1 Minute Tips

投稿者: sumito.tsukada

  • セールスコピー大全を読んだ

    セールスコピー大全を読んだ

    見て、読んで、買ってもらえるコトバの作り方。

    読み始めたきっかけ

    人に読んでもらうための資料を作ったり説明する機会が多く、意図がうまく伝わってなかったり、たまに誤解を生んでしまったり、自分の表現力について課題を持っていた。

    たまたまセールスコピー大全を見つけたので、自分の表現力を向上させることができるかもしれないと思い、読むことにした。

    セールスコピーライティングとは

    セールスコピーライティングとは、求めている人を探し、彼らの心を動かす提案を考え、それを魅力的に語る技術。欲しい人へ欲しいものを売る方法。と定義されている。

    自分は「商品を求めている人が、求めているポイントを見つけ出して売ること」と解釈した。

    自分の読み始めるモチベーションとしていた自分の表現力について課題についての解決策を語るのが本の趣旨ではなく、いかに売るかがこの本のポイントなので、自分に刺さったところだけをピックアップしてメモとして残す事にする。

    本書からの学び

    売れるアイディアは生み出すものではなく拾うもの

    どうすれば売れるだろう、何を言えば売れるだろうという考えを排除する。

    そうではなく、「お客さんが強く求めているのは何だろう」、「お客さんの興味関心は何だろう」と考え、そこからセールスコピーを書くというアプローチ。

    常にお客さん（読み手）を意識してそこに求められていることから考えなさいというポイント。なるほど。確かにそうだ。

    1. お客さんの脳内にある売れる世界を探す
    2. 優れた提案を考える
    3. 魅力的に語る

    つまりこのステップになる。

    メリットと、ベネフィットを区別する

    ベネフィットは読み手が求める嬉しい未来であり、商品から得らえる嬉しい未来。

    特徴やメリットはそのベネフィットが叶う理由になる。。特にメリットの部分は引き立て役に過ぎない。

    ベネフィットとメリットは混同させてはいけない。

    不要な言葉を徹底削除

    キャッチコピーは訴求を魅力的に表現した短い言葉。訴求を読みやすくわかりやすくするだけで十分。

    ベネフィットさえ読み手を織り込んだ要素があれば「xxの悩みを抱えている方へ」などの記載も不要になり、より短い文にすることができる。

    意味が伝わるギリギリまで不要な言葉をダイエットする。

    問いかける

    ベネフィットを語る部分は、なるべく疑問が似合う表現に変える。

    「なぜxxの売り上げがアップするのか。」

    「xxの売り上げがアップする理由。」など。

    心の声に置き換える

    この本で取り上げている例がとても分かりやすかったので、そのまま紹介。

    NG: アンチエイジングに興味があるあなたへ

    99 ページ

    OK: 若かったあのころに、戻りたいあなたへ

    99 ページ

    心の声に置き換えると読み手の共感を得やすいからが理由とのことだが、上記例で溜飲が下がった。

    数字を上手に使う

    本書には記載がなかったが漠然とした「広い土地」とかではなく「東京ドームn個ぶん」という表現をテレビのレポータがしているのを思い出した。確かにその方がイメージもしやすい。また、数値表現がレスポンスに大きな影響をもたらし、具体的な数字が信憑性を高めることができる。

    また、数字の３には物理的な安定感のある数字であり、３が付くものは受け入れられやすいという特徴がある。

    権威を見せる

    一例として医師も認めた。などがそれに該当。

    自分は資料作りの時に説得力あるからということで国の公開資料を使うこともあるが、確かに自分も無意識にやってた。

    ちなみに、以下のサイトでは政府が公開している資料の閲覧もできるし、API で利用もできる。

    https://www.e-stat.go.jp/api/

    ストーリー

    興味深いストーリーならば、たとえ広告であっても、多くの人が興味を持って読み進めてくれる。ストーリーにはメリハリをつける。特にどん底と、最後の成功がポイントとなる。

