ブログの記事の書き方やリライトについて試行錯誤しているとがみんです。
どうすればより見てもらえるような文章を書けるのか。
どう記事を分析して、改善・リライトしていくのか。
を考えながら下記の記事を改善してみたので、その改善記録になります。
記事をリライトし、改善する際に参考になれば幸いです。
テーマ設定の見直し
まずはじめに記事のテーマ設定の見直しを行いました。
具体的に誰のどんな悩みを解決したいんだっけ？というのを言語化しました。
誰の
人工知能の初学者。ネットでざっくり概要を捉えるためにわかりやすい記事を探すような人。
どんな悩み
活性化関数の種類と使い方、どんなケースでどの活性化関数を使うとニューラルネットワークの学習精度が向上するのかを考えたい。
どうやって解決するか
活性化関数にはどういう種類があるのか、それぞれのメリットデメリット、どういうケースで使うと良いのかを提示する。
キーワード選定
キーワードを選定するにあたって、「活性化関数」という単語でまずはGoogleのサジェストキーワードを調べてみました。
ラッコキーワードというサイトを使って調べました。
サジェストキーワードの中から、テーマに沿ったキーワードをいくつかピックアップしました。
今回ピックアップしたのは下記のキーワードです。
- 「活性化関数 使い分け」
- 「活性化関数 選び方」
- 「活性化関数 種類」
- 「活性化関数」
また、「UBER SUGGEST」を活用して、検索ボリュームも確認してみました。
「Google Search Console」で、平均掲載順位やクリック率も確認しました。
目標設定
「活性化関数 使い分け」「活性化関数 選び方」「活性化関数 種類」というキーワードで上位表示されCTRを高めつつ、「活性化関数」という検索ワードでもより上位表示されるように意識していきます。
「活性化関数 使い分け」での掲載順位は平均1.1位でCTRも67.9%なので、掲載順位は落とさずに、CTRを上げに行ければと。
「活性化関数 選び方」「活性化関数 種類」「活性化関数」に関してはまずはより上位表示を目指せるように、上位表示されている記事と比較しつつ文章の改善を行なっていきます。
記事を投稿してから3ヶ月後に改善がされているかを平均掲載順位、CTR、月間平均表示回数から確認します。
具体的にどれだけ数字を改善するっていうのは、まだちょっとわからんので、各種数字を上げることぐらいを目標にします…！
ブログ記事の修正
タイトルについて
改善前は「【人工知能】活性化関数の種類と違い。メリットデメリット。」というタイトルになっています。
当時は「活性化関数 種類」「活性化関数 メリット」あたりのキーワードで検索されることを想定してタイトルをつけていたような気がします。
「活性化関数 使い分け」「活性化関数 選び方」「活性化関数 種類」というキーワードで検索されて上位表示されやすいようにタイトルは下記のように改善してみます。
ディスクリプションについて
改善前の記事では、ディスクリプションが上記のように「2019/05/14 — どうも、とがみんです。以前の記事で、パーセプトロンやニューラルネットワーク、誤差逆伝播法に夜重みパラメータの更新の仕組みについて紹介してき …」となっています。
タイトルは活性化関数の種類やメリットデメリットを紹介してくれるような文章をイメージさせるのに対して、ディスクリプションは、それを想起させるような文章になっていませんでした。
これが検索する人の困りごとを解決するような文章になっていればCTRが向上するかと思うので改善します。
人工知能の初学者で、ネットでざっくり概要を捉えるためにわかりやすい記事を探すような人を対象に、精度の高いモデルを作るために、活性化関数の種類や使い分け・選び方を知りたいというニーズを解消できるようなディスクリプションにすると良いと思うので、下記のように修正しました。
『この記事では活性化関数にはどのような種類があるのか、精度の高いモデルを作るためにそれぞれのメリットデメリットを元に使い分け・選び方についてまとめています。ステップ関数、シグモイド関数、tanh関数、ReLU関数、恒等関数、ソフトマックス関数等、様々な活性化関数を整理しています。』
記事を修正する
導入文
改善前は下記のように、活性化関数に紐づく別の記事のリンクを最初に記載していました。
検索によって流入してくる場合、「活性化関数の種類と使い方、どんなケースでどの活性化関数を使うとニューラルネットワークの学習精度が向上するのかを考えたい。」というマインドで記事のURLをクリックするかと思うので、想定される悩みに沿った文章に修正しました。
本文
本文を書く上で意識したこととしては、まず活性化関数の図を追加して、見栄え良くわかりやすくしました。
また「〜です。〜です。〜です。」や「〜ます。〜ます。〜ます。」と同じ語尾を続け過ぎないように意識し、1文が長くなりすぎないように、2~3行で改行される用に意識して文章を見直しました。
また最後には「ニューラルネットワークにおける活性化関数の使い分け・選び方」という項目を作り、この記事の主題に対する結論を記載しました。
まとめ
下記の記事を改善していきました。
code:html
誰のどんな悩みを解決するのか、キーワードをどう選定するのか、その他文章をどう書くと読みやすいのかを意識してリライトし、記事を改善しました。
検索順位等はすぐに変わらないとは思うので、この改善後、どのような変化があったかは3ヶ月後に改めて調べて分析してみます。
改善した結果どうなるかを具体的な数字をもとに見てとれるのは楽しみですね(笑)
今後も記事の改善とその改善結果を分析して試行錯誤していきます。
