Как стать автором
Обновить

Мой друг написал статью, ее задизили, он расстроился, а я проанализировал 6000 статей, и понял, за что ненавидят на Хабр

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров4.8K

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

В администрировании специфичные недостатки такие: технические неточности, отсутствие глубины, дублирование  
В администрировании специфичные недостатки такие: технические неточности, отсутствие глубины, дублирование  
Разработка: технические неточности, примитивизм, ввод в заблуждение новичков
Разработка: технические неточности, примитивизм, ввод в заблуждение новичков
Дизайн: бессвязный текст, расчет на то, что на текстовой площадке будут смотреть видео, агрессивный или токсичный тон, незавершенный эксперимент
Дизайн: бессвязный текст, расчет на то, что на текстовой площадке будут смотреть видео, агрессивный или токсичный тон, незавершенный эксперимент
Менеджмент: Банальные советы, опасные рекомендации, слабая аргументация 
Менеджмент: Банальные советы, опасные рекомендации, слабая аргументация 
Научпоп: псевдонаучно, нет источников, манипулятивная подача
Научпоп: псевдонаучно, нет источников, манипулятивная подача
Маркетинг: хайп, отсутствие измеримых результатов
Маркетинг: хайп, отсутствие измеримых результатов

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.


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.

Может показаться, что "Упал, поднялся” – это весёлые истории о том, как пожарить косточки, насушить листья, склеить картон, чтобы заработать миллионы на маркетплейсах. Но на самом деле в блоге уже больше 50 статей из разных ниш с подробными выкладками по цифрам.

Подписывайтесь на блог “Упал, поднялся – интервью про бизнес”.

Теги:
Хабы:
Всего голосов 39: ↑22 и ↓17+12
Комментарии27

Публикации

Работа

Ближайшие события