Мой друг написал статью, ее задизили, друг расстроился, а я проанализировал 6000 статей, и понял, за что ненавидят в интернете
На VC убрали дизлайки, поэтому посмотреть на замечательное явление, как открытое выражение ненависти к контенту, мы можем только на Хабр. Там ненависть работает, и работает анонимно.
А если вы пишете хоть какой-то контент, то очень полезно узнать, что о вас и вашей работе на самом деле думают пользователи.
Что исследуем и почему
Мой хороший друг на днях сделал публикацию на Хабре, и ее задизили. Друг расстроился, я за него тоже. И вот я решил разобраться, а насколько это частое явление? Почему и с кем оно случается чаще? И чтобы задизенные пользователи поняли, что они не одиноки, я взял по 1000 публикаций подряд из каждого раздела Хабр и начал анализ.
Как распределены статьи и негатив
Из 1000 публикаций в каждом разделе:
- Администрирование — 210 минусовых публикаций;
- Разработка — 318 минусовых публикаций;
- Дизайн — 156 минусовых публикаций;
- Менеджмент — 510 минусовых публикаций;
- Научпоп — 53 минусовых публикаций;
- Маркетинг — 486 минусовых публикаций.
То есть в двух разделах: менеджмент и маркетинг — минусовых публикаций около 50%. Тут я перестал расстраиваться за друга. Это, оказывается, норма. Тут можно вспомнить, что особо яростно ненавистные статьи удаляют, то есть они в этом параде не участвуют. Будем помнить, что мы смотрим на лучшие из худших.
Давайте тут же прикинем глубину ненависти: насколько суммарно ненавидят каждый раздел и коэффициент ненависти — насколько в среднем ненавидят каждый ненавистный пост. Чтобы вычислить коэффициент ненависти, я поделил количество минусовых публикаций на общий минус раздела.
- Администрирование — суммарный минус раздела 112, коэффициент ненависти = 0,5 (112/210)
- Разработка — минус 260, коэффициент ненависти = 0,8 (260/318)
- Дизайн — минус 286, коэффициент ненависти = 1,7
- Менеджмент — минус 415, коэффициент ненависти = 0,8
- Научпоп — минус 225, коэффициент ненависти = 4,2
- Маркетинг — минус 634, коэффициент ненависти = 1,3
Видим, что меньше всего ненавидят администрирование, больше всего маркетинг, а самая концентрированная ненависть в научпопе.
Давайте посмотрим, в каких разделах выпускается больше статей. Это я пойму по дате тысячного поста.
- Администрирование — 12 ноября (3 мес)
- Разработка — 8 января (1 мес)
- Дизайн — 14 мая (8 мес)
- Менеджмент — 6 декабря (2 мес)
- Научпоп — 25 декабря (1 мес)
- Маркетинг — 14 мая (8 мес)
Тут можно увидеть, что про разработку, научпоп и менеджмент пишут много, а про дизайн и маркетинг — мало.
Осталось доисследовать, а как читают эти разделы? Смотрим на средние просмотры этих публикаций:
- Администрирование — 7 200
- Разработка — 5 100
- Дизайн — 2 700
- Менеджмент — 8 800
- Научпоп — 9 900
- Маркетинг — 6100
Тут странно, я видел у Хабра средние значения по просмотрам — это было 4000. Но тут явно среднее больше 4000. Больше всего набирает научпоп, меньше всего дизайн. Возможно, поэтому про дизайн авторы пишут меньше — мало собирает.
Средние лайки
- Администрирование — 18
- Разработка — 15
- Дизайн — 17
- Менеджмент — 17
- Научпоп — 23
- Маркетинг — 12
Научпоп побеждает, проигрывает маркетинг. Тут без неожиданностей.
Как ненависть зависит от охватов?
Как читать график:
- Каждая точка – отдельная статья
- Чем правее точка – тем больше просмотров
- Чем выше точка – тем больше дизлайков
- Вертикальная пунктирная линия (30K просмотров) разделяет популярные и менее популярные статьи
- Горизонтальная пунктирная линия (20 дизлайков) показывает границу "сильного неприятия"
Основные выводы:
- Статьи с >30K просмотров получают в среднем 23.3 дизлайков
- Статьи с ≤30K просмотров получают в среднем 9.8 дизлайков
- Большинство непопулярных статей (левая часть графика) получают мало дизлайков
- Почти все сильно дизлайкнутые статьи (выше 20 дизлайков) - популярные
Какие темы вызывают ненависть?
Основные наблюдения:
- Наибольшее количество дизлайков получают статьи про криптовалюты и инвестиции (14.2 в среднем)
- На втором месте статьи про карьеру и работу (12.4 дизлайка в среднем)
- Технические статьи собирают меньше охвата, но и меньше ненависти
- Статьи про AI/ML ненавидят средне
Что вызывает негатив в заголовке?
