Hangi Konuda Yazarsam Okunur Sorusunu Veriyle Yanıtladım

Olay nasıl başladı

Blog yazmaya başladığımdan beri en çok kafamı kurcalayan mesele ne hakkında yazacağım oldu. Sürekli birine sormak ya da popüler konulara bakıp tahminde bulunmak bana çok mantıksız geliyordu. Hep bir hisle hareket ediyordum. Sanki birileri okur ya da birileri arar diye düşünüp klavyenin başına geçiyordum. Bir gün kendime dur dedim. Bu işi tahminle değil veriyle yapmaya karar verdim. Madem birşeyler yazıyorum, neden yazdığım konunun ne kadar rekabetçi olduğunu ölçmüyorum diye sordum. O an aklıma gelen ilk şey etiketlerin dolma hızı oldu. RSS beslemelerine baktım. Çoğu site son on kaydı gösteriyor. Bu on kayıt ne kadar sürede doluyor diye düşündüm. Eğer bir etiket altında on tane yazı kısa sürede birikiyorsa orada ciddi bir kalabalık var demektir. Tam tersi durumda ise o alan bomboş duruyordur. Oturup her bir kategori için bu süreleri not etmeye başladım. Bu basit bir gözlem gibi görünse de aslında blogumun kaderini değiştiren bir deneyin başlangıcıydı. Şimdi geriye dönüp baktığımda neden daha önce bunu yapmadım diye kendime kızıyorum. Hislerime güvenmek yerine elimdeki veriye bakmak bana çok daha net bir yol haritası çıkardı. Artık hangi konunun ne kadar sürede eskidiğini veya ne kadar hızlı tüketildiğini biliyorum.

Bu nerede karşına çıkar

Bu problem aslında içerik üretimi yapan herkesin karşısına çıkar. Sadece blog yazanlar değil, sosyal medya hesabı yönetenler veya teknik dökümantasyon hazırlayanlar da aynı dertten muzdarip. Bir konu hakkında yazıyorsun ama kimse okumuyor. Neden okumuyor diye düşündüğünde ise genellikle konunun ya çok sıkıcı olduğunu ya da zaten herkesin o konudan bahsettiğini fark ediyorsun. İşte burada rekabet devreye giriyor. Eğer çok popüler bir alanda yazıyorsan senin yazın okyanusta bir damla gibi kaybolup gidiyor. Ama kimsenin bakmadığı bir alanda yazarsan da kimse seni bulamıyor. Bu dengeyi kurmak zorundasınız. Ben bu durumu kendi blogumda yaşadım. Bazen çok teknik bir konuda yazı yazıyorum ve haftalarca kimse tıklamıyor. Bazen ise çok basit birşey yazıyorum ve bir anda herkesin ilgisini çekiyor. Bu dengesizliği çözmek için arz verisine bakmak gerekiyor. Piyasada ne kadar çok içerik varsa o kadar çok rekabet var demektir. Bu durum sadece yazılarla sınırlı değil. Bir ürün çıkardığınızda veya bir hizmet sunduğunuzda da aynı mantık geçerli. Pazar doygunluğunu anlamak için elinizdeki veriyi nasıl yorumladığınız çok önemli. Ben bu yöntemi blogumda denedim ve sonuç oldukça şaşırtıcıydı.

Kök neden

Rekabeti ölçmek için elimizde yeterince veri yoktu. RSS beslemeleri sadece on kayıt gösteriyordu. Bu yüzden elimizdeki tek veri bu on kaydın ne kadar sürede dolduğuyduydu. Kök neden aslında etiketlerin kalabalığı ile ilgilidir. Hızlı dolan etiketler çok fazla yazar tarafından tercih edildiği için orada ciddi bir rekabet var. Yavaş dolan etiketler ise daha bakir alanlar. Ben bu durumu ölçmek için RSS akışlarını sürekli izledim. Türkçe otomasyon konusu 57.6 gün sürüyordu. Yatırım 22.5 gün, borsa 9.0 gün, finans 7.6 gün ve teknoloji 5.3 gün sürüyordu. Bu rakamlar bana Türkçe içerik piyasasının ne kadar yavaş hareket ettiğini gösterdi. İngilizce tarafa baktığımda ise durum tamamen farklıydı. Orada algorithmic-trading 0.8 gün, python 0.1 gün ve artificial-intelligence 0.2 saatte doluyordu. Yani İngilizce bir alanda yazdığınızda yazınız saatler içinde gömülebiliyordu. Türkçe tarafta ise haftalarca üst sıralarda kalabiliyordunuz. Kök neden buradaki arz talep dengesinin hızıyla ilgiliydi. İngilizce piyasası çok daha hızlı tüketim yapıyor, Türkçe piyasası ise daha yavaş ve uzun vadeli bir tüketim yapıyor. Bu farkı anlamadan doğru strateji kurmak imkansızdı.

Çözüm

Çözüm olarak yazılarımı bu ölçümlere göre planlamaya başladım. Artık bir yazı yazmadan önce hangi etiketi kullanacağıma karar veriyorum. Eğer çok hızlı tüketilen bir alandaysam daha kısa ve öz yazılar yazıyorum. Eğer daha yavaş tüketilen bir alandaysam daha detaylı ve uzun yazılar yazıyorum. İşte kullandığım basit kod yapısı:

import datetime
import feedparser

def olc_etiket_hizi(rss_url):
    feed = feedparser.parse(rss_url)
    tarihler = [entry.published_parsed for entry in feed.entries]
    fark = datetime.datetime(*tarihler[0][:6]) - datetime.datetime(*tarihler[-1][:6])
    return fark.total_seconds() / 3600 / 24

print(olc_etiket_hizi(rss_url_listesi))

