kaikan（カイカン）セラピストランキングのアルゴリズムを考察【順位の決め方】

この記事はオフィシャルの情報ではなく、独断と偏見でkaikan（カイカン）のセラピストランキングのアルゴリズムについて考察した記事です。実際のkaikanのアルゴリズムについては公表されていないため不明ですので、予めご了承下さい。根拠やソースはありません。

X（Twitter）やGoogleのアルゴリズムが世界中で注目され、多くの人がその仕組みを考察しています。

今回私が着目するのは、「kaikanセラピストランキングのアルゴリズム」。

この記事では、どのようにしてセラピストの評価とランキングを算出するか、そのアルゴリズムを深く掘り下げて考察します。

ちなみに私はkaikanのアカウントを2回BANされたのでもうやりません。

あまりアルゴリズムについて言及すると…

女性用風俗版のシティヘブンについては別記事で解説しています。

セラピストランキングのアルゴリズム

そのため、セラピストの評価を算出するアルゴリズムを作成することは、一般的な商品やサービスのランキングとは異なる複雑さを持ちます。

このアルゴリズムが直面する主な課題は、主観的なサービスをどのように定量的に評価するか、という点です。

冒頭から結論

早速ですが結論です。

以降は考察内容です、かなり長文ですのでアルゴリズムにご興味がありましたらご覧ください。

もう↑これだけで十分です。

仮説をコツコツ実践したところ、2024.3.6のカイカンセラピストランキングで2位を取る事ができました。

3月はkaikan写メ日記を頑張る月

3/2～ #MTBI を使った相性診断の写メ日記をコツコツアップしているのですが、（私にしては）クリック数が多く励みになります。

現在第5弾まで作成しています。https://t.co/SZnVUZ9Rjc

「私のISTJ（管理者型）×16パターン」で完成予定です。… pic.twitter.com/WsTQt8M3R8

— 洋平🍀いつでも彼氏KaRent (@yohei_karent) March 5, 2024

【参考】X（Twitter）とGoogleのアルゴリズム

X（Twitter）とGoogleのアルゴリズムは、それぞれ独自の方式で情報を処理し、ユーザーに最適なコンテンツを提供するために設計されています。

ただし、これらのアルゴリズムの詳細な仕組みは企業の機密情報であり、完全には公開されていません。

しかし、一般的に知られている概要を説明します。

X(Twitter）のアルゴリズム

X（Twitter）のアルゴリズムは、主にユーザーのタイムラインをカスタマイズし、関心のあるツイートを表示することに焦点を当てています。

これには以下のような要素が含まれます。

• ユーザーの活動: 過去のツイート、フォローしているアカウント、ツイートへの反応（いいね、リツイート、コメント）などが考慮されます。
• 関連性: ユーザーが興味を示す可能性が高いと予測されるツイート（例えば、よくインタラクションを取るユーザーのツイート）を優先的に表示します。
• タイムリネス: 最新の情報を提供するために、新しいツイートほど表示されやすくなります。

Googleのアルゴリズム

Googleの検索アルゴリズムは、インターネット上の情報を整理し、ユーザーの検索クエリに最も関連する結果を提供することを目的としています。

このアルゴリズムは以下のような要素に基づいています。

• 関連性: 検索クエリとウェブページの内容の一致度を評価します。
• 品質: ウェブページの信頼性や権威性、ユーザーエクスペリエンスを考慮します。
• ユーザーの意図: 検索クエリの背後にあるユーザーの意図（情報を得る、購入する、特定のサイトにアクセスするなど）を理解しようとします。
• ページの信頼性: 専門家によるレビューや信頼できる情報源からの引用がページのランキングに影響を与えます。

