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Twitterアナリティクスの基本的な使い方を徹底解説!問題がすぐに見つかる簡単分析法をご紹介

Twitter運用で成果を出すには、エンゲージメント率などの分析が欠かせません。今回は無料のTwitterアナリティクスでの分析方法を0から解説します。解説画像9枚を見れば、誰でもすぐに始められます。合わせて意外な注意点も確認しましょう。

Twitterアカウント健康診断(202307

「現在というものは、過去のすべての生きた集大成である」。
イギリスの歴史家トーマス・カーライルは、19世紀にこう語りました。

当の本人は、あの言葉がマーケティング記事に引用されるとは思いもよらないでしょう。歴史から何かを学ぶという面では、SNSマーケティングにおいても過去のデータは重要です。

今のアカウントを作っているのは、過去のすべての試行錯誤の集大成とも言えるでしょう。

過去を振り返れば、バズツイートの共通点が見つかり、新たなバズを生み出せるかもしれません。
あるいはフォローされる確率を計算し、さらに魅力的なプロフィールを作ることも可能です。

それを実現させるのが「Twitterアナリティクス」です。皆様ご利用されていますでしょうか。

使ったことがない方向けに説明しますと、Twitterアナリティクスとは、ツイッター社が公式で提供するツイッター分析ツールです。

これまで、いいねの通知やフォロワーの増え具合でなんとなく感じていたSNSの手応えを、さらに細かい数字で分析できるようになります。

誰でも利用可能で、しかも無料です。SNSマーケティングを成功させるために、これを使わない手はありません。

そこで今回は、Twitterアナリティクスの基本的な使い方や、簡単な分析方法をご紹介します。
使ったことがある方も、ぜひこの機会に分析方法を再確認してみてください。

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Twitterアナリティクスで何ができる?

Twitterアナリティクスでできることは、大きく3つあります。

1. 毎月の活動状況を大まかに把握できる
2. ツイートごとのデータを表示する
3. 1日ごとのデータを表示する

たった3つですが、これだけで多くのことを分析できるのです。

ツイートごとのデータを分析すれば、エンゲージメント率(※)が高いツイートの共通点を探れます。

※エンゲージメント率:いいねやリツイートされる確率

1日ごとのデータを分析すれば、アカウントの健康状態を把握できます。

徐々にエンゲージメント率が上がっていれば良し、下がっているなら悪いところがあるかもしれません。日頃からデータを眺めれば、変化の兆しにも気がつけるようになります。

しかし「データ」とか「アナリティクス」などと言いますと「Googleアナリティクス」が脳裏にちらつきますが、あれほど難解ではありません。すぐに慣れるかと思います。

それでは、Twitterアナリティクスの始め方をご紹介します。

Twitterアカウント健康診断(202307

Twitterアナリティクスの始め方

Twitterアナリティクスは、パソコンで使うことを前提にしています。

パソコンのブラウザでツイッターの画面を開いて、左のサイドメニューから「もっと見る」をクリックしてください。その中に「Twitterアナリティクス」があります。
 

Twitterアナリティクス

 
これが管理画面です。

Twitterアナリティクス

「ホーム」画面で概要をつかむ

最初に表示される「ホーム」の画面では、ツイート数やフォロワーの増加数などアカウントの状況をおよそ月単位で把握できます。

注目したいのは「過去28日間のパフォーマンス」の数値です。
※「およそ」月単位にしている理由は過去28日間だからです

Twitterアナリティクス

 
・ツイート:ツイートした回数
・ツイートインプレッション:ツイートが表示された回数
・プロフィールへのアクセス:自分のプロフィールが見られた回数
・@ツイート:リプライ
・フォロワー数:今のフォロワー数

この5つの数字を眺めるだけでも、アカウントが健康的に活動しているのか、ざっくり判断できます。

たとえば、ツイートした回数が前月から減っていれば、もう少し頻繁に活動した方がいいかもしれませんし、インプレッションが増えていれば、それほど拡散される良いツイートができていたと考えられます。