Bu kod bloğu verdiğim RSS adresindeki son on kaydın arasındaki zaman farkını gün cinsinden hesaplıyor. Bu sayede hangi etiketin ne kadar sürede dolduğunu net bir şekilde görebiliyorum. Kodun hemen altında gördüğünüz gibi basit bir çıktı alıyorum. Bu çıktı bana hangi konunun rekabet açısından daha uygun olduğunu söylüyor. Artık kafama göre etiket seçmiyorum. Veriye bakıyorum ve o etiketin ne kadar sürede dolacağını tahmin ediyorum. Bu yöntem sayesinde artık yazılarımın daha çok kişiye ulaştığını hissediyorum. Çünkü artık piyasanın hızına göre hareket ediyorum. Eğer piyasa hızlıysa ben de ona göre hızlanıyorum. Eğer piyasa yavaş ise ben de daha derinlemesine yazılar yazıyorum. Bu basit kod parçası benim bütün içerik stratejimi değiştirdi. Artık tahmin etmek yerine ölçüyorum ve ona göre hareket ediyorum.

[[GÖRSEL2]]

Yolda çıkan hatalar

Bu süreçte birçok hata yaptım. En büyük hatam RSS beslemelerinin her zaman güncel olduğunu düşünmekti. Bazı siteler RSS beslemelerini düzenli güncellemiyordu. Bu da benim ölçümlerimi yanlış çıkarıyordu. Bir başka hata ise etiketleri yanlış kategorize etmekti. Bazen bir yazı birden fazla etikete sahip olabiliyordu. Bu da verilerin birbirine girmesine neden oluyordu. Bu hataları gidermek için verileri temizlemem gerekti. Her bir RSS beslemesini tek tek kontrol ettim. Güncel olmayanları listemden çıkardım. Etiketleri ise sadece ana konuya göre filtreledim. Böylece daha tutarlı bir veri seti elde ettim. Bir diğer hata ise zaman farkını hesaplarken yaptığım yanlışlıktı. Python tarihlerle uğraşırken bazen kafa karıştırabiliyor. Saat farklarını günlere çevirirken hata payı bıraktım. Ama zamanla bu hataları düzelttim ve artık daha sağlıklı veriler alıyorum. Hata yapmak aslında öğrenmenin bir parçası. Bu hatalar sayesinde hangi verinin güvenilir, hangisinin ise çöp olduğunu anlamayı öğrendim. Artık veriye körü körüne inanmıyorum. Her zaman bir kontrol mekanizması kuruyorum. Bu sayede yaptığım işlemlerin doğruluğundan emin olabiliyorum. Hata yapmaktan korkmamak lazım, önemli olan o hatadan ders çıkarıp sistemi daha iyi hale getirmek.

Alternatifler

Alternatif olarak Google Trends gibi araçlar kullanabilirdim. Ancak bu araçlar bana sadece arama hacmini veriyor. Rekabeti ölçmek için arz verisi lazım. Google Trends bana ne kadar çok kişinin aradığını söylüyor ama ne kadar çok kişinin yazdığını söylemiyor. Bu yüzden RSS yöntemini seçtim. Bir başka alternatif ise sosyal medya etkileşimlerini takip etmekti. Ancak sosyal medya çok gürültülü bir ortam. Oradaki etkileşimlerin gerçek bir rekabeti yansıttığından emin olamazdım. RSS ise daha düzenli ve takip edilebilir bir kaynak. Bu yüzden bu yöntemi tercih ettim. Başka bir yöntem de rakip sitelerin yazı sayılarını manuel olarak saymaktı. Ancak bu çok zaman alıcı ve hata payı yüksek bir yöntem. Otomasyon varken manuel iş yapmak bana göre değil. RSS yöntemi hem hızlı hem de oldukça verimli. İstediğim veriyi saniyeler içinde alabiliyorum. Bu yöntemi seçtiğim için pişman değilim. Çünkü bana aradığım cevabı en temiz şekilde veriyor. Alternatifleri değerlendirdim ama hiçbiri bu kadar basit ve etkili gelmedi. Veri odaklı çalışmak istiyorsanız en basit yöntem genellikle en doğru olanıdır. Karmaşık araçlar yerine kendi verinizi kendiniz toplayın.

Bundan sonra ne yapmalı

Bundan sonra yapman gereken şey kendi alanın için bir RSS listesi oluşturmak. Hangi konularda yazmak istiyorsan o konularla ilgili siteleri bul. Bu sitelerin RSS beslemelerini kodunla tarat. Hangi konunun ne kadar hızlı tüketildiğini kendi gözlerinle gör. Bu veriyi bir dosyaya kaydet ve zaman içinde nasıl değiştiğini izle. Eğer bir konu çok hızlı tüketiliyorsa orada daha kısa ve etkileyici içerikler üret. Eğer yavaş tüketiliyorsa daha kapsamlı ve rehber niteliğinde yazılar yaz. Bu yöntemi sadece yazılarında değil, her türlü içerik üretiminde kullanabilirsin. Bir pazarın doygunluğunu anlamak için stok değil, doldurma hızına bakman yeterli. Bu basit adımlar bloğunun veya içeriklerinin okunma oranını ciddi oranda artıracak. Artık tahminlerle vakit kaybetme. Veriye dayalı bir strateji kur ve onu uygula. Kendi verini topladığında ne kadar çok şey öğrendiğine sen bile şaşıracaksın. Bu süreç sana sadece ne yazacağını değil, nasıl yazacağını da öğretecek. Şimdi klavyenin başına geç ve ilk verini toplamaya başla. Başarı tesadüf değil, veriye dayalı bir planın sonucudur. Bundan sonra yapacağın her yazı bir öncekinden daha bilinçli olacak.