両社のアルゴリズムは定期的に更新（コアアップデート）され、新たなデータや技術の進化に適応しています。

ランキングシステムの基礎知識：目的と重要性

ランキングは私たちが情報を処理し、決定を下す際の重要な指標となっています。

その目的は、膨大な選択肢の中から、ユーザーにとって最も関連性の高い、または質の良いコンテンツを提示することにあります。

これにより、ユーザーは必要な情報を迅速かつ容易に見つけることができ、時間の節約や効率的な意思決定を支援します。

良いランキングシステムは、公平性と透明性を確保することにも努めます。

特に、商業的な要素が絡む場合、ランキングがいかに客観的かつ公正であるかが、ユーザーの信頼を得る上で決定的な要素となります。

しかし、ランキングが特定の製品やサービスを不当に優遇し、またはペナルティを与えることで、市場における競争のバランスを崩すリスクもあります。

したがって、ランキングの作成には、精度と公正さが求められるのです。

ランキングアルゴリズムの要素と動作原理

このアルゴリズムは、多くの場合、以下のような基本要素から構成されます。

• データの収集: ランキングを行う前に、アルゴリズムは対象となるデータを収集します。これには、ユーザー行動データや商品の特性、レビューや評価などが含まれます。
• 重要度の評価: データが収集されたら、アルゴリズムはそれぞれのデータの重要度を評価します。例えば、商品のレビューでは、レビューの数や評価の高さが重要度の指標になることがあります。
• 関連性の算出: アルゴリズムは、ユーザーの検索クエリや過去の行動とデータの関連性を分析します。これにより、ユーザーにとって最も関連の高い情報を特定します。
• ランキングの生成: 最終的に、アルゴリズムは収集したデータとその重要度、関連性をもとにランキングを生成します。このランキングは、ユーザーに最も有用な情報を先頭に表示するように設計されています。

ランキングアルゴリズムの背後には複雑な数学的原理がありますが、その目的は単純明快です。

ユーザーにとって最も有益で関連性の高い情報を提供し、その選択を容易にすることにあります。

そしてもう一つは、ポータルサイトにとって有益な顧客（お店のこと）を維持する為です。

【仮説①】有料掲載の重要性：ランキング向上の決め手

例えば

有料プランの場合は、ある程度ランキングに入りやすい施策があると考えると、わかりやすいと思います。

例えばランキングがポイント制で、予め100ポイント持っている状態でスタートできるなど。

その場合、このランキングを向上させるためには、有料掲載が一つの鍵となります。

有料掲載がランキングに与える影響と、それを戦略的に活用する方法について、考えてみましょう。

有料掲載の効果：ランキングに与える影響

有料掲載は、自分の商品やサービスを目立たせるために、特定のコストを支払うことを指します。

例えば、オンラインマーケットプレイスや検索エンジンでの広告掲載がこれに当たります。

有料掲載の最大の利点は、目立つ位置に表示されることによって、自然な検索結果よりも多くの視認性を得られる点です。

これは、潜在的な顧客が自分の商品やサービスに気づきやすくなるということを意味し、結果として高いクリック率や転換率を期待できます。

しかしながら、有料掲載にはデメリットも存在します。

一つは、継続的な費用がかかることです。

また、消費者の中には、有料広告に対して懐疑的な見方をする人もおり、信頼性を損ねる可能性もあります。

そのため、有料掲載を行う際には、費用対効果を慎重に考慮し、ブランドのイメージを維持することが重要です。

有料掲載A、有料掲載B、無料掲載の主な違いを以下の通りに仮定

1. 有料掲載A（月額10,000円）:
   • お店とセラピストが一覧、ランキング共に上位表示。
   • お店ニュースを1日にたくさん掲載可能。
2. 有料掲載B（月額5,000円）:
   • お店とセラピストが一覧、ランキング共に中位表示。
   • お店ニュースを1日に最大2~3回掲載可能。
3. 無料掲載:
   • お店とセラピストが一覧、ランキング共に下位表示。
   • お店ニュースを1日に1回のみ掲載可能。