「ホーム」の画面を下にスクロールしていくと、月ごとに集計されているのが分かります。
前月対比で数字をみて、表示回数、フォロワー増加数などの成果を、大まかに把握できるわけです。

Twitterアナリティクス

「ツイート」画面で詳細に分析する

上のメニューバーから「ツイート」に移ると、さらに細かいデータを分析できます。
 
Twitterアナリティクス

 
中央に表示される2つのグラフは、ツイート数(下)とインプレッション数(上)を表現しています。

上のグラフが突出していればバズっていますし、凹んでいるなら投稿をしていないか、投稿がスベっているかもしれません。

画面の右下では「エンゲージメント数」がグラフにまとまっています。
ここでいうエンゲージメントとは、クリック、RT、引用RT、いいね、画像の拡大、動画の再生など、ツイートに対して行えるアクションの全ての合算です。

グラフにして推移を見ると、新しい気づきがあります。エンゲージメント率は特に分かりやすく、フォロワーがどれくらい反応してくれるかを如実に示します。
信頼関係のバロメーターにするのも良いかもしれませんね。

画面の右上に「データをエクスポート」というボタンがあります。これを押すとBy Tweetと、By dayの2つが選べます。
 

Twitterアナリティクス

 
By Tweetを選ぶと、ツイートごとのインプレッションなどを集計してcsvが出力されます。
By dayは1日ごとにインプレッションなどを集計したものです。

「集計期間」は、データをエクスポートの左側にあるボタンで調節できます。
それぞれ実際に出力して軽く眺めてみてください。きっと違いが分かると思います。

Twitterアナリティクスの基本的な使い方は以上です。

およそ月単位でアカウントの状況が分かる「ホーム」と細かい数字を見るための「ツイート」、この2つを使い分けていきます。

「詳細」のタブでは、動画の再生回数、アプリのインストール回数、Twitter経由のコンバージョンを確認できます。さらに込み入った説明が必要になりますので、キホンの「ン」として、今回は軽くご紹介するに留めます。

基本的な使い方がわかったところで、さらにミクロに見ていきましょう。

今日から使える!Twitterアナリティクス簡単分析法

今回は「アイコンを変更して、プロフィールを見られる確率がどれくらい変わったか」を分析してみましょう。

たかがアイコン、されどアイコンです。
アカウントの顔になるものですから、アイコン1つの影響も馬鹿にできません。

なお「プロフィールを見られる確率(プロフィール閲覧率)」はTwitterアナリティクスでは集計されません。

出力されるデータをもとに、自身で計算する必要があります。

プロフィールを見られる確率(プロフィール閲覧率)の求め方

ツイッターでは、誰かをフォローするまでの操作フローはおよそ決まっています。

具体的には、タイムラインに流れてきたツイートの投稿主をフォローするには、必ずアイコンと名前を見て、プロフィールをみてから、フォローするようにできています。

この一連の流れをまとめてみると、次のようなフローになります。

・つぶやく
・ツイートに反応がある
・他人のタイムラインに表示される
・アイコンと名前が見られて、興味があったらプロフィールへ
・プロフィールを見られて、興味があったらフォローされる

常に、このステップが繰り返されています。たとえ広告を使ったとしても、流れはほぼ同じです。

さらに、このステップに補足します。

・つぶやく
・(フォロワーがツイートを見る)
・ツイートに反応がある
(反応率≒拡散される確率≒エンゲージメント率)
・他人のタイムラインに表示される
(拡散度合い=インプレッション)
・アイコンと名前が見られて、興味があったらプロフィールへ
(プロフィールへのアクセス数/インプレッション数で「プロフィール閲覧率」が出せる)
・プロフィールを見られて、興味があったらフォローされる
(フォロー数/プロフィールへのアクセスで「フォロー率」が出せる)

