Xの投稿分析を徹底解説！CSV活用で「受けた投稿」と「伸びる時間帯」を見つける方法

Xの運用を続けていると、「どんな投稿が当たったのか」「時間帯が悪かったのか」「内容そのものが響かなかったのか」と気になる場面が必ず出てきます。
数字を記録する大切さは理解していても、1か月に100件以上の投稿を手作業で管理するのは現実的ではありません。

そこで役立つのが、Xアナリティクスから無料でダウンロードできるCSVデータです。投稿本文や各種の数値が一覧化されており、これをChatGPTに読み込ませれば「投稿内容」と「時間帯」の両面からパターンを掘り下げることができます。

本記事では、実際にCSVを活用して分析するときの視点や手順をまとめました。数値だけでなく、投稿の分類や反応の型に注目することで、再現可能な「成功パターン」を見つけ出すことが可能になります。

本ブログで分かること

• CSVから取得できる主要なデータと分析に使える指標

• 投稿内容を分類する際の基本的な切り口（共感系・日常系・販促系など）

• 時間帯や曜日ごとに反応傾向を可視化する方法

• 「拡散型／保存型／導線型」といった反応パターンの見分け方

• ChatGPTに分析を任せて効率的に改善サイクルを回すワークフロー

CSVで分析できるデータとは？

XアナリティクスからエクスポートできるCSVには、投稿本文と一緒に多くの数値データが含まれています。これらを整理することで「どの投稿が強かったのか」「何が反応を左右したのか」を具体的に確認できます。

投稿ごとの数値（インプレッション・ER・クリック）

CSVの基本は「1投稿ごとの数字」です。

• インプレッション（Impressions）：どれだけ表示されたか。投稿の露出度を示す数値。

• エンゲージメント数（Engagements）：いいね・リポスト・返信・リンククリックなど、あらゆる反応の合計。

• エンゲージメント率（Engagement rate）：インプレッションに対してどのくらい反応があったか。＝ Engagements ÷ Impressions。

• クリック関連：URLクリック、プロフィールクリック、詳細クリックなど。

この3セットを押さえると、「数は見られたけれど反応が薄い投稿」「少ない表示でも濃い反応があった投稿」がはっきり区別できるようになります。

期間全体の推移（合計・平均）

1か月分をまとめると、全体のスナップショットが得られます。

• 合計値：その期間で得られた露出や反応の総量。ブランドの拡散力を測る指標。

• 平均値：1投稿あたりの力を示す。投稿タイプごとの比較に便利。

さらに「中央値」を加えると、バズ投稿などの外れ値に引っ張られず、日常的な実力を把握できます。

リンククリックや保存数も含められる

CSVの列には「URL clicks」や「Bookmarks（ブックマーク）」が入っている場合があります。

• URLクリック：商品ページやブログにどれだけ流入したかを測定できる。販促投稿の成否を判断する指標。

• ブックマーク：読者が「後で見返したい」と思ったサイン。ストック型コンテンツ（チェックリストやTips投稿）が強いかどうかがわかる。

これらを加えると、単純な「拡散力」だけでなく、「保存される価値」や「導線としての強さ」まで分析できるようになります。

投稿内容を分類する視点

CSVの数字だけを追いかけても、「なぜ伸びたのか」「なぜ反応が薄かったのか」という理由までは見えてきません。そこで必要になるのが、投稿本文や形式をもとにした「内容分類」です。

共感系／日常系／販促系の切り分け

まずは大きく3つのタイプに分けると整理がしやすくなります。

• 共感系：猫あるある、ちょっとした失敗談、癒しのひとことなど。「わかる！」と思わせる要素を含む投稿。

• 日常系：おはよう／おつかれさま、季節の話題や日々の出来事など。

• 販促系：商品紹介、新作案内、リンク付き投稿など。

この3分類だけでも「共感は朝に強い」「販促は夜に効く」などの傾向が見えてきます。

画像あり／なし／ツリー形式などの違い

投稿の形式も重要な要素です。

• 画像あり投稿：視覚的に目を引きやすく、ER（エンゲージメント率）が高まる傾向。

• 画像なし（テキストのみ）：拡散は弱めだが、短文や鋭い一言で共感を狙う場合に有効。

• ツリー形式：1投稿目で引き込み、2〜3投稿目でストーリーや商品説明を展開。初動は弱くても合計露出やクリック数で伸びやすい。

CTA表現・ハッシュタグ数・絵文字数

さらに細かい要素も分析に役立ちます。

• CTA（行動喚起）：「詳しくはショップへ」「フォローしてね」など。柔らかい表現と強めの表現で反応率が変わる。

• ハッシュタグ数：0〜2個が最も見やすいとされ、入れすぎると逆に反応が下がるケースも。

• 絵文字数：1〜3個程度なら親しみやすさが増すが、多すぎると読みづらくなる。

時間帯・曜日ごとの分析

どんなに良い内容の投稿でも、出す時間を間違えると埋もれてしまうことがあります。Xは「リアルタイム性」が強いプラットフォームなので、いつ投稿するかが結果を大きく左右します。

