SNS 分析プロンプト：投稿データを次の行動に変える
最近の投稿を列名付きの表にし、コンテンツの目標を一つと共通の計測期間を AI に渡します。パターンを探す前にデータを確認させ、観察結果を小さなテスト計画につなげましょう。これら四つのプロンプトは貼り付けたデータやアップロードしたデータを扱い、SNS アカウントには接続しません。投稿内容を変える前に計算を確認してください。
AI が実際に比較できる投稿表を準備する
一か月分の投稿を見て、何をもう一度試すべきか考えていますか。まず同じプラットフォームの最近の投稿10〜30件から始めましょう。扱いやすい出発点であり、統計上の最低件数ではありません。反応の少ない投稿も含めます。成功例だけの表では、成功例同士の共通点しか分かりません。
利用できる投稿レポートを分析画面から書き出すか、確認できる項目を表にコピーします。YouTube Studio では Analytics を開き、Advanced Mode または See more を選び、レポートと日付を設定して Export current view を使います。Studio は更新中のため表示が異なる場合があります。Instagram と TikTok でも、すべてのアカウントに共通の書き出しボタンがあると考えず、利用できる投稿分析から同じ表を作れます。
一投稿を一行にし、指標名はプラットフォームの表記をそのまま使います。レポートにない場合は、話題、形式、冒頭、長さを短く補足します。OpenAI は分析用データに明確な列名と一行一レコードを勧めています。正確な数値の確認には、スクリーンショットより表計算やテキストの表が適しています。
日付範囲にもう一つ必要な情報
10月のレポートには10月1日と28日の投稿が混在し、数値が積み上がった期間が異なることがあります。レポートの日付と各投稿の計測期間を両方記録します。たとえば公開後最初の丸7日間です。これは例であり、プラットフォームの規則ではありません。累計値しかない場合は明記し、公開からの日数が近い投稿を慎重に比較します。再生数を日数で割るだけで公平に補正できたとは考えないでください。
有料プロモーションとコラボは別々のフラグで残します。プラットフォームや再生の定義が異なるデータは分けて比較します。同じ話題でも YouTube Short と Instagram のカルーセルが答える問いは異なる場合があります。
| 項目の種類 | 含める情報 | 欠損時の扱い |
|---|---|---|
| 識別と時刻 | post_id, platform, published_at with timezone, report_start, report_end, measurement_window | ID は残します。計測期間が不明だと比較に制約が生じます。 |
| コンテンツ | topic, format, hook, duration_seconds, paid, collaboration | 投稿の実際の内容を記述し、不明な分類を明示します。 |
| 露出と反応 | 正確な再生指標名、リーチ、いいね、コメント、シェア、保存 | 取得できない項目は null にし、報告されたゼロはゼロのまま残します。 |
| 視聴と成長 | avg_watch_seconds, the named retention metric if available, post_attributed_follows | 取得できない値は null のままにします。アカウント全体のフォロワー増減は投稿に帰属するフォロー数ではありません。 |
横にスクロールすると、すべての列を読めます。
post_id,platform,published_at,report_start,report_end,measurement_window,topic,format,hook,duration_seconds,paid,collaboration,views_metric,reach,likes,comments,shares,saves,avg_watch_seconds,retention_metric,post_attributed_follows
views_metric をレポートの指標名に変更します。提供できない列は削除するか、null にして理由を説明します。空欄は保存した人がいないという意味ではありません。
週次の振り返り用プロンプトを四つコピー
同じ会話で順に実行するか、新しいチャットでは確認済みの表を再添付します。角括弧を自分の目標とデータに置き換えてください。計算できないアシスタントなら、表計算で計算し、確認済みの結果の解釈を依頼します。
1. 実績を分析する前にデータを確認する
最初の確認で、後の提案が実際以上に確実に見えてしまう問題を見つけます。内容の提案より先にデータ品質レポートを出してもらいましょう。
