Google Sheetを使ってツイートを分析する仕組みがかなりイケてるので公開します

こんにちは。ゆうです。
ツイッター界隈って、いろんな説が飛び交ってますよね。
やれ21〜22時が一番読まれやすいだの、ネガティブな発言はしない方がいいだの、食事の写真は好まれないだの。

もちろんそういう説にも一定の根拠はありますし、おおいに参考にすべきだとは思うんですけど、そういったものってだいたい
・あるツイッターユーザーの個人的な感想
・ツイッター全体のデータの観測結果

のどちらかで、必ずしもあなたのツイッターアカウントの事情に合致するものではありません。

アカウントによってフォロワー層は大きく異なりますし、層が違えばライフスタイルや志向も異なり、ライフスタイルや志向が異なれば有効なツイッター運営のやり方も異なるはずです。
例えば、フォロワーの多くを会社員が占めるアカウントと、主婦層がメインのそれとでは、ゴールデンタイム(ツイッターがアクティブに使われる時間)やウケるツイートの内容・書き方も異なる可能性があります。

注:このnoteは、ツイッターでより多くの影響力を獲得したいと思っている人を対象に書かれています。ツイッターを、友人との交流や情報収集、ストレスのはけ口に使っている人にはあまり参考にならないかもです。

データにもとづいたツイッター運営のススメ

僕は本職ではデータ分析を生業にしているのですが、データが人間の直感を裏切ることは日常茶飯事です。

「この商品が我が社の屋台骨だ!」
→残念!売上は高いけど利益にはほとんど貢献していません

「ここの文言を変えれば、ユーザーにもっと刺さるはずだ!」
→残念!コンバージョン全く変わりませんでした

「30代後半から40代前半の大人がターゲットです!」
→残念!20代前半の若者が多く使っています

みたいな。

ツイッター運営にも同じことが言えて、土曜日にアクセスが集まると思っていたのに実際には木曜の方が多くのいいねがもらえていた、みたいなことが起きます。

より効率的なツイッター運営がしたければ、
・全体ではなく自分のアカウントについての情報を
・直感ではなくデータにもとづいて評価して
・評価にもとづいて運営の仕方を継続的に改善していく

ことが必要となります。
最後の継続的にというのがポイントで、時間が経てばあなたのツイートも変化していくでしょうし、その変化に応じてフォロワー層も変化していくため、定期的にデータを見てやり方を見直すのがベターです。

なぜGoogle Sheetを使うのか

ツイッターでデータ分析と言えば、まず候補にあがるのがTwitter Analyticsですよね。
でもこれ、いまいち使いづらくないですか?
というのも、
自分のアカウントのデータしか見ることができないので、ベンチマークに使えない
・いいねやリツイートが、リンクのクリックやビデオの再生と合わせて一括りにされてしまっている
・並べ替えやフィルタリング、グループ化による集計などのちょっと手の混んだ分析ができない
・CSV出力はできるが、ツイートに改行が入っているとExcelにうまく取り込まれない
などなど。

そこでオススメしたいのが、Twitter APIを使ってGoogle Sheetにツイートの一覧を取り込んでしまうという方法です。
例えば以下のサンプルを見てみて下さい。

Twitterツール(サンプル)v0.02

Twitter APIを使えば、このように最大3,200件(RT含む)のツイートと、それぞれのツイートの以下のような属性情報を取得することができます:
・日時
・タイプ(通常、連続投稿、引用RT、リプ、RT)
・URL
・ハッシュタグ
・ティッカーシンボル
・メンション
・リンク
・メディア(写真・ビデオなど)
・リツイート数
・いいね数

更に、このシートのように、自分以外のアカウントのツイート一覧を取得することも可能です。

※具体的なやり方は後述します。

オススメのツイート分析例

では、上で取得したツイートの一覧を使って、どのような分析が可能なのでしょうか?
ここではいくつかオススメの分析を紹介したいと思います。

分析例1: 過去にいいねの多かったツイートの傾向を見る
これはめちゃくちゃ簡単で効果絶大なので是非みなさんにやってもらいたい分析です。
自分のツイートのうち、いいねの多かったもの、例えば上位1%のものだけフィルタリングして眺める。以上です。

これによって、どんなツイートがフォロワーさんに受けている(ニーズが有る)かということが分かり、今後ツイートする際にそれを意識することで、より刺さるツイートをすることができます。
ツイートを眺める際にはただ漫然と眺めるよりは何らかのフレームワーク(例:テーマ・構成・文体など)を持って眺めるとより効果的です。
例えば僕のツイートの場合だと、いいねの多いツイートは
・テーマ:日米の働き方や生活の比較
・構成:箇条書きもしくは日米の対比
・文体:あまり関係なさそうだが、体言止めが多め

といった感じでした。
僕も自分のツイートを振り返りながら日々改善を繰り返し、つい先日も1万いいねを超えるバズを作ることができました(下記)。

分析例2: 他人のツイートをベンチマークする
これは分析例1とやることはほぼ同じなのですが、自分以外のアカウントに対して行うというところが違います。
自分のアカウントと同じような分野で自分より多くのフォロワーを獲得している人をベンチマークして、ツイートの型を盗み、自分のツイートに取り入れてみましょう。

分析例3: ツイート数・平均いいね数の推移を見る
下の例のようにツイート数と平均いいね数の推移を日次で見ることで、
・ツイート数: 十分な量の発信を行っているか
・平均いいね:高いクォリティの発信を行っているか
を確認することができます。
もしフォロワー数もトラックしていれば、いいね数をフォロワー数で割っていいね率を出してやることで、フォロワーの増減による影響をおさえた評価が可能です(いいね率1%ぐらいが、良いツイートの目安ですかね)。


分析例4: 曜日別・時間帯別平均いいね数を見る
下図のように曜日別、あるいは時間帯別の平均いいね数を見ることで、どの曜日あるいは時間帯にツイートすると最もいいねを得られやすいかの見当をつけることができます。
(ただしこれはツイートのクォリティが一定の場合という条件付きなので、あくまで参考程度です)

下図を見ると、土曜日はみんな忙しくてあまりツイート見てないのかな?とか、夜中の3〜4時って意外に伸びるのかな?とかが見て取れますね。
※これはあくまで僕のアカウントのフォロワーさんの場合なので、アカウントによって全く分布が異なる可能性は大いにあります。


分析例5: 属性情報による平均いいね数の違いを見る
その他の属性情報(例えばハッシュタグの有無や写真・ビデオの有無など)がフォロワーさんにどのように受け止められているかを見ることができます。
例えば僕のアカウントの場合だと、
・ハッシュタグ→無い方がいい
・メンション→無い方がいい
・リンク→あった方がいい
・写真・ビデオ→あった方がいい
という結果でした。

やってみよう!

どうでしょうか?
分析と言っても何も難しい数式等は使っていませんが、確かに効果がありそうということは感じていただけたのではないでしょうか?
もし使えるかもと思ったら、ぜひ実際に始めてみましょう。

使用するTwitter APIはGET statuses/user_timelineだけです。
今までにGoogle Apps Scriptで外部APIを使って何かプログラムを書いたことがある人なら、まあできると思います。

もしプログラミングできなくても大丈夫!
実は上でお見せしたようなツイート一覧を取得する機能は、下記のnoteで作り方を公開しているTwitterツールに既に含まれています
サンプルのGoogle Sheetファイルを公開しているので、手順に従うだけで誰でも30分ぐらいで、コーディング無しで使い始めることができます

もしプログラム書ける方でも、たぶん下記のツール導入した方がはるかに早く始められますよ。


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ゆう

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