 연결된 프로필, 기본 프로필, 빈 프로필 등 4가지 범주에 걸쳐 각 기사가 가져온 새로운 팔로어 수가 표시됩니다. 흥미롭게도, 실제로 Dev.to에 참여하는 팔로워인 Active Contributors의 관심을 끌었던 기사는 제가 외부 채널을 통해 홍보한 기사였습니다. Dev.to를 넘어 도달하면 단순히 수동적인 프로필이 아닌 dev.to에서 더 적극적으로 활동적인 팔로워를 끌어들이는 것으로 보이며, 플랫폼 외부에서 콘텐츠를 공유하여 참여하고 기여하려는 독자의 관심을 끄는 것의 가치를 보여줍니다.
“나의 여정 학습…” 기사가 연결된 프로필의 물결을 끌어들이는 것을 보고 대부분 GitHub 링크가 있는 프로필을 보고 저는 GitHub에 연결된 팔로어에 대해 더 자세히 알아보기로 결정했습니다. 내 팔로어 중 거의 절반이 GitHub 프로필에만 연결되어 있기 때문에 탐색하기에 좋은 영역처럼 느껴졌습니다.
먼저 프로필에 대한 몇 가지 기본 정보를 가져오기 위해 GitHub API에 대한 액세스를 설정했습니다. 제가 찾은 내용은 다음과 같습니다.
최소 참여: GitHub가 생성되고 마지막 업데이트된 날에 8명의 팔로워가 Dev.to에 가입했으며 공개 저장소는 전혀 없습니다. 이는 해당 계정이 팔로우 또는 제한된 사용을 위해 생성되었을 수 있음을 나타냅니다.
새 계정: 19명의 팔로워가 GitHub 계정을 만든 날 Dev.to에 가입했지만 마지막 활동 날짜는 확인하지 않았습니다.
공개 저장소 없음: 이 그룹의 총 110명의 팔로어에는 공개 저장소가 없습니다. 이는 이들이 GitHub에서 활동하지 않거나 작업을 비공개로 유지한다는 의미일 수 있습니다.
위 분석에서 차트에는 GitHub 활동 상태의 세 가지 범주가 표시됩니다.
활성: 상당 부분(74% 이상)이 여러 공개 저장소와 최근 업데이트로 활동 흔적을 보여줍니다.
비활성: 약 22.7%가 GitHub 계정을 가지고 있지만 공개 저장소가 거의 없거나 전혀 없어 눈에 띄는 참여가 부족합니다.
없음: 극히 일부의 경우 GitHub 프로필을 찾을 수 없습니다.
이 분석에 따르면 GitHub 링크가 있는 많은 팔로어는 실제로 활동하고 있지만 상당 부분은 존재감이 거의 없거나 공개 활동이 전혀 없는 것으로 나타났습니다.
팔로워들의 GitHub 활동을 더 잘 파악하기 위해 각 사용자가 보유한 공개 저장소 수를 살펴보았습니다. 일부 팔로어의 리포지토리 수가 비정상적으로 높기 때문에 분석이 일반 사용자에게 계속 집중되도록 98번째 백분위수에 컷오프를 적용했습니다.
이 산점도는 우리에게 더 명확한 그림을 제공합니다. 대부분의 팔로어는 적당한 수의 공개 저장소를 보유하고 있으며 소수만이 GitHub에서 매우 높은 활동을 보여줍니다. 이는 일부 고급 사용자가 있지만 일반적인 팔로어는 GitHub에서 그렇게 활발하게 활동하지 않는다는 것을 의미하며 이는 일반적인 사용자 추세와 일치합니다.
내 분석을 살펴보면 무슨 일이 일어나고 있는지 정말 궁금하게 만드는 몇 가지 사항이 눈에 띕니다.
당일 참여자: 분명히 내 기사를 통해 사람들이 Dev.to에 가입하고 나를 바로 팔로우하게 되었지만 실제로 확고하고 활동적인 사용자를 끌어들이지는 않습니다. 여기서 가장 큰 질문은 이 새로운 팔로워들이 Dev.to에서 또 무엇을 하고 있느냐는 것입니다. 다른 사람을 팔로우하는 걸까요, 아니면 나만 팔로우하는 걸까요? 정말 관심이 있는 걸까요, 아니면 대중이 따르는 트렌드의 일부일까요?
Bare-Bones 프로필: 놀라울 정도로 많은 수의 팔로어가 프로필이 거의 비어 있습니다. 이러한 "깨끗한" 프로필과 비활성 GitHub 사용자를 필터링하면 거의 2,500명의 실제 팔로워 중 약 1,200명만 남게 됩니다. 내 팔로워의 절반은 연기와 거울인 것 같다.
조회수 vs. 팔로어 퍼즐: 여기서 정말 이상해집니다. 각 기사의 14일 이내 카테고리별 신규 팔로워 그래프를 보면 작곡을 위한 AI를 배우는 나의 여정과 같은 기사가 엄청난 수의 팔로어를 불러온 것을 알 수 있습니다. 단 2주 만에 1,200개 이상.
이제 이렇게 팔로워 수가 급증하면 조회수도 그만큼 인상적일 것이라고 생각하실 것입니다. 그런데 Dev.to 기사당 총 조회수 그래프를 확인해 보니 전혀 다른 이야기가 보였습니다. 기사의 조회수는 342회 정도에 불과해 팔로워의 홍수와는 어울리지 않습니다.
몇 가지 흥미로운 질문이 제기됩니다. 이 팔로워들은 정말로 내 콘텐츠를 읽고 있는 걸까요, 아니면 여기에 다른 뭔가가 있는 걸까요? 그들은 대량 추종자입니까, 아니면 그들 중 일부는 봇일 수도 있습니까? 이러한 조회수와 팔로어 간의 불일치로 인해 Dev.to의 측정항목이나 심지어 내 팔로어 사이에서 더 많은 정보를 발견할 수 있을 것이라고 생각하게 되었습니다. 이러한 모든 질문에 답할 수 있는 데이터는 없지만 이 분석을 통해 확실히 더 자세히 살펴보고 싶었고, 다른 사람들도 자신의 시청자 통계를 살펴보는 데 영감을 받았으면 좋겠습니다.
그렇다면 나는 이 모든 것에서 무엇을 배웠습니까? 우선, 팔로어 수가 항상 전체 내용을 말해주지는 않습니다. 많은 팔로워 수를 갖는 것과 귀하의 콘텐츠를 진정으로 소중히 여기는 참여적이고 활동적인 팔로워를 갖는 것은 완전히 다른 것입니다. 내 분석을 통해 답변보다 더 많은 질문이 생겼지만, 다른 Dev.to 작성자가 자신의 팔로어 분석에서 무엇을 발견했는지 듣고 싶습니다.
우리 팔로워 중 일부가 봇일 수도 있나요? 아마도. 비활성 계정일 수 있나요? 혹시. 궁극적으로 이러한 통찰은 팔로어 측정항목에 대한 새로운 관점을 제공했으며 여러분도 청중에게도 동일한 작업을 수행하시기 바랍니다.
자신의 Dev.to 팔로어에 대해 자세히 알아보고 싶으시다면 여기 Dev.to Audience 분석기 저장소에서 제 전체 분석 및 코드를 찾아보실 수 있습니다.
위 내용은 Dev.to에서 실제로 당신을 팔로우하는 사람은 누구인가요? 청중 분석 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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