自分のソーシャルメディア投稿データの点検を手伝ってください。添付または貼り付けた表だけを使って作業してください。 入力情報 プラットフォームとアカウントの背景：[platform, niche, audience] 目標：[one goal, such as more saves per account reached] レポートの対象期間とタイムゾーン：[start, end, timezone] 投稿ごとの測定期間：[for example, first 7 complete days; or lifetime totals with capture date] 指標の定義と単位：[paste the report's definitions] 投稿の表：[paste or attach] まず、コンテンツの提案ではなく、データ品質の報告を返してください： - 読み取った行数、重複を除いた投稿 ID、対象日付、読み取れなかった行を確認してください。 - 重複 ID、欠損フィールド、単位の不一致、ありえない値、分母がゼロの箇所を列挙してください。行を黙って削除したり修正したりしないでください。 - null や空欄はゼロではなく、取得できない値として扱ってください。報告されているゼロはそのまま保持してください。 - 比較に必要な場合は、プラットフォーム、形式、測定期間、有料投稿、コラボ投稿を分けてください。 - 投稿に起因するフォロー獲得と、アカウント全体のフォロワー数の変化を区別してください。 - 可能な比較と、より良いデータが必要な比較を説明してください。 返す形式：問題 | 影響を受ける投稿 ID | 影響 | 私への修正依頼または質問。 先へ進む前に、重要な問題を解決するよう私に求めてください。欠けている指標を捏造したり、私のアカウントに接続したと主張したりしてはいけません。
2. 投稿までさかのぼれるパターンを探す
役立つパターンには確認できる比較が必要です。該当行とグループの件数を求め、繰り返す傾向と一件だけの大ヒットを区別します。
上で確認した表と定義を使い、私が示した目標に沿って投稿を比較してください。 ルール プラットフォーム、形式、測定期間が比較可能なグループだけを使ってください。除外した行とその理由を報告してください。欠損データを補完しないでください。 率を計算する前に、すべての分子、分母、単位、計算式を明示してください。分母がゼロまたは欠損している場合は、計算不能と返してください。 グループごとに、目標指標のサンプル数、中央値、範囲を報告してください。基になった投稿 ID と計算値を示してください。 最初の結果には外れ値を含めてください。さらに、最大の観測値1件を除くと比較がどう変わるかも示し、感度分析であると明記してください。成績が悪かったという理由だけで投稿を除外しないでください。 利用できる行で比較できる場合に限り、テーマや形式を比較してください。投稿数の少ないグループは、今後検証する手掛かりとして扱ってください。 出力 観察結果を最大3件示し、それぞれに次を含めてください： - 比較したグループ、サンプル数、測定期間、投稿 ID - 観察結果を裏付ける数値と計算 - ほかに考えられる説明や交絡要因 - 次に調べるべき問い 観察結果と仮説を分けてください。アルゴリズムが原因だ、理想の投稿時刻が分かった、非公開の視聴者維持率が分かった、必ず勝てる投稿がある、などと主張しないでください。計算コードを使った場合は、そのコードを示してください。
3. 特に強い、または弱い投稿を調べる
外れ値は投稿とその状況を調べるきっかけです。数値だけでは、冒頭、話題、配信条件のどれが差を説明するか分かりません。
確認済みの表にある比較可能な投稿を基準に、投稿 [post_id] を調べてください。 簡潔な診断メモを返してください： 1. 基準となるグループ、サンプル数、指標の定義、測定期間とともに、数値上どこが異例なのかを示してください。 2. 投稿からの経過時間、有料プロモーション、コラボ、形式、長さ、欠損データで違いを説明できるかを確認してください。 3. 表から分かることと、実際のコンテンツや非公開の分析データが必要な仮説を分けてください。 4. 次にどの具体的な投稿、冒頭の一言、タイムスタンプ、流入元、分析フィールドを確認すべきか、その理由とともに教えてください。 5. 利用できる証拠が有用な仮説を裏付ける場合に限り、検証するコンテンツの変更を1つ提案してください。 平均視聴時間から視聴者維持率の曲線を推測したり、アカウント全体のフォロー獲得を1つの投稿に帰属させたり、再生回数が少ないことから制限を受けていると診断したりしないでください。比較が成り立たない場合は、何があれば使える比較になるかを述べてください。
4. 振り返りを来週のテストにする
来週何を作り、いつ結果を確認するか決めます。