松竹梅の法則、正式には「ゴルディロックスの原理」と言いますが、ある事柄が過不足なく「ちょうど良い」状態を人は選びます。

ゴルディロックスの原理を適用すると、有料掲載Bプランが多くのビジネスにとって「ちょうど良い」バランスを提供することがわかります。

その場合、ほとんどのお店が、無料プランかBプランを選択しているはずです。

自分が所属しているお店が「有料掲載Bプラン」の場合、いくら頑張っても上位に行けないかもしれません。

一方、Aプランは多機能で高額ですが、その分上位表示されやすいかもしれません。

【仮説②】評価項目：重要度のウェイト

よく「ランキングはクリック数」と言われていますが、クリック数含め評価項目のウェイトも考慮すると、ランキングの仕組みが見えてくると思います。

3つの要素が重要な役割を果たすと仮定します。

これらの要素をどのように計算し、どのように重み付けを行うのかがポイントです。

アクセス数（クリック回数）：集客力の指標

アクセス数は、ウェブサイトやプロフィールページ、写メ日記への訪問者数を示します。

この数値が高いほど、多くの人々がそのページに興味を持っていることを意味します。

アクセス数を重み付けする際、一般的にはその数値に一定の係数を掛け合わせます。

例えば、アクセス数が100で、その重み付け係数が0.4の場合、この要素のスコアは40となります。

この計算によって、アクセス数の多さが直接的にページの人気度を反映することになります。

更新回数：活動の頻度

更新回数は、ウェブサイトやプロフィールの更新の頻度を示します。

頻繁に情報が更新されるページは、新鮮で価値のある情報を提供しているとみなされます。

この更新回数にも重み付けを加え、例えば更新回数が5で係数が0.2の場合、スコアは1となります。

この数値は、サイトの活発さや鮮度を数値化するものです。

閲覧時間：エンゲージメントの深さ

閲覧時間は、訪問者がページにどれだけの時間を費やしているかを示します。

長い閲覧時間は、コンテンツが訪問者の関心を引きつけている証拠です。

この閲覧時間に対しても重み付けを行います。例えば、閲覧時間が60分で、その重み付け係数が0.1の場合、スコアは6となります。

有料掲載の影響：スコアへの追加

有料掲載を利用すると、これらの数値に加えて追加のスコアが付与されます。

有料掲載をすることで、ページの可視性が向上し、より多くのアクセス、更新、閲覧時間を獲得することが期待できます。

例えば、有料掲載で追加されるスコアが50点の場合、これを合計スコアに加えることで、総合的な評価が上がります。

【仮説③】Pythonにてアルゴリズム作成ができる

初心者からプロの開発者まで幅広く使われており、その用途はウェブ開発、データサイエンス、人工知能（AI）、科学計算、システムスクリプティングなど多岐にわたります。

Pythonの特徴は、その可読性と簡潔なコード記述です。

これにより、プログラマーは複雑なアルゴリズムやデータ処理のタスクをより効率的に実装することができます。

アルゴリズム作成においてPythonが優れている点は、その書きやすさと理解しやすさです。

プログラマーは、複雑なロジックやデータ操作を簡単にコーディングでき、時間を節約しながら効果的なソリューションを開発できます。

これにより、データ分析、機械学習、ウェブスクレイピングなど、多様なアルゴリズムベースのアプリケーションの作成が可能になります。

ちなみに私のこのブログは、WordPressというシステムで作成しています。

• PCの方は画面の右側
• スマホの方はこのページの一番下

ランキング形式で「人気記事」のトップ10があると思います。

これもプログラミング（実際はPopularpostというプラグイン）により、クリック数によって自動で毎日ランキングが作成されています。

さらに、このブログについては私に全ての管理者権限があります。

ランキングは自由に改ざんも可能です。

都合の良い順位に変更できます。

セラピストランキングの例

# 1. データの準備
# 結果の再現性のためのシード設定
data = {
    'Aさん': {'アクセス数': 0, '更新回数': 0, '閲覧時間': 0, '掲載ステータス': '有料A'},
    'Bさん': {'アクセス数': 0, '更新回数': 0, '閲覧時間': 0, '掲載ステータス': '有料B'},
    'Cさん': {'アクセス数': 0, '更新回数': 0, '閲覧時間': 0, '掲載ステータス': '無料'},
    'Dさん': {'アクセス数': 0, '更新回数': 0, '閲覧時間': 0, '掲載ステータス': '有料A'},
    'Eさん': {'アクセス数': 0, '更新回数': 0, '閲覧時間': 0, '掲載ステータス': '無料'},
}

# 2. 重み付けの設定
weights = {
    'アクセス数': 0.4,  
    '更新回数': 0.2,   
    '閲覧時間': 0.1    
}

# 3. 掲載ステータスのポイント設定
def status_points(status):
    return {'有料A': 100, '有料B': 50, '無料': 0}.get(status, 0)

# 4. スコア計算
def calculate_dynamic_score(person_data, weights):
    score = sum(person_data[key] * weights[key] for key in person_data if key != '掲載ステータス')
    score += status_points(person_data['掲載ステータス'])
    return score

# 各人物のスコア計算
calculated_scores = {person: calculate_dynamic_score(data[person], weights) for person in data}

# 5. ランキングの決定
sorted_scores = sorted(calculated_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
ranking = {person: rank for rank, (person, _) in enumerate(sorted_scores, start=1)}