    まとめ

    本書の大半はタイトル通り物をうるために使うセールスコピーだが、人を説得するという店では物を売ることを行わないエンジニアである自分にも使える知識もあるし、資料作りや人を動かす上での説得させる上での武器が多く書かれていた。すぐに実行もしやすいので早速学んだことを使っていこうと思う。

  • ECS(fargate) 起動時間をスケジュール設定する

    ECS(fargate) 起動時間をスケジュール設定する

    はじめに

    fargate でサービスを運用していて、夜間サービスを停止したい時がある。オートスケールの設定を流用することで、夜間停止を行うことができる。

    オートスケール設定

    aws application-autoscaling  \
register-scalable-target  \
--service-namespace ecs  \
--resource-id service/{cluster-name}/{service-name}  \
--scalable-dimension ecs:service:DesiredCount  \
--min-capacity 0  \
--max-capacity 1

    停止スケジュール
    (スケジューリング機能を使い、MinCapacity を 0 にする)

    aws application-autoscaling put-scheduled-action \
--service-namespace ecs \
--resource-id service/{cluster-name}/{service-name} \
--scheduled-action-name poweroff-hogehoge \
--schedule "cron(00 10 ? * * *)" \
--scalable-dimension ecs:service:DesiredCount \
--scalable-target-action MinCapacity=0,MaxCapacity=0

    起動スケジュール

    aws application-autoscaling put-scheduled-action \
--service-namespace ecs \
--resource-id service/{cluster-name}/{service-name} \
--scheduled-action-name poweron-hogehoge \
--schedule "cron(30 0 ? * MON-FRI *)" \
--scalable-dimension ecs:service:DesiredCount \
--scalable-target-action MinCapacity=1,MaxCapacity=1
  • AWS Directory Service について

    AWS Directory Service について

    AWS では Active Directory / LDAP アプリケーションは大きく３つ存在している。全ての説明は Classmethod 社の記事がわかりやすかったので引用する。

  • ALB の設定を aws cli で確認する

    ALB の設定を aws cli で確認する

    １コマンドで確認することができる。

    aws --profile stg elbv2 describe-load-balancers --load-balancer-arns arn:aws:elasticloadbalancing:ap-northeast-1:01234567:loadbalancer/net/tsukadanlb/a1b2c3d4e5

    結果は以下の通り

    {
    "LoadBalancers": [
        {
            "LoadBalancerArn": "arn:aws:elasticloadbalancing:ap-northeast-1:708179590705:loadbalancer/net/tsukadanlb/a1b2c3d4e5",
            "DNSName": "tsukada-nlb-a1b2c3d4e5.elb.ap-northeast-1.amazonaws.com",
            "CanonicalHostedZoneId": "a1b2c3d4e5",
            "CreatedTime": "2019-06-06T11:01:01.615000+00:00",
            "LoadBalancerName": "tsukada-nlb",
            "Scheme": "internal",
            "VpcId": "vpc-a1b2c3d4e5",
            "State": {
                "Code": "active"
            },
            "Type": "network",
            "AvailabilityZones": [
                {
                    "ZoneName": "ap-northeast-1c",
                    "SubnetId": "subnet-a1b2c3d4e5",
                    "LoadBalancerAddresses": []
                },
                {
                    "ZoneName": "ap-northeast-1a",
                    "SubnetId": "subnet-a1b2c3d4e5",
                    "LoadBalancerAddresses": []
                }
            ],
            "IpAddressType": "ipv4"
        }
    ]
}

  • cannot be deleted because it is currently associated with another service

    NLB を削除できない場合、

    API Gateway に VPC links の設定が残っている場合が多い。

    API Gateway で VPC links で NLB を登録していたが、先にその設定を解除（削除）する必要がある。

  • The overall deployment failed because too many individual instances failed deployment, too few healthy instances are available for deployment, or some instances in your deployment group are experiencing problems.

    The overall deployment failed because too many individual instances failed deployment, too few healthy instances are available for deployment, or some instances in your deployment group are experiencing problems.

    CodeDeploy で Step 3 で失敗することがある。

    The overall deployment failed because too many individual instances failed deployment, too few healthy instances are available for deployment, or some instances in your deployment group are experiencing problems.

