如何提高博客文章的参与度？（利用分析技术在 dev.to 上发展壮大的技巧）

过去几年，dev.to 已成为国际科技博客社区的重要参与者，其关注点涵盖各行各业的软件开发。它的受众来自世界各地，我认为它是一个包容性极强的社区，拥有多元化的用户背景，绝对是你科技dev之旅中值得一去的地方。

尽管我有自己的博客页面，但我更常在 dev.to 上与其他成员交流。作为社区的一员，我喜欢了解更多趋势，以进一步提升我的内容效果。由于 dev.to 是基于 Forem 构建的，它拥有公共 API，可以为我提供数据支持的指导，因此，我创建了一个开源的Forem Analytics Web 应用，用于这个……嗯……分析目的。

• Forem 分析：https://foremanalytics.sdeproject.com/
• GitHub：https ://github.com/hunghvu/forem-analytics

目录

• 准备数据
• 文章应该什么时候发表？
• 一篇文章应该有多长？
• 你应该使用哪些标签？你应该写哪些主题？
• 包起来

准备数据🧮️

要了解当前趋势，最好不要包含旧文章（例如，几年前发表的文章）。遗憾的是，没有 API 可以基于日期范围获取文章。不过，我可以获取按发布日期排序的已发布文章。截至 2022 年 4 月，dev.to 每月大约有 5000 篇新文章，两个月的数据约为 10000 篇文章，等等。

// Total article = Number of pages x Number of articles per page
fetch("https://dev.to/api/articles/latest?page=${i}&per_page=${articlesPerPage}")

dev.to 使用心形 (❤️)、独角兽 (🦄) 和保存 (🔖) 作为衡量文章受欢迎程度的基本指标。它们代表了用户反应，但也不要忘记评论 (💬)，因为它对于证明用户参与度至关重要。由于没有踩投票系统，因此对于上述指标，计数越高越好。因此，我将指标分为三类。

1. 截至发布时间
2. 按文章预估阅读时间
3. 按标签

您可以自由请求任意数量的数据点。至少到目前为止，我还没有遇到任何请求限制。

文章应该什么时候发布？🔑

找出用户群最活跃的时间段是提升内容效果的好方法。如果我在午夜发布一篇文章，大多数人都已经睡觉了，到了早上，这篇文章已经被其他几篇文章挤占了。

话虽如此，考虑到 dev.to 是一个国际平台，其用户来自不同的时区，因此仅凭我自己的当地时间并不能很好地概括。为了展示用户参与度和文章发布时间之间的关系，热图是一个不错的选择，因为它可以一目了然地显示密度。

图表显示的是我浏览器的本地时区，在本例中是太平洋标准时间 (PST)。日期经过了处理date-fns，所以也应该是你的本地时间。样本量为 14850，我拥有大约 3 个月的数据，并使用 3 的 Z 分数，一些表现最佳的文章被移除了。有趣的是，文章在太平洋标准时间周一至周五的午夜至中午之间表现更好，而在格林威治标准时间中午及之后则表现更好，是这样吗？🤔

目前的计算方法是采用求和法，该方法受每个时间段的样本量影响很大。换句话说，如果周一中午发布 1000 篇文章，其总参与度很可能比周日午夜仅发布 10 篇文章更好。

我们将计算方法改为平均值，并尝试将每个时间段内发布的文章数量最少增加到30 篇，以减少一篇表现良好的文章影响平均值的机会。

您可以在下面的面板中自定义计算方法、Z 分数和每组的最小样本量。

结果是：

平均值计算似乎没有明显的趋势，但完全基于用户反应汇总。我猜想周一至周五，早上 6 点到中午 12 点（太平洋标准时间）的表现似乎总体上比较稳定。与此同时，周末，尤其是周六，整体参与率似乎较低。

一篇文章应该有多长？🔑

这要看具体情况。如果读者正在研究一个复杂问题的解决方案，那么一篇 15 分钟的文章可能不够长；但如果他们只是想知道 JavaScript 循环语法是什么，那么一篇不到 1 分钟的文章可能就足够了。让我们看看数据怎么说。

看到它向右倾斜，我并不感到惊讶。长篇文章需要付出更多努力，所以没多少人会写。根据我的经验，在 dev.to 上，短列表文章更常见。除非有一个特定的主题需要深入探讨，否则不太可能出现超过 7 分钟（>=1500 字）的文章。不过，要知道阅读时间竟然高达 100 多分钟，嗯……这还真有点意思。🥶️

无论如何，让我们按平均值计算，并将给定阅读时间内发表的文章的最少数量改为30。

通过增加每个阅读时间组的最小样本量，我删除了统计上不显著的数据点。回复数量似乎随着阅读时间的增加而增加，这是意料之中的。正如前文所述，长篇文章通常会考虑目标受众，甚至会进行SEO优化，因此参与度自然会提高。回复数量峰值在13分钟时达到峰值，平均回复数量为10.3次，但我认为对于大多数内容创作者来说，5分钟的阅读时间是更合理的。

在 dev.to 上，你可以对任何文章（甚至是你自己的文章）给出 3 条评论。我猜，如果你写了一篇 13 分钟的文章，那么至少会有 3 位读者喜欢你的文章。相比之下，评论数量似乎没有明确的趋势。

你应该使用哪些标签？你应该写哪些主题？🔑

每个人在一篇文章中最多可以使用 4 个标签，但首先，这些标签必须与文章相关。有时，很多标签都适用，您可能不知道该选择哪个。如果是这样，不妨使用数据驱动的选择？

使用相同的数据集，根据总结我们可以得出以下结论。

这些标签大多是通用的 Web 开发和计算机科学标签。毫无疑问，在 4500 多个标签中，这些标签是 dev.to 上最受欢迎的。然而，这也带来了与阅读时间相同的问题（严重的分布偏差）。因此，我们尝试在每个标签至少有 30 篇已发布文章的情况下，求出平均值。

现在我们只剩下大约 140 个标签了。有趣的是，这次排名前三的标签是：

1. 饮水机
2. a11y
3. 讨论

仔细想想，三个按钮中有两个是专门为开启讨论/对话（提高参与度的秘诀）而设计的，所以我觉得它们排在最上面也很正常。我没想到它们a11y会排在那里，不过，毕竟易用性一直是软件开发的一个重要方面，不是吗？

其他一些表现良好的通用选择是：

• 今天我学到了
• 职业
• 工具
• 写作

总结📈

以上就是一篇简短的数据分析，可以帮助你在 dev.to 上开始内容创作。但是，你应该听我的话吗？​​可能不会，原因如下：

1. 分析当然可能存在偏差，或陷入错误的解读陷阱。例如，每组30个样本是否合理？
2. 实施过程中的错误。是的，我没有使用任何数据分析库，所以实施过程中可能存在问题。

总而言之，分析充其量只能起到辅助作用。你需要确定你的受众真正想要什么，无论是主题、文章结构、写作风格等等。高质量的内容才是你成功的决定性因素。🔥

我不知道这篇文章是否可以使用上面的分析来登上月球。🥺️

您可以随时访问Forem Analytics来生成数据。它不仅可以为 dev.to 提供数据可视化，还可以为 CodeNewbie、Wasm Builders 等其他 Forem 社区提供数据可视化。欢迎为该应用程序做出任何贡献！

• Forem 分析：https://foremanalytics.sdeproject.com/
• GitHub：https ://github.com/hunghvu/forem-analytics

文章原发表于：如何查找发布时间和标签来提高用户参与度？。

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