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2014年3月24日 (月)

ブログ 300万アクセス達成! 記念すべき300万人目は自分だった。。。

そろそろ300万くらい行ってるかな?と思って自分のブログにアクセスすると、ちょうど300万。自分に記念品を。。。

3maccess

だいたい、こんな感じの推移で、100万までは何年もかかりましたが、そこからは割と速くなっていっている(8.5カ月⇒6.5カ月)。

3maccess2

速くなっている要因は、あのCMに出ている人は誰?CMソングは何?のアクセスがさらに増えたことと、最近NHKスペシャルなどのリアルタイム速記をはじめたから。

CMについてはこれが断トツで多い。

NTTドコモ、LTE「想いをつなぐ」篇のCMソングはSPICY CHOCOLATEの”ずっと feat.HAN-KUN & TEE”。出演は黒島結菜さんと葉山奨之さん-オリジナルラブの接吻に似てるな、確かに。2/4のスッキリ!で加藤浩次さんが、オリジナルなんですか?と鋭い突っ込み。

リアルタイム速記シリーズは、NHKスペシャル、がっちりマンデーなど日曜日に時間があるときにやってます。もう一杯あるのでこちらを。病気に関するものがやたらアクセス数が多い。

http://sci.tea-nifty.com/blog/cat20211521/index.html

あと、200万アクセスを達成したときに思っていたのは、海外の科学系ニュースサイトの日本語での翻訳がひどいので、いろいろ紹介しようと思っていて、それは結構やってますがめんどくさくて翻訳ほとんどなしでリンクなどを紹介するだけに終わっている、、、もうちょっと書きたい。

例えば昨日の、

自転車ペダル後ろに引っ張り問題(自転車のペダルが下にあるときに紐を巻きつけて、後ろに引っ張ると前に進むか後ろに進むか?というパズル)

とか、

流体力学で量子力学をエミュレート?- 歩くドロップレット

とか。

その他で定期的にアクセス数が増える定番は、

電子レンジは、水分子の固有振動数(共振周波数)を利用しているのではないです。

臭さの単位、アラバスター(Au)って何?というのを結構真剣に調べた。

"隕石は大気との摩擦熱で燃える"というのは違う、、、空力加熱って?

マラゴニー効果って何?(トイレスタンプクリーナー)、というかバブル君効果って何?

空気抵抗があるときは振り子が最大速度になるのは真下に来たときじゃないという話。

GIFアニメ系とか、

41個以上の正方形を見つけられるか??? - わたしも思いついた! 42個目も思いついたぞ(Squareは正方形だけじゃない)。

”板チョコを無限に増やすライフハック”のトリックをGIFアニメで。

・・・でも本当はExcelVBAでの微分方程式の数値計算が主のサイトのはずだったんですが、、、

(常微分方程式)

Dormand-Prince(ルンゲ・クッタ8次)の有名なルーチンDOP853をExcel VBAに移植

ピタゴラスの三体問題をGeoGebra4.2でGIFアニメにしてみる。

(偏微分方程式系)

蔵本・シバシンスキー方程式をExcel VBAで計算してGIFアニメにしてみた。

複素TDGL方程式をExcel VBAで計算してスパイラルパターンをGIFアニメにしてみる。

その他、GeoGebraやScratchではいろいろ遊んでますが、これからはまたそれに続く言語を勉強したいな。

2013年12月17日 (火)

このブログ、98%が女性(10代~40代が90%)からのアクセスってそんなはずないでしょ、、、→Google Analyticsでも見てみた。

ブログとしてNiftyのココログをずっと使っている。で、今月からアクセス解析が変更になった。

http://www.cocolog-nifty.com/analytics/

変更点はいろいろあるのだが、年齢と性別を表示する機能が追加された。

で過去28日間のアクセスについて解析したのをみると、、、

Seibetsu

なんだこれ?女性が97.6%?しかも年代は10~40代で89.8%?

どうやって判別しているのかを見ると、、、http://cocolog.kaiketsu.nifty.com/faqs/87293/thread

【新】アクセス解析の性別、年齢、ネットリテラシーなどのユーザー属性情報は何を元に算出しているのですか。

アクセス元のドメイン情報や、携帯の種類(女性向けか、子供向けか簡単ケータイか)などの情報を元に大まかに推測したものです。あくまで推測値ですので、参考程度にしてください。”
とのこと。これじゃわからん。
ということでもう少し見ると、、、アクセス解析に、、、
http://info.cocolog-nifty.com/info/2013/12/post-66e3.html
あ、nakanohito.jpを使っているのか。
これか?
http://nakanohito.jp/stage/userprofile

---

新機能として、「年代」と「性別」という二種類のユーザー属性を推測する機能を追加した。そのサイトにはどのぐらいの男女比でアクセスがあるか、どういった年代からのアクセスが多いか、を集計しグラフ表示する。

(1)サイトアクセス者性別推計
 自サイトのアクセス者の男女比を、統計的に算出する。

(2)サイトアクセス者年代推計
 自サイトにどういった年代のユーザーが多いかを、統計的に算出。推計可能となるのは10歳から55歳まで。

属性推測の仕組み

 累計数千人のアクセスがあった場合に、そのトラフィックのアクセス元の動向から男女や年齢を推測します。トラフィックが多いほど正確になります。

---

累計はもっとあるので問題ないはずだが、、、

いや、そんなはずはないと、今度はGoogle Analyticsでも見てみた。わざわざ設定しないと見られない、、、めんどくさかった。

Googleanalytics


あ、これならわかる。男性の方がちょっと多いくらいで、25-34歳くらいの方が多い。

それなら、コメントもらったりリンクしてもらったりしている方々のイメージと重なる。

でどうやって調べてるかというと、Cookieですか。

https://support.google.com/adwords/answer/2580383?hl=ja

まあこちらの方が多分正確だろう。

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