上で裏付けられた観察結果を、来週実施できるコンテンツのテスト、最大3件にまとめてください。 入力情報 私が作れる投稿：[number and formats] 制作上の制限：[time, budget, footage] 維持すべき事実と視聴者への約束：[list] 使用する指標と計算式：[one primary metric] 測定期間と振り返り日：[window, date, timezone] テストごとに次を返してください： - 基になった観察結果と投稿 ID - 仮説であると明記した仮説 - 変更する変数1つ - 重要な条件を同程度にそろえた、比較対象の投稿または対応付けた投稿群 - 次の投稿に向けた具体的な企画要件：視聴者の疑問、冒頭、見せ場、形式 - 主要指標、計算式、測定期間、悪影響を見逃さないための指標 - 投稿前に私が選ぶ判断基準と、判断がつかないまま残る点 - 集めるべき証拠と、それを確認する時期 結果、基準値、確実性、どの状況にも通用する改善率のしきい値を捏造しないでください。比較可能な投稿が少なすぎる場合は、少数の投稿による探索的な試行を提案し、そこから分かることと分からないことを説明してください。公開と最終判断は私に委ねてください。
一度の振り返りをコンテンツテストにする例
構成した例
家庭料理のクリエイターが、リーチしたアカウント当たりの保存数を増やしたいと考えています。以下四件は同じプラットフォームの投稿で、有料配信もコラボもありません。各行は公開後最初の丸7日間です。数値は計算の確認用であり、達成目標ではありません。
| 投稿 | 話題と形式 | リーチ | 保存 | 保存 ÷ リーチ |
|---|---|---|---|---|
| A | 包丁のコツ、30秒の Reel | 2,000 | 40 | 2.0% |
| B | 食材の代用、30秒の Reel | 2,400 | 60 | 2.5% |
| C | 時短夕食のモンタージュ、30秒の Reel | 10,000 | 80 | 0.8% |
| D | 食材の代用、30秒の Reel | 2,200 | 55 | 2.5% |
横にスクロールすると、すべての列を読めます。
保存総数が最も多いのは投稿 C ですが、保存率は B と D が上です。C は80 ÷ 10,000 × 100 = 0.8%、二つの食材代用投稿はそれぞれ2.5%です。保存を目標とする場合に調べる話題の手がかりになります。ただし、保存された理由と、別の食材代用投稿でも同様の反応が得られるかは、まだ調べる必要があります。
次は長さと成果の見せ方をそろえた食材代用 Reel を作り、冒頭だけ変えます。代用後の仕上がりを先に見せてから説明する形です。同じ最初の7日間で B、D と比較します。主指標を保存 ÷ リーチとし、リーチも保護指標として確認して、極端に露出が少ない高率を自動的に成功としないようにします。
投稿前に、どんな結果なら繰り返す価値があるか、何なら追加テストが必要かを書きます。数アカウントにしか届かなければ探索的な結果として扱います。一つの割合から新戦略を決めず、条件の近い投稿で再び比較できます。
内容を変える前に回答を確認する
最も強い提案の根拠となる行を抜き取り確認します。割合を再計算し、件数と計測期間の一致を確認します。OpenAI は分析結果に依拠する際、生成コード、出力、前提を確認するよう勧めています。結果が整いすぎて見えるなら、コードや途中の表を求めます。
計算機の割合は、上の保存率の例とは別の問いです。比較時はラベルに分子と分母を残してください。リーチを分母にした保存率を、フォロワー基準のエンゲージメント基準値と比較してはいけません。
表から内容の疑問が見つかったら実際の投稿を開きます。Kabo の AI Video Analyzer は公開 TikTok、Reel、Short にタイムスタンプ付きの内容フィードバックを提供できます。編集仮説の材料にしてください。非公開の維持率レポートの取得や、実績変化の原因の証明はできません。
投稿時刻の発見にも同じ慎重さが必要です。すべての解説を朝、モンタージュを夜に出していたら、表だけでは時刻と形式の影響を区別できません。予定全体を変える前に、条件をそろえた内容で比較しましょう。 同じ動画の再生数が変わる理由
確認済みの表、採用した回答、選んだテストを一緒に保管します。来週も同じ定義と計測期間で行を追加します。結論が出なかった結果も含め、予測と実際を比べられてこそ振り返りが役立ちます。
出典と作成方法
製品と書き出しの詳細は2026年10月22日に確認しました。OpenAI は構造化入力、コードを用いた分析、計算の確認を説明し、YouTube は Analytics の現在の表示の書き出しを説明しています。ほかのプラットフォームではアクセスできる投稿レポートから始めてください。プロンプト、比較の助言、料理の例は Kabo の編集コンテンツです。結果はデータと使用モデルに依存します。