アナリティクスとデータ駆動戦略

数字の海に溺れない

🔄 前のレッスンでエンゲージメントとコミュニティ構築を学んだ。今回はデータに基づいて戦略を最適化する方法を学ぶ。

SNSアナリティクスを開くと、数字が溢れている。インプレッション、リーチ、エンゲージメント率、フォロワー増減、プロフィール訪問…

情報量に圧倒されて、結局何も変えない。これが多くの人の現実。

データは見るものではなく使うもの。このレッスンでは、数字を実行可能なアクションに変える方法を教える。

追うべき指標と無視すべき指標

コア指標（毎週追跡）

指標	何を教えるか	改善方法
エンゲージメント率	コンテンツが読者に響いているか	フック強化、CTA改善
保存数	再読の価値があるか	実用的な情報を増やす
シェア/リポスト	他者に紹介したいか	共感・ユーティリティ型を増やす
プロフィール訪問	新規に興味を持たれているか	フック改善、プロフィール最適化

バニティメトリクス（重視しすぎない）

指標	なぜバニティか
フォロワー数	多くても反応がなければ意味がない
いいね数	最も低いエンゲージメント——親指1つの行動
インプレッション	見られた＝読まれたではない

トップ投稿分析

月の終わりに、パフォーマンス上位5投稿を並べる：

以下は私の今月のSNSトップ5投稿のデータです。パターンを分析してください。

投稿1：
- 内容要約：[要約]
- コンテンツタイプ：[教育/エンタメ/ストーリー/宣伝]
- コンテンツピラー：[ピラー名]
- フック：[冒頭文]
- エンゲージメント率：[数値]
- 保存数：[数値]
- シェア数：[数値]
- 投稿日時：[日時]

[投稿2〜5も同様に]

分析してください：
1. コンテンツタイプの共通パターン
2. テーマの共通パターン
3. フックの共通パターン
4. 投稿時間の傾向
5. 来月のコンテンツ戦略への提案

問題診断チャート

症状	考えられる原因	処方箋
リーチ低い	フック弱い、投稿時間がずれている	フック公式を変える、時間帯テスト
リーチ高いがエンゲージメント低い	本文が期待を裏切っている	本文の価値密度を上げる
いいね多いがコメント少ない	CTAが弱い、質問がない	二択質問で終わる
フォロワー増えない	プロフィールの訴求力不足	プロフィール改善、ピン留め投稿
フォロワー増えるが減りも多い	コンテンツの一貫性がない	ピラーに沿った投稿を徹底

週次レビュー（15分）

毎週月曜に15分で先週を振り返る：

先週のレビュー
- ベスト投稿：[タイトル/内容]→ なぜ良かった？
- ワースト投稿：[タイトル/内容]→ なぜダメだった？
- エンゲージメント率平均：[数値]（前週比）
- 新規フォロワー：[数値]
- 今週の調整：[1つだけ変えること]

✅ Quick Check： 先週の投稿でエンゲージメント率が最も高かったのはどれか？そしてなぜか？この「なぜ」を来週の投稿に反映しよう。

月次レビュー（30分）

月の終わりに戦略全体を見直す：

データ収集（10分）：

月間エンゲージメント率の推移
トップ5投稿とワースト5投稿
フォロワーの増減と質
各コンテンツピラーのパフォーマンス

AI分析（10分）： 上記データをAIに投入し、パターンと提案を抽出。

アクション決定（10分）：

来月強化するコンテンツタイプ（データに基づく）
来月縮小するコンテンツタイプ
テストする1つの新しいアプローチ

A/Bテストの考え方

すべてを一度に変えない。1つずつテストする：

テストできるもの：

フックのスタイル（ストーリー型 vs 数字型）
投稿時間（朝 vs 夜）
投稿長（短文 vs 長文）
CTAの種類（質問 vs 保存促進）
ハッシュタグの数と種類

テストの手順：

仮説を立てる（「夜22時の投稿は朝7時より高いエンゲージメントを得る」）
2週間テスト（変えるのは1つだけ）
結果を比較
勝者を採用、次のテストへ

実践エクササイズ

先月のトップ5投稿を特定し、共通パターンをリスト
AIにデータを投入して分析と提案を得る
来週テストする1つの変更を決定
週次レビューテンプレートを作成

Key Takeaways

データは見るものではなく使うもの——実行可能なアクションに変換する
エンゲージメント率、保存数、シェア数を追い、バニティメトリクスに惑わされない
トップ投稿のパターン分析が最も価値の高い分析
週次で戦術調整、月次で戦略見直し
一度に1つだけ変えてテスト——すべてを同時に変えない
AIでデータのパターン抽出と具体的な提案を得る

Up next: 次のレッスンでは、リパーパスとスケーリング——1つのコンテンツを複数プラットフォームに展開する方法。