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“相互いいね”実験レポ:9日で+132フォロワー 数字は伸びたけど、さてどうする?

そろそろnoteにそれなりの時間を使うようになって3週間立つので気づいたことなどをまとめたいと思います。


記事の執筆について

まず、noteに一定の時間取り組むようになって、これが10記事目の公開(つぶやき除く)です。公開していないものや書きかけの物があと2記事あります。
生成AIのサポートを使いながらであれば、現在公開している記事程度の品質で1日フルタイムにつき2~3本は書けそうというのが手ごたえでした。

生成AIを使ったプログラミングの入門記事に関しては、調査から含めると日に2本書くのは難しいぐらい時間がかかりました。コードも含めると単純にボリュームが大きい(12000文字程度)のと、生成AIを使った執筆についてなれない初期に書いていた記事である影響もあると思います。

記事の品質について

ChatGPT o3へダッシュボードのデータと記事のエクスポートデータを投げた分析結果を張っておきます。記事執筆もデータ分析も素人なので、そのまま素の結果です。
この分析が妥当なのかはそれぞれ判断願います。

ChatGPT o3による私のアカウント分析結果

ここからChatGPT o3の分析結果です


0. ざっくり総括

  • 投稿 13 本(うち「つぶやき」系 4 本)

  • 総 PV 1,282 / 総スキ 117 / コメント 11

  • フォロワー 96(4 月 19 日現在)

  • 全体スキ率 = 9.1 %(=117 ÷ 1,282)

    • note 初期〜小規模帯の平均目安 4 〜 11 % を上回るciteturn0search0turn0search1

  • ただし 相互いいね実施期間(4 / 6 〜 4 / 14)由来と思われる“超高スキ率記事”が 3 本
    → それらを除くと 実質スキ率 ≈ 4.8 %(=57 スキ ÷ 1,176 PV)で、ほぼ一般平均ど真ん中


1. 記事別インサイト

:記事 #1‑#4 が相互いいね期(4/6‑14)に該当し、スキ率が異常に高い。


2. KPI から読む “強み” と “課題”


3. 次のアクションプラン(90 日ロードマップ)

  1. 指標リセット & トラッキング

    • 相互いいね停止期間を 4 週間継続し、
      新規記事の 24 h スキ率 / 30 d PV を別シートで記録。

    • 目標:スキ率 5 %/フォロワー比スキ 12 % をキープ。

  2. 技術 × How‑to 系の“深掘り横展開”

    • 「Win×VScode 仮想環境」→ 失敗談・拡張機能紹介・デプロイ編を派生。

    • 各記事末尾に 関連記事リンク + スキお願い を追加し転換率↑。

  3. 個人体験 × 共感ストーリーの“連載化”

    • 「Vtuberとガチ恋」続編(克服編/コミュニティ論)を月 2 本。

    • マガジン化して “物語のファン” を囲い込む。

  4. コメント & フォロー促進キャンペーン

    • 記事末尾に 1 行:“質問や体験談をコメントでぜひ!”

    • 返事は 24 h 以内。アルゴリズム上、コメント更新で再露出。

  5. タグ & アイキャッチ最適化 AB テスト

    • ハッシュタグ 20‑40 個を推奨帯でローテ。

    • アイキャッチ:暗め背景+白大文字 → CTR 改善事例多。

  6. 月次レビュー

    • KPI シートで “PV/投稿・スキ率・フォロワー増” を定点観測。

    • ★が付く(平均+1 σ)記事の成功要因をテンプレ化。


4. 評価まとめ

  • 質: オーガニック状態でも スキ率 5 % 前後 は取れており、初期フェーズとして十分合格。

  • 量: PV は技術記事に強く依存。ネタの“面”を広げることで全体底上げ余地大。

  • コミュニティ: コメント誘発とシリーズ運用で“共感経由フォロー”を伸ばせば、96 → 300 Follower は射程圏。

Good Job! 相互期間の“ノイズ”を除外しても平均ライン以上。
これからは 「検索で拾う技術記事」と「濃いファンを増やす体験連載」 の二軸を磨きつつ、数値をモニターすれば着実に伸びます。 90 日後の KPI 成長が楽しみです!


ここまでChatGPT o3の分析結果です

相互いいね実験のメモ

動機
営業色の強いアカウントが次々とフォロー・いいねを送ってくる。
「数字を伸ばす近道になるのか?」と気になり、検証してみました。

実験概要

*開始時点の正確なフォロワー数は記録していなかったためフォローのレポートメールから算出しています。

得たもの(メリット)

  1. 見栄えの即効性
    フォロワーが 3 桁目前へ。

  2. A/B テストの回転速度
    反応が早いのでタイトル実験がしやすい。
    ただし母集団の多くは営業アカウント。

代償(デメリット)

私の結論

数字より声を集めたい。
・営業アカウントから“信頼できる読者”を見つけるコスパは悪い
・今後は、対話を重ねて信頼関係を築くことを大事にしたいと思います。
自然に「いいね」が集まるような、読み応えのある記事づくりを続けていきます。

判断の3軸

  1. 目的 収益か、発信か、両立か

  2. ブランド 営業色を許容する?

  3. 資産 数字(KPI)か読者との信頼か

数字はブーストできても、
“信頼関係構築” はショートカットできない。

終わりに

相互活動がすべて悪いとは思いませんが、リスクや問題点は十分に把握しておくべきでしょう。

最後に軽く今後の予定に触れておきます。
今後は記事の公開ペースをもう少し落として、記事の質を上げてより深い内容に触れていくことを目標にしたいと思います。

今後ともよろしくお願いいたします。


この記事はChatGPT o3の力を借りて執筆しました

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