# ランキング結果の表示
for person, rank in ranking.items():
    print(f"{rank}位: {person} - スコア: {calculated_scores[person]:.2f}")

このPythonコードは、決められたデータを基にして、各人物のスコアを計算し、それに基づいてランキングを決定しています。

各項目の重み付けと掲載ステータスに応じたポイントがスコア計算に用いられています。

ランキング順位でソートしました。以下がその結果です：

名前	アクセス数	更新回数	閲覧時間	掲載ステータス	スコア	ランキング
Aさん	148	7	32	有料A	163.8	1
Dさん	141	10	43	有料A	162.7	2
Bさん	116	9	61	有料B	104.3	3
Eさん	179	3	48	無料	77.0	4
Cさん	153	5	60	無料	68.2	5

このアルゴリズムをもとに、ランキング表を出力するとこのような結果になります。

1. データの準備:
   • 各人物（Aさん、Bさん、Cさん、Dさん、Eさん）について、アクセス数、更新回数、閲覧時間、掲載ステータスのデータを用意。
   • これらのデータは毎日・毎週生成されます。
2. 重み付け（ウェイト）の設定:
   • アクセス数、更新回数、閲覧時間に対する重み付けを設定します。
   • この例では、アクセス数が0.4、更新回数が0.2、閲覧時間が0.1の重み付けとしています。
3. 掲載ステータスのポイント設定:
   • 掲載ステータスは固定ポイントで評価しています。
   • 有料掲載Aは100ポイント、有料掲載Bは50ポイント、無料掲載は0ポイントと設定しました。
4. スコア計算:
   • 各人物のアクセス数、更新回数、閲覧時間に重み付けを乗じる。
   • 掲載ステータスのポイントを加えて、総合スコアを算出します。
5. ランキングの決定:
   • 総合スコアに基づいて、ランキングを決定します。
   • スコアが高い人物から順にランキングが付けられます。

【仮説④】性病検査の有無

これはシンプルですが、性病検査を実施していないセラピストは、どんなに写メ日記のアクセスが多くてもランクインしないと仮定します。

1位～100位全て確認しても、全員性病検査実施済みです。

たまに性病検査をしていないセラピストがランクインしていますが、カイカンは「前日のランキング」が反映されるので、性病検査の更新がちょうど切れた日に該当します。

翌日にはそのセラピストはランキングの圏外にいるはずです。

【まとめ】アルゴリズムの仮説が正しい場合に起こること

1. 写メ日記を1日10本更新、アクセス数が70/日、しかし無料プランであるためランキング中位。
2. 写メ日記を1日2本更新、長文で滞在時間も長い、さらに有料掲載Aプランであると常にランキング上位。
3. 更新回数、アクセス数、滞在時間が同じセラピストでも、有料プランと無料プランではランキングに差が出ます。
4. 写メ日記を更新していなくても、有料プランAであればランキングに掲載されます。
5. どれだけアクセスが多くても、性病検査未実施の場合はランクインしない。

ランキングは単に活動の頻度や人気だけでなく、性病検査と有料掲載プランの選択に大きく影響されると想定します。

不正クリックについて

多くのウェブアナリティクスシステムでは、同一IPアドレスから短時間内に複数回アクセスがあった場合、それらを一つのアクセスとしてカウントすることが一般的です。

これは、複数のページビューやセッションを同一ユーザーの単一訪問と見なすためです。

しかし、これが該当するアルゴリズムにどのように適用されるかは、そのアルゴリズムの設計と設定に依存します。

もし、このアルゴリズムがウェブサイトやアプリケーションに関連している場合、開発者やシステム管理者が、アクセス数のカウント方法について具体的なルールを設けている可能性が高いです。

そのため、同一IPアドレスによる連続アクセスがどのようにカウントされるかを正確に知るには、該当するシステムやアプリケーションのドキュメントを参照するか、開発者に直接問い合わせる必要があります。

1人1日1クリックまでなのか、1記事あたり1クリックまでなのかなど、設定されていることが一般的ですので、セラピストランキングをあげようと、自分で何回もクリックしても、おそらくランキングは変わらないでしょう。

いずれにしても、ランキングシステムは人気の指標となるため、カイカンのセラピストランキングは参考になります。

この記事はオフィシャルの情報ではなく、独断と偏見でkaikan（カイカン）のセラピストランキングのアルゴリズムについて考察した記事です。実際のkaikanのアルゴリズムについては公表されていないため不明ですので、予めご了承下さい。