「アイコンを変更して、プロフィールを見られる回数がどれくらい変わった」を求めるには、プロフィールへのアクセス数/インプレッション数で計算できそうですね。

実際に計算する

とあるアカウントから、TwitterアナリティクスのBy dayデータを出力し、少し加工しました。

TwitterアナリティクスのBy dayデータ

J〜O列は、By dayにはもともと含まれていない列です。新しく計算しました。計算方法は以下の通りです。

・J列:プロフィール閲覧率=ユーザープロフィールクリック / インプレッション×100
・K列:新規フォロー数=今日のフォロワー数 ー 昨日のフォロワー数
・L列:フォロー率=新規フォロー数 / ユーザープロフィールクリック×100
・N列:フォロワー数=Twitterアナリティクスでは集計できないので、毎朝のフォロワー数を入力
・O列:フォロワー増減=今日のフォロワー数 ー 前日のフォロワー数

注意)フォロワー数はBy dayを使っても出力されません。別ツールで集計するか、毎日定時観測する必要があります。

アイコン画像を変えたのは、1月14日です。表を見てみると、1月14日以降はプロフィール閲覧率が下がっているのが分かります(青塗り)

TwitterアナリティクスのBy dayデータ

ツイートの内容が悪かった可能性がありますので、過去のツイートをさかのぼってみます。By Tweetを確認してみましょう。

TwitterアナリティクスのBy dayデータ

見たところ、あまり変なツイートはありませんでした。そこそこ拡散もされています。ツイートの内容は悪くなさそうです。であれば、アイコン画像を変更したことが影響しているかもしれません。

プロフィールを見られる確率が下がれば、フォローされる回数も減ってしまいます。

今後も低い数値が続くようなら、アイコン画像を修正することにしましょう。

Twitterアナリティクスを使うと、こういった分析ができます。感覚で行っていたSNS運用を、数字で裏付けながら戦略的に進められますね。

データ化することで、日々の目標も立てやすくなります。「今月はフォロワー100人増やしたいから、そのために1日3人増やしていこう!」なんて指針をつくるにも役立ちますよ。

Twitterアナリティクスを活用した分析の注意点

分析にはどうしても時間がかかります。

毎日、こんなデータを分析するのは難しいですし、する必要もありません。細かい分析は月に1回でも十分でしょう。

しかし細かい分析はしなくとも、毎朝「By day」を出力してExcelに貼り付けて、さらっと眺めるだけでも目は養われます。体重計は、毎日乗るから違いが分かるというものです。

Twitterアナリティクスでは、プロフィールやアイコンの変更履歴は表示してくれませんので、変更したときには自分で履歴を残しておくと便利です。

分析して悪い数字が見つかったとき、すぐに修正するのは早計なこともあります。様子見の判断も必要です。1日で体重がうんと増えたからと言って、すぐに病気を疑うことはありませんよね。昨日食べたラーメンが原因なだけかもしれませんので、傾向を掴むことが大切です。

このような注意点はありますが、基本的にはとても便利なツールです。

ツイートが多い日は、その分フォロワーも増えますし、ユーザーとの関係も深くなっていきます。日々の頑張りを可視化して、モチベーションに変える意味でもオススメです。

SNSキャンペーンと併用し、さらなる成果を

SNSキャンペーンを走らせたときには、アナリティクスのデータも注目してみましょう。

プレゼント企画などを行うと、エンゲージメント率に大きな変化が出てきます。施策の効果を数字で体感できますよ。

これからSNSキャンペーンを始めるなら、過去のデータも見ておくことも重要です。伸びた施策、コケた施策、それぞれの傾向が掴めるかもしれません。

ピクルスでは、SNSキャンペーンツールを提供しております。応募した瞬間に当たりか分かる「インスタントウィン」や、「感想投稿キャンペーン」など様々な施策に活用できますので、もしご興味あればお気軽にお問い合わせください。

……と、ここまでTwitterアナリティクスの始め方から、簡単な分析方法まで、一気にご紹介しました。キホンの「キ」と「ホ」くらいまではお伝えしたつもりです。

By dayで1日ごとのデータを観測し、By Tweetでツイートごとの成果を確認できます。

これらを組み合わせれば、この記事で紹介した「プロフィール閲覧率」などまで分析することができ、SNS施策のさらなる成功に繋がっていくはずです。

誰でも使える分析ツール、Twitterアナリティクスをぜひご活用ください。

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