Кликбейт и манипуляции:
- «Как перестать отвлекаться... и стать как минимум в 2 раза продуктивнее?» (-22 рейтинг)
- «Илон Маск — создатель Bitcoin» (-19 рейтинг)
- «Бога нет, матрицы тоже нет, всё гораздо сложнее» (-7 рейтинг)
Личный опыт без реальной ценности:
- «Как я устроился в IT с зарплатой 150 тысяч...» (-20 рейтинг)
- «Как я привлёк 3500 подписчиков...» (-33 рейтинг)
- «Пишу код за деньги» (рейтинг -17)
Псевдонаучные заявления:
- «Идеографический язык каменных книг древней Мексики, возможно, внеземного происхождения» (рейтинг -13)
- "LLM это не AI" (-4 рейтинг)
Необоснованная реклама и продвижение:
- «Натыкал» в хомяка и теперь хочу зарабатывать, делая игры» (-53 рейтинг)
- «Как зарабатывать в Телеграм...» (-30 рейтинг)
- «Как арест Паши превращается в золотую жилу для бизнеса в Telegram» (-47 рейтинг)
Упрощение сложных тем:
- «Как ChatGPT может помочь джуну» (рейтинг -14)
- «Как написать программу на Python без каких-либо знаний» (рейтинг -11)
Общие проблемы заголовков
- Использование цифр для привлечения внимания
- Обещание быстрых/легких результатов
- Спекуляция на популярных темах
- Громкие необоснованные заявления
- Манипулятивные формулировки
- Использование личного опыта как универсального решения
- Отсутствие конкретики при громких обещаниях
На самом деле, сам по себе “проблемный” заголовок может не вызывать проблем. Сейчас я покажу заголовки, которые построены по тем же принципам, но статьи плюсовые:
1. Кликбейт и интригующие заголовки
- «О3 вытесняет программистов? Как OpenAI снова всех удивила»
- «Супер-популярные вокалоиды. Кейс Мику Хацунэ»
- "Куда деваются отходы в самолетных туалетах"
2. Личный опыт
- "Путь барабанщика: как увлечение стало частью жизни"
- «Мой путь к идеальному терминалу с iTerm2»
- «Как я создал платформу для коротких видео в Telegram Mini Apps»
3. Научные/технические заявления
- «Тензорные компиляторы: что это за «звери» и где они «обитают»
- «Дерево Меркла: как проверить целостность данных без полного доступа?»
- «Преодоление турбулентности в сфере безопасности ИИ»
4. Продвижение и монетизация
- «Как T-образный бэкграунд влияет на оптику исследователей и при чём тут антропология»
- «Автоматизация верификации кодовых датасетов подрядчиков с помощью LLM»
- «От облака к интернету вещей — как технологии меняют логистику»
5. Упрощение сложных тем
- «Процессы обнаружения и доставки в Аврора Центре»
- "Типы данных в Python для самых маленьких"
- «Базы данных: общие понятия. SA для самых маленьких»
Дело больше все-таки в изложении темы.
Что вызывает негатив в изложении темы
Выкручиваю негатив на максимум и смотрю самые задизлайканые статьи. У меня нет задачи называть героев, поэтому тут будет таблица с обобщениями по каждому разделу.
Общие проблемы для всех разделов:
- Самореклама и продвижение личных каналов/услуг
- Поверхностность, отсутствие глубины анализа
- Несоответствие формату технической площадки
- Кликбейт
- Нет экспертизы в обсуждаемых темах
К выводам
Анализ шести тысяч публикаций показывает, что негативная реакция на статью — это очень вероятный исход, и поэтому повод для анализа. В некоторых разделах, например, в менеджменте и маркетинге, около половины статей получают отрицательные оценки.
Что действительно влияет на реакцию читателей:
1. Заголовки
Работает: точное описание содержания с конкретными данными. Пример: «Как мы потеряли 100 тысяч долларов на Firebase: разбор ошибок».
Не работают: громкие обещания и кликбейт.
2. Личный опыт
Работает: четкий контекст, описание ограничений, разбор неудач.
Не работает: представление единичного опыта как универсального рецепта.
3. Чек-лист по содержанию
- подтвердить утверждения данными
- привести конкретные примеры
- описать методологию и ограничения исследования
- указать источники, особенно в научно-популярных текстах
4. Особенности разделов
- Администрирование: ценится техническая точность
- Разработка: важна корректность технических деталей
- Дизайн: нужен баланс текста и визуальных элементов
- Менеджмент: предпочтительны конкретные кейсы
- Маркетинг: требуются измеримые результаты
При работе со сложными темами сохранять исследовательский подход: собирать данные, проверять факты, обозначать границы применимости выводов.
Негативные комменты и дизлайки — это повод подумать, что переделать в будущем. При этом количество просмотров часто оказывается более значимым показателем, чем рейтинг статьи.
Раз в неделю я пишу кейсы или исследования, а с командой мы делаем коммерческие блоги, например, блог МоегоСклада. Если вам нужен контент-маркетинг, например, на vc.ru или Хабр, напишите Рюмину.
Уже больше года я раз в неделю беру интервью у предпринимателей про реальный бизнес, а не этот ваш успешный успех. Стараюсь, чтобы их не минусовали.
Подписывайтесь на блог “Упал, поднялся – интервью про бизнес”.
Получается, негатив пользователей часто вполне обоснованный. 6 тысяч статей — хорошая выборка. Спасибо за такой дотошный анализ!
Большая работа!
Судя по графику, существенной корреляции дизов и просмотров нет, а значит дело в «качестве»статей.
На Хабре писать сложно, но можно. Спасибо за аналитику, многое прояснилось. Я пользовался интуитивным методом: читал чужие статьи и ненавидел за всю ту фигню, которую ты описал в этой статье. После таких мастер-классов появляется внутренняя самоцензура.
Таким дятлам, как ты это не поможет :)
Ну даешь
Где расследования?