ランキングの仕組み
デスク・グッズ・ランクでは、複数のデータソースから情報を収集し、
独自のアルゴリズムでデスクグッズのスコアを算出しています。
1データソース
X (Twitter)
商品名やブランド名での言及を収集。ツイート数、いいね、リツイートを分析。
メンション数エンゲージメント
YouTube
デスクツアー・レビュー動画を分析。再生数、いいね、コメント数を収集。
再生数エンゲージメント
note
デスクツアー記事から商品の言及を抽出。記事数とスキ数を分析。
記事数スキ数
Amazon
商品情報と評価を参照。基本スコアとして50を付与。
基本スコア
2スコア算出アルゴリズム
重み付け配分
各データソースから収集した数値を正規化し、以下の重みで合算してスコア（0〜100）を算出します。
X メンション数25%
X エンゲージメント15%
YouTube 再生数25%
YouTube エンゲージメント15%
note 記事数10%
note スキ数10%
正規化の基準値
デスクアイテムのニッチな市場に合わせた現実的な基準値を設定しています。 各指標がこの値に達すると、その項目で満点（100%）となります。
| 指標 | 満点基準 |
|---|---|
| X メンション数 | 500 ツイート |
| X エンゲージメント | 2,500 エンゲージ |
| YouTube 再生数 | 10,000 再生 |
| YouTube エンゲージメント | 1,000 エンゲージ |
| note 記事数 | 10 記事 |
| note スキ数 | 500 スキ |
3データ更新
毎日更新
毎日 9:00（JST）に自動でデータを収集し、スコアを再計算しています。
新規アイテム発見
複数のソースからデスク関連アイテムを自動発見・追加しています。
4アイテム取得元
以下のソースからデスク環境に関連するアイテムを自動的に発見・収集しています。
n
note.com
デスクツアー記事からAmazonリンクを抽出
YouTube
デスクツアー動画の説明欄からリンク抽出
Z
Zenn
エンジニア向けデスク環境・ガジェット記事
B!
はてなブログ
デスクツアー・ガジェット紹介記事
Amazon
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