朝・昼・夜で変わる反応の出方

• 朝（6〜10時）：共感系や挨拶系が伸びやすい。

• 昼（11〜14時）：ユーモアや元気系が相性良い。

• 夕方（15〜18時）：共感系・日常系のバランスが取りやすい。

• 夜（19〜22時）：利用者が最も多い。販促ツリーやストーリー性のある投稿が刺さる。

• 深夜（23時以降）：コア層や保存型投稿に向く。

曜日別の伸びやすさをヒートマップで把握

曜日×時間帯で平均値を集計すると、投稿戦略の「勝ちゾーン」「避けたいゾーン」が見えてきます。

例：

• 火曜夜は販促ツリーのCTRが高い

• 土曜朝は共感系のERが伸びやすい

• 月曜昼は全体的に反応が弱い

初動（24時間）と後伸び（7日間）を区別する

• 初動24時間：拡散力や瞬発力を評価

• 7日間：検索や保存経由で「後伸び」する投稿を把握

ツリーやTips投稿は7日間でじわじわ伸びるため、即断で切り捨てないことが重要です。

反応の型を見つける

投稿は反応の種類によって大きく3つに分けられます。

拡散型＝リポスト・いいね中心

共感・ユーモア・トレンド要素が強い。新規フォロワー獲得に有効。

保存型＝ブックマークやリピート参照

チェックリストやTips投稿が多い。ファン層の信頼構築に有効。

導線型＝リンククリックやプロフィールアクセス

商品紹介やブログ誘導に強い。直接的な成果につながる。

成功パターンをテンプレ化する

平均を超えた条件の抽出

「夜 × 販促ツリー × 画像あり × ハッシュタグ2個 → CTRが平均の1.8倍」など。

低調な条件を「やめる」リスト化

「昼 × 販促 × テキストのみ × タグ5個以上 → ERが低迷」など。改善策を併記して次回に試す。

次回に再現できる型をストック

• 共感朝ポスト：短文＋情景＋質問

• 販促夜ツリー：背景→制作過程→商品リンク＋CTA

• 保存系Tips投稿：図解＋チェックリスト＋保存促し

ChatGPTに分析を任せる方法

CSVをそのまま渡して可視化してもらう

CSVをアップロードし、JSTで集計、ヒートマップや平均比較を依頼するだけで可視化可能。

分類ルールを簡単に設定して再現性を高める

「#SUZURIが入っていたら販促系」など簡単なルールを伝えるだけで安定した比較が可能。

月次サイクルで「試す→検証→改善」を回す

1週目に仮説、2〜3週目で実行、4週目にCSV分析→翌月に反映。これを繰り返すことで戦略の精度が上がる。

まとめと次回への導線

CSVを活用すれば、数百件の投稿を前にしても「どの投稿が当たったのか」「伸びなかった原因はどこか」を客観的に整理できます。

• CSVから幅広い指標が取得できる

• 投稿内容や形式で分類すると傾向が見やすい

• 時間帯・曜日ごとの最適ゾーンが浮かび上がる

• 反応の型を理解することで役割が明確になる

• 成功パターンをテンプレ化すれば再現できる

• ChatGPTを使えば分析の手間を省き、改善に集中できる

次のステップは、この視点を実際の運用に組み込み、改善後の1か月を同じ方法で再分析することです。数字で裏付けされた戦略を積み重ねることで、X運用は「試行錯誤」から「成果の積み上げ」へと進化します。

今回はここで終わりにしたいと思います！

最後までお読みいただきありがとうございました！

このブログでは「ChatGPT×副業」をテーマに、AIをフル活用したリアルな副業チャレンジを発信しています🎶

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私は現在、ChatGPTを使ってTシャツのデザインを作って販売したり、

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X（旧Twitter）の投稿や運用方法も提案してもらったりと、あらゆる場面でAIに頼っています。😅

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と思っている人には、ぜひ読んでほしいです。

このブログは、AI初心者でも副業が始められるように、

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私の成功も失敗もまるごとシェアしていくので、よかったら気軽に読んでいってくださいね。

Xでも日々の活動をゆるっと更新しているので、ぜひのぞいてみてください！

明日のあなたがより豊かになりますように😌

それでは、おやすみなさい😴