運用データ分析研修（セルフメディアクリエイターが運用データを分析する方法）

ウェブメディアのクリエイターは運用データをどのように分析するのでしょうか?

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すべてのセルフメディア作成者は、操作プロセス中にデータを分析およびレビューする必要があります。なぜデータを分析する必要があるのでしょうか?なぜなら、人間は主観的であり、データは客観的だからです。データは、何がうまく行われ、何がうまく行われなかったかを最も直感的かつ合理的な方法で伝えます。データ指標に基づいて後続のコンテンツ作成を最適化します。

したがって、すべてのセルフメディアクリエイターは、データに基づいた思考モードを開発し、操作プロセス中に主観的な想像力を少なくし、より多くのデータを使用して操作をガイドする必要があります。データは嘘をつかないからです。では、データ分析を運用にどのように活用すればよいのでしょうか?

最初に分析する必要があるデータは、クリエイティブ コンテンツの総閲覧数です。これはトピックとタイトルの品質に直接関係します。トピックとタイトルが良ければ、クリック率は高くなり、それに応じた閲覧数もそれほど多くなりません。逆に、トピックやタイトルが悪いと、ユーザーはクリックする意欲がなくなり、当然ながら読む量も増えません。

そのため、読書量指標を毎日確認することで、作成者のその後のトピック選択感度やタイトル選択の指針や参考になります。

データ分析を行う際に最も重要なのは、記事を転送したり共有した人の数です。リツイートやシェアをすることでユーザー数が増加する可能性があります。アカウントの読者数が多くても、その高い読者数が開封率によってのみ達成されている場合、それは良くありません。成長は増加せず、共有のみが新しいトラフィックをもたらすことになるからです。

閲覧数が少ない + 共有数が少ない:トピック、タイトル、コンテンツの質が良くありません。ユーザーが動画を視聴する回数が減り、視聴後に共有する人も減るため、コンバージョン率が低下します。

閲覧数が少ない + 共有数が多い:トピックとタイトルは貧弱ですが、コンテンツの質は高く、読んだ後に共有したいという人がいます。しかし、タイトルやトピックが悪かったため、全体的なデータは最終的に記事の露出をもたらさず、コンバージョン率は比較的低くなりました。

閲覧数が多いのに共有数が少ない:トピックとタイトルは良いが、コンテンツの質が悪い。ユーザーはタイトルを読んだ後はクリックしたくなりますが、記事を読んだ後は嫌な気持ちになるため、通常は転送したり共有したりしません。

閲覧数が多い＋共有数が多い：トピック、タイトル、内容のすべてが優れている、「3つの良い記事」こそが私たちクリエイターが追求するものです。

さらに、読書量と平均読了率や読書時間を組み合わせることで、記事の最適化の余地があるかどうかを検討することもできます。一般的に言えば、記事のコンテンツ品質が良ければ、これら 2 つの指標のデータは比較的大きくなりますが、そうでない場合は比較的小さくなり、最適化の余地があります。

一般的に「いいね！」やコメントをインタラクティブ データと呼びます。これら 2 つのデータ指標は高く、より大きなコミュニケーション力をもたらす可能性があります。

「いいね！」の数はコンテンツの質のバロメーターとして考えることができます。

読者数が多い + いいね数が少ない:ほとんどのユーザーは記事に同意していないため、影響力は小さくなります。

読者数が多い + いいね数が多い:ほとんどの人があなたの記事を認識していることを意味し、その後の記事の普及が拡大します。

コメントの数はトピックの選択の指標として見ることができます。メッセージが多ければ、ユーザーの悩みを的確にとらえ、ユーザーの内面的なニーズを反映させることが可能です。そのため、コメントエリアは一般的に比較的活発であり、ほとんどの人が作成したコンテンツを認識し、記事の普及率が向上することを意味します。そうしないと、トピックまたは記事の品質は良くありません。

記事の拡散効果は最終的にはユーザー数に反映され、より多くのファンを獲得することがセルフメディアクリエイターの最終目標でもあります。

ユーザー数は主に新規ユーザー数とアンフォロワー数に注目します。

新規ユーザーの数:記事によって獲得する新規ユーザーの数は異なります。指数が高いほど記事の人気度が高く、指数が低いほど記事の人気度が高いことを示します。このデータを継続的に分析すると、自分が書いた記事のうち、どのタイプの記事がより人気があるのか​​がわかり、今後のトピックの選択方法や記事の書き方の指針になります。

ファンの喪失:以前のファンはあなたのクリエイティブなコンテンツに強く反発し、現在のコンテンツが気に入らなかったり、コンテンツの質が低下したと感じたりします。通常のファン損失は正常な現象ですが、異常なファン損失データは深刻に受け止め、検討と分析を行う必要があります。

結論として、すべてのセルフメディア制作では、データを定期的にレビューして分析し、データに基づいた思考モードを開発する必要があります。そうすることで、データをより効果的に活用して制作を進めることができます。

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