【拍手数30を超えて分かったこと】再生数と拍手・コメントの関係性

nanaのアレコレ

nanaで投稿した時にどんなアクションがあると嬉しいですか?

拍手?コメント?それとも再生数?

何を重視するかはもちろん人ぞれぞれだと思いますが、本記事では再生数と拍手・コメントの関係性をについて、最近やっと拍手の数が30前後になった筆者が分析していきます♪

再生数の重要性

YouTubeでは再生数が重視されることは有名ですよね!しかし検索型のYouTubeと違い、nanaはタイムライン型なので、過去のサウンドを聞いてもらう機会がほとんどありません。

ですがその分「サウンドを聞いてくれている人とより近しい関係になれる」というのがnanaのいいところなんですよね!そこで今回は

【サウンドを聞いてくれた人が何回リピートしたか】

に注目して調査してみました!

一人当たりの再生数

まずは一人当たりの再生数をどうやって計算するかを考えていきましょう。

聞いてくれた人数

現在のnanaの仕様では、実際に何人の人がサウンドを開いたかを調べることはできません。そこで今回は「拍手数=聞いてくれた人数」として扱います。

自分で再生した回数

現在のnana仕様では、自分で再生した分はカウントされないようです。これについては考えなくていいでしょう。

コメント数の影響

「コメントを返信すると相手がそれを確認するためにサウンドを開く」

という不可抗力的な再生がされてしまいます。なので全てのコメントに返信していると想定し、コメント数の半分を再生数から引くことにしました。もちろん連続したコメントや返信を見に来なかった場合もあるので、あくまでざっくりとした計算です。

拍手数30以上

聞いてくれる人が多いほど、より統計的なデータと言えますよね。今回は拍手数30以上のサウンドを比較・分析しています。

計算式

これらの条件から一人当たりの再生数を求める式はこうなります。

「再生数/人」=(「再生数」「コメント数」÷2「拍手数」

サウンドの比較・分析

ここからは実際のサウンドで検証していきます。※画像をタップすればnanaで開けます。

再生数の近い二つを比べてみました。

拍手とコメントだけ見ると、Walk This Wayの方が盛り上がってますよね?しかし「再生数/人」を計算したところ

【白い恋人達=4.33】【Walk This Way=3.13

となり白い恋人達の方がよりリピートされているのが分かります。どうやら拍手やコメントが多いからといって、再生数が伸びるわけではないようです。

リピートされる理由

この二つのサウンドを比べて、リピートされるサウンドの特徴について分析してみました。

  • オリジナリティがある
  • 誰かの好きな曲である
  • 有名な曲かどうか

オリジナリティがある

Walk This Wayは言ってしまえば、AEROSMITHのモノマネでしかありません。インパクトがあったからこそ拍手もコメントも伸びているのだと思いますが、目新しさや意外性はないですよね。(…それでも2,3回はリピートされてるとしたら嬉しい!)

対して白い恋人達は桑田佳祐のソレとは随分印象が違うかと思います。原曲キーより高い、伴奏がオシャレ等々、かなり新鮮な気持ちで聞くことができたのではないでしょうか?(個人的にはピッチとか色々気になるけど)

「原曲のイメージをどれだけくつがえせるか」

これはリピートされるサウンドを目指す上でもっとも重要かもしれません。ネタ要素が強く、つい笑ってしまうような面白いサウンドなんかも、実際再生数が伸びやすいです。

誰かの好きな曲である

桑田佳祐の方のコメント欄には

『この曲好きなんです!』

という内容のものが二つもありました。

もちろん、この人達がたくさん聞いてくれたとは限りませんが、好きな曲なら聞く側も単純に嬉しいですよね!その分求められるクオリティが上がる恐れもありますが。笑

みんなから愛されている曲かどうかも、再生数に影響しているのは間違いないでしょう。

有名な曲かどうか

最後はオマケみたいな話です。

オリジナリティを出すにしても、誰かの好きな曲を歌うにしても、聞いてくれる人がその楽曲を知らないと話にならないですよね。つまり必然的に、有名な曲ほど再生数が伸びる傾向にあると思います。

でも好きな曲を好きに歌うのがnanaだと思います!楽しんだもん勝ち!

再生数に拍手・コメント数は関係ない

今回の検証はどうでしたか?

「再生数/人」=(「再生数」「コメント数」÷2「拍手数」

どうしても拍手の数が気になってしまうnanaですが、一度この計算式で自分のサウンドを分析してみてください!自分の隠れた魅力が発見できるかも知れませんよ♪

フォロワー数や投稿する曜日・時間帯、ユーザーの性別が違えば、また結果が変わってくるかも知れませんが参考にしてみてください!今回はここまで!

 

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