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クソ記事を量産しても意味がないというのは本当なのか

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ブログレポート

 

ここ最近、たまたま時流に乗った記事をいくつか書く機会があり、それなりにアクセスがあった。

 

ちょうどTwitterアカウントを作ったことも多少なりとも影響しているとは思うが、

アナリティクスの内容を見る限りは、一応、Organic Searchからの流入がメインになっている。

 

AbemaTV、映画、展覧会とジャンルは様々だが、題材はまぁショートレンジキーワードに入る部類だと思われる。

 

だがここらで一旦、時流などに一切乗らない、クソ記事を書いてみようと思う。



クソ記事を量産することは無意味か、むしろマイナスか、はたまた得るものがあるか

ブログの書き方なんかで調べていると、

クソ記事を量産することは無意味だという類の記事をよく見かける。

こういうのは、例のごとく逆の意見の記事もあり、結局のところ正解が見えてこない。

 

本当のところ、クソ記事は書かない方がマシなのか、書かないより書いた方がよいのか。

 

 

正解がわからないからこそ、自分で行動して経験から血肉にすることが必要だったりする。

 

絶対的に信頼できる師匠だったり情報ソースを持っていて、そこから得られる情報だけで学ぶことは、

往々にして圧倒的に効率的だったりする。

 

しかし、遠回りして自分の足で学ぶことも悪くない

 

受験にたとえるなら、

前者は有名予備校でガチガチのオシャンティ授業受けたり人気No1参考書でエッセンスを効率よく吸収していくやり方。

後者は教科書と資料集だけめっちゃ読み込んで独学で学んでいくやり方。みたいな。



自分でトライして学ぶということ

自分でいろいろとトライして、その結果を分析して何が正しいか学んでいく。

すごい良いことなんだけど、分析というのがこれまた難しい。

 

トライしたあとの分析の難しいのポイントとしては、結果に対して要因が一意に決まらないこと

 

それこそ冒頭の内容でいくと、見られやすい題材を扱ったと同時にTwitterをはじめていたりと、

たいがいは、要因になりうるような事象が複数存在している

 

たとえば、もしもこのクソ記事が伸びたとして、その要因は

  • ドメインパワーが伸びてきたから
  • 他の記事のアクセスが増えたから
  • クソ記事といいつつ実はクソ記事じゃなかった

などなど影響を与えかねない要因がいくつも考えられてしまう。

 

 

ある行動ないし条件が、ある結果を引き起こすかどうかを正しく証明するには、

その行動ないし条件 以外の所与の条件をすべて同じにして比較する必要がある

 

システムテストとかだとこれを厳密な形でやるけど、

世の中のだいたいのことは、全く同じ条件をつくることが不可能だから、

サンプルを大量に用意して、ほぼほぼ間違いないと言えるレベルまで実験しまくるっていう手法を用いる。

 

それがいわゆる統計学ってやつ。

 

 

で、個人でいろいろ試していくとなると、統計的に間違いないと断言できるレベルのサンプル数を集めることができないんですわな。

うん。

だから、先人たちが実験して既に結果がでている情報を得ると、すぐに確実なものが得られると。

 

まぁ実際には、統計的に断言できるレベルのサンプル数がなくても、

個人の経験レベルでも、センスさえあればなんとなく答えがみえてくるというケースが多いけどね。

 

これが、最新戦術本を読んでなくても、感覚と経験でむっちゃ強い雀荘メンバーみたいなこと。

 

はい。おあとがよろしいようで。

 

おしまい。

 



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