a-4．Amazonレビュアーランキングが＃3,455になりました

　2021年3月25日に「4年かけてamazonレビュアーランキングがようやく＃3,995になりました」と投稿しました。それから約2か月後の5月16日現在、ランキングが＃3,455まで伸びました。

　私は（１レビューあたりの「参考になった投票」数が高いほどランキングが上がるのではないか？）と考えていました（つまり、1レビューあたりの平均「参考になった投票」数がamazonレビュアーランキングの重要な要素だと思っていました）。そのため、1レビューあたりの「参考になった投票」数が下がるのを恐れて少しづつレビューを公開していました。しかし、（本当にその考えは正しいのか？）と考え直した結果、「amazonレビュアーランキングは、１レビューあたりの「参考になった投票」数とは全く関係がない」と私は結論づけました。今回はその思考過程を記事にします。

私のamazonレビューの状況

　2021年3月25日時点と5月16日現在の私の投稿状況は下記の通りです（公開名は「obudon」、なぜこんな名前にしたのか自分でも思い出せません）。

	過去 21年3月25日	現在 21年5月16日	差
レビュアーランキング	#3,995	#3,455	540
レビュー公開数	95	107	12
参考になった投票	499	534	35
（参考になった投票÷レビュー公開数）	5.2	5.0	-0.2
パーセント参考	100%	100%	–

「パーセント参考」は何度ネットで調べても何のことだか分かりません。いったい何の指標なのでしょう？

ベストレビュアーランキングの考察

　記事の最初に述べています通り、私は心密かに（１レビューあたりの「参考になった投票」数が高いほどランキングが上がるのではないか？）と考えていました。ところが私の場合、2か月で1レビューあたりの「参考になった投票」数が5.2から5.0へ下がったものの、ランキングは#540アップしました。そのため、「レビュー公開数」や「参考になった投票」の絶対値もランキングに加味されているのだろう、と推測し直しました。

　興味があったので私のランキング前後＃20とトップレビュアーの方々の値を調べてみました。各グループとも概ね「カスタマー数＝20点」でくくっています(トップ10のみ10点)。

【レビュー公開数】

レビュアーランキング	平均	最大	最小
#1～10	3,685	11,690	849
#100±10 (#91～101)	1,672	4,059	172
#500±10 (#491～501)	1,017	3,361	61
#1000±10 (#991～1010)	869	2,312	133
#2000±10 (#1991～2010)	639	2,313	98
#3000±10 (#2991～3010)	334	1,034	43
#3435～3454	305	904	118
#3455 (私)	107	107	107
#3456～3475	430	1,159	89
#9981～10000	223	973	35

　「レビュー公開数」は平均と最大を見ますと傾向的に多いほどランキングは高いと言えそうです。コツコツと投稿することが大切のようですね。ただし、最小を見ますとちょこちょこ「レビュー公開数」の少ない方でも上位にランクインしていらっしゃいますので、ランキングに影響を与えるのはその他の要因の比率も大きいようです。

【参考になった投票】

レビュアーランキング	平均	最大	最小
#1～10	23,041	58,537	5,309
#100±10 (#91～101)	8,250	24,251	3,183
#500±10 (#491～501)	4,732	12,938	1,193
#1000±10 (#991～1010)	4,125	17,828	1,322
#2000±10 (#1991～2010)	3,154	18,285	773
#3000±10 (#2991～3010)	1,564	7,296	588
#3435～3454	1,672	4,670	520
#3455 (私)	534	534	534
#3456～3475	2,050	7,454	577
#9981～10000	853	4,833	334

　「参考になった投票」も平均を見ますと「レビュー公開数」同様に多ければ多いほどランキングは上位になっています。面白いことに「レビュー公開数」と違って最小を見ますとこちらもランキングが高いほど数が多いです（#500前後と#1000前後は逆転しています）。「レビュー公開数」が少なくともランキング上位には食い込めますけれども、「参考になった投票」が少ないとランキング上位にいくことは難しそうです。信用できるレビュー＝「参考になった投票」数が多いもの、とamazonは考えているのではないかと考えますと、この点はしっくりと納得できます。

【参考になった投票÷レビュー公開数】

レビュアーランキング	平均	最大	最小
#1～10	10.0	27.3	2.5
#100±10 (#91～101)	9.2	51.7	1.1
#500±10 (#491～501)	11.0	112.1	1.9
#1000±10 (#991～1010)	6.9	35.1	0.7
#2000±10 (#1991～2010)	7.0	18.0	1.2
#3000±10 (#2991～3010)	7.9	40.3	1.0
#3435～3454	6.7	23.1	1.6
#3455 (私)	5.0	5.0	5.0
#3456～3475	6.0	13.8	1.7
#9981～10000	4.9	15.3	1.6

　こちらはAmazonのランキング表には出ていない指標です。私が（ランキングに影響があるのではないか？）と考えて勝手に集計してみました。結果、私の予想はハズレです。どうも1レビュー公開数あたりの「参考になった投票」数はランキングに全く考慮されていないようです。「レビュー公開数」を積み重ねて「参考になった投票」を稼ぐ、というのがランキング上位に食い込むための王道手段に思えます。

【パーセント参考】

レビュアーランキング	平均	最大	最小
#1～10	96%	100%	92%
#100±10 (#91～101)	94%	100%	81%
#500±10 (#491～501)	92%	100%	73%
#1000±10 (#991～1010)	88%	100%	75%
#2000±10 (#1991～2010)	86%	98%	59%
#3000±10 (#2991～3010)	91%	100%	71%
#3435～3454	87%	100%	59%
#3455 (私)	100%	100%	100%
#3456～3475	85%	99%	76%
#9981～10000	87%	99%	64%

　このなんだかよく分からない「パーセント参考」はまぁ平均を見ますと確かに値が高いほどランキングは上位だとは言えそうです。もっともどういう計算に基づく結果の値なのか分かりませんので私は対策のしようがありません。

まとめ

　今回の調査の結果、Amazonレビュアーランキングで上位に食い込むためには「たくさんレビューを公開して、たくさん「参考になった投票」ボタンを皆さんに押してもらうことが極めて大切である」という当たり前のことが分かりました。

　今回の調査をするまで私は『１レビューあたりの「参考になった投票数」が高いほどAmazonレビュアーランキングが上がるのではないか？』という仮説を持っていました。そのため、一時期は（Amazonレビュアーランキングを上げるために「参考になった投票」がゼロのレビューを全て削除したらどうだろうか？）と考えていました。ところが仮説に反し、1レビューあたりの「参考になった投票」の数は全くAmazonレビュアーランキングに関係がなさそうでした。そのため、今後は恐れずレビュー公開をドンドンやっていこうと思います。だいたいからして、私はamazonレビュアーランキングを上げることが目的でamazonレビュー投稿を続けているわけではなく、「読んだ本の内容をアウトプットして記憶に定着させるため」、そして、「自分の意見が評価されると単純に嬉しい」からやっています。あまり邪な(？)思いにとらわれず、今後も素直な感想を投稿するように心がけて参ります。

　何かの参考になりましたら幸いです。