[인기 블로거 되기] 베타 분포를 활용한 성과 최적화 (Python 예제코드 포함)

소개글

"[인기 블로거 되기] 베타 분포를 활용한 성과 최적화 (Python 예제코드 포함)"에 대한 내용입니다.

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본문내용

베타 분포라는 개념을 이해하기 위해 여기서는 블로그 포스트의 조회수와 좋아요수를 베타 분포로 판단하는 예제를 통해 설명하도록 하겠습니다.

인기 있는 블로그 글을 작성하는 데에는 몇 가지 핵심 요소가 있습니다. 이를 잘 활용하면 남들보다 더 많은 독자를 유치하고, 글을 통해 더 많은 경쟁력을 얻을 수 있습니다. 만약에 수없이 많은 글을 올리고 난 이후에만 어떤 글이 인기있었고 어떤 글은 생각외로 관심을 끌지 못했었다는 것을 알 수 있다면 어떨까요? 이미 수많은 노력을 들였을 것이기에 더이상 할 수있는 일은 많지 않을것입니다.
그런데, 글쓰기 초기부터 이러한 경향을 미리 알수있었다면 어땠을까요? 독자에게 점점 더 어필하는 글을 올려가면서 점점 더 많은 구독자들을 확보할 수 있었지 않을까요?
당연히, 더 빨리 판단할 수 있다면 더 많은 구독자를 만들 수있을 것입니다. 이러한 효과는 어느 정도일까요? 예를들어, 복리 예금의 7% 수익률을 10년을 유지하면 원금이 2배가 되는 것은 이미 널리 알려진 사실입니다. 만일 나의 블로그 포스트가 7%정도만 경쟁력을 갖게 된다면 10회만 반복하여 글을 올려도 남들보다 2배의 경쟁력을 갖을 수 있다고도 볼 수 있겠죠.

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