    上記エラーの対処をまとめる。

    原因を探っていくと、AllowTraffic で 1時間以上も時間がかかって失敗していた。

    この処理の Script の中身を確認するものの何も書かれていない。

    この原因について調査し、原因がわかったので備忘録として記載すると、

    これは LoadBalancer から新しくDeploy されたインスタンスへのトラフィックが流れない事が原因だった。

    具体的に言うと LoadBalancer から新インスタンスへの health check が通っていない状況。

    LoadBalancer　の health check を修正する事で deploy が成功するようになった。

  • 機械学習などで使われる p50, p90, p95 (パーセンタイル)とは

    機械学習などで使われる p50, p90, p95 (パーセンタイル)とは

    パーセンタイル

    パーセントと、パーセンタイルを比べるとわかりやすい。

    一般的な パーセントの場合は、率をあらわす。
    50パーセントは全体に対し、半分がという意味になる。

    一方でパーセンタイルは似たようでちょっと違う。
    全体を 100個に区切り、
    小さい方順にソートして 何番目にあるかを表現されている。

    p50 (50パーセンタイ)ルの場合は、
    下から 50/100に位置しているデータ。

    p90 (90パーセンタイル)の場合は、
    下から 90/100に位置しているデータ。

    p95 (95パーセンタイル)の場合は、
    下から 95/100に位置しているデータ。

    となる。

    機械学習ではなく xray でもこのパーセンタイルを採用しているが、おそらく理由は、

    それより遅い異常値を弾くことで精度の高い統計情報にするためだと考える。

  • CloudWatch の Dimensions を確認する

    CloudWatch の Dimensions を確認する

    概要

    CloudWatch の Dimensions を知りたいが、

    ブラウザで AWS のコンソール画面に入っても、Dimensions を見ることはできない。

    この時の確認の仕方を紹介。

    確認方法

    コンソールからNamespaces を調べる。

    今回 API gateway 。

    クリックしていくと、 Metric Name を選ぶので任意のものを選ぶ。

    今回は Count 

    上記メモとしてひかえ、aws cli を投げる

    aws cloudwatch list-metrics 
      --namespace AWS/ApiGateway
      --metric-name Count

    以下のようなレスポンスが返ってくる

    {
    "Metrics": [
        {
            "Namespace": "AWS/ApiGateway",
            "MetricName": "Count",
            "Dimensions": [
                {
                    "Name": "ApiName",
                    "Value": "Tsukada API"
                },
                {
                    "Name": "Resource",
                    "Value": "/info/name/_search"
                },

    Dimensions を確認することができる

     

  • An error occurred (InvalidParameterException) when calling the PutSubscriptionFilter operation: Could not execute the lambda function. Make sure you have given CloudWatch Logs permission to execute your function.

    An error occurred (InvalidParameterException) when calling the PutSubscriptionFilter operation: Could not execute the lambda function. Make sure you have given CloudWatch Logs permission to execute your function.

     CloudWatch logs から lambda subscription-filter しようとした際、以下のようなエラーになった。

    An error occurred (InvalidParameterException) when calling the PutSubscriptionFilter operation: Could not execute the lambda function. Make sure you have given CloudWatch Logs permission to execute your function.

    対処法は以下の通り lambda に対しパーミッションを追加する必要がある

    aws --profile mfa  lambda add-permission --function-name "lambda function name"  \
--statement-id "lambdapermission-xxxxxxxxx-uniq"  \
--principal "logs.ap-northeast-1.amazonaws.com"  \
--action "lambda:InvokeFunction"  \
--source-arn "arn:aws:logs:ap-northeast-1:1234567890:log-group:/aws/lambda/hogehoge-lambda-function:*"  \
--source-account "1234567890" --region=ap-northeast-1

     

  • entrypoint の設定された docker の中に入る

    entrypoint の設定された docker の中に入る

    概要

    docker では entrypoint が設定されていると、
    docker の中に入るために 起動シェルを変更したとしても
    entrypoint の引数として認識されてしまう事がある。

    entrypoint を変更する事で、コンテナ内に入る事が可能になる。

    “`

    docker run -it --rm --entrypoint /bin/bash tsukada/image