（R + Google アナリティクス）2014年人気だった記事の集客力はどのくらい目減りしたか

前置き

コンテンツをつくるのはお金や手間がかかるので、ひとつひとつの記事が集客力を維持してくれるとうれしい。

そこで2014年のセッション数トップ10の記事が、2015年にはどのくらいセッション数があったか集計してみる。

集計には RGA パッケージを使う。

RGA の紹介は、
Rを使ったGoogle Analyticsデータの解析にはRGAパッケージがお手軽 - Qiita
などを参照されたい。

R のコード

library(RGA)library(ggplot2)library(scales)library(dplyr)library(tidyr)#必要なパッケージを読み込んだ
authorize() 
prof <-list_profiles()
YPP <-get_ga(profile.id = prof$id[1],
              start.date ="2014-01-01", 
              end.date   ="2015-12-31",
              metrics    ="ga:sessions",
              dimensions ="ga:year,ga:pagePath")#以上でデータ取得は完了
Y2014 <-YPP %>%
  dplyr::filter(year==2014) %>%
  dplyr::arrange(desc(sessions)) %>%
  dplyr::select(-year)#2014年のランキング
Y2015 <-YPP %>%
  dplyr::filter(year==2015) %>%
  dplyr::arrange(desc(sessions)) %>%
  dplyr::select(-year)#2015年のランキング
YPP2 <- full_join(Y2014,Y2015,by="page.path") %>%
  dplyr::rename(Y2014=sessions.x,Y2015=sessions.y) %>%
  dplyr::select(page.path,Y2014,Y2015) %>%
  dplyr::mutate(order=1:length(Y2014))#2014年のランキングに2015年のランキングをくっつけた#以下プロット
head(YPP2,10) %>%
  gather(year,sessions,-c(page.path,order)) %>%
  ggplot(aes(x=reorder(page.path,order),y=sessions))+
  geom_bar(aes(fill=year),stat="identity",position ="dodge")+
  scale_y_continuous(labels = comma)+
  theme_bw(20)+
  theme(axis.text.x = element_text(angle =90, hjust =1))+
  xlab("")

結果

• 2014年には最も訪問があったが、だいぶ目減りした記事
  • http://abrahamcow.hatenablog.com/entry/2014/01/05/081748

• 2015年に2014年に勝る訪問を獲得した記事
  • http://abrahamcow.hatenablog.com/entry/2013/08/03/160222
  • http://abrahamcow.hatenablog.com/entry/2014/03/23/064859