📊 noteの分析ツールを作りました。（誰でも簡単に使えます！）アクセス状況・ダッシュボード解析

🔎 同じ49ビューでも、同じ「届き方」とは限らない

この２つの記事。

どちらも

• ビュー 49

• コメント 0

• スキ 1

ダッシュボードに表示される数字だけを見ると、
「同じくらいの届き方」に見えます。

でも、本当にそうでしょうか。

もし片方が3月12日に公開された記事で、
もう片方が3月17日に公開された記事だとしたら。

同じ49ビューでも、
どちらがより早く届いたのか は違います。

つまり、
数字が同じでも、意味が同じとは限らない。

そのことが気になったのが、
このExcelを作ったきっかけでした。

😵 Excelはほとんど分かりませんでした

私は、Excelの関数がほとんど分かりません。

足し算、引き算、掛け算、割り算。
あとはオートサムが少し分かるくらいです。

それでも、
noteの記事ごとの差を、自分なりに見比べたかった。

「どの記事が比較的よかったのか」
「どの記事が早く届いたのか」
「読まれただけでなく、反応されたのか」

そういうことを見たくて、
AIに「このセルには何を入れればいい？」と聞きながら、
少しずつ作っていったのがこのExcelです。

たとえば同じ49ビューでも、

• 何日でそこまで届いたのか

• 1日あたりだとどのくらい伸びたのか

が見えるようになると、
記事ごとの差がかなり分かりやすくなりました。

🎉 もともとは、自分のために作ったものでした

最初は、誰かのためというより、
自分が振り返りやすくするためのものでした。

でも、同じように

• noteの数字は見ている

• でも記事ごとの差は分かりにくい

• 難しい分析はよく分からない

• できれば簡単に見比べたい

と思っている人には、
かなり使いやすいかもしれないと思って、まとめることにしました。

✍️ noteで本当に知りたいのは、数字そのものより「読み方」

noteを書いていると、気になるのはたぶんこのあたりだと思います。

• どの記事が伸びたのか

• どんな記事が反応されやすいのか

• 自分のnoteでは、何が比較的よかったのか

ただ、無料会員で見られる数字は限られています。

• ビュー

• コメント

• スキ

もちろん、これだけでも十分ありがたいです。

でも実際に知りたいのは、
その数字をどう読むか ではないでしょうか。

たとえば、

• 古いからビューが多いだけではないのか

• 短い期間で伸びている記事はどれか

• 読まれているだけでなく、反応もされているのか

こういうことは、
ダッシュボードの数字をそのまま見ているだけでは、少し分かりにくいです。

そこで私がやったのが、
Excelを使って、記事ごとの差を見やすく整理することでした。

難しい分析をするためではありません。
まずは、記事ごとの差を見比べやすくするため です。

👀 このExcelで何が分かるのか

このExcelで見やすくなるのは、
単なる合計ではなく、記事ごとの差 です。

⏰ 1日あたり・1時間あたりの伸び

同じ50ビューでも、

• 10日前からの50ビュー

• 昨日からの50ビュー

では、見え方が変わります。

そこで、

• 公開日

• 公開時間

を入れて、
1日あたりビュー と 1時間あたりビュー でも見られるようにしました。

これで、

• 時間がたっているから多いだけなのか

• 短い期間で伸びているのか

が見やすくなります。

❤️ スキ率

ビューだけでは、
読まれたのか、反応されたのかが分かりにくいです。

そこで、

スキ ÷ ビュー

で、スキ率も見られるようにしました。

たとえば、

• ビューは多いけどスキ率は低い

• ビューは少ないけどスキ率は高い

こういう違いが見やすくなります。

つまり、
ただ読まれた記事 と
比較的好意的に受け取られた記事 を、少し分けて見やすくするためです。

💬 コメント率

スキ率を見られるようにすると、
「好かれたかどうか」は少し見えます。

でも、
どれだけ強く反応されたか は、それだけでは分かりません。

そこで、

コメント ÷ ビュー

で、コメント率も見られるようにしました。

これによって、

• スキはあるけどコメントは少ない記事

• ビューは少なくてもコメント率が高い記事

の違いも見やすくなります。

スキとコメントは、どちらも反応ですが、意味は少し違います。

• スキ率 = 好感や共感の目安

• コメント率 = 反応の強さや深さの目安

そう考えると、
コメント率を見られるようになったことで、
記事の比較が一段深くできるようになりました。

🎯 刺さり度

スキ率とコメント率を、
別々に見るだけでも十分役立ちます。

ただ、記事ごとに見比べるとき、
「この記事は総合的にどのくらい刺さったのか」
をひと目で見たくなることがあります。

そこでこのExcelでは、

• スキ率

• コメント率

をもとに、
刺さり度 という見方もできるようにしました。

これは、
「読まれただけか」
「ちゃんと反応まで起きたか」
を、より見やすくするための指標です。

📈 総合点

さらに、刺さり度だけでなく、

• 1日あたりビュー

• 反応の濃さ

も合わせて見られるように、
総合点 も出せるようにしました。

これは、
単に古い記事だからビューが多い、という見え方だけでなく、

• 比較的早く届いたか

• 反応もあったか

を、まとめて見比べやすくするためのものです。

もちろん、これはnote公式の指標ではありません。
自分で比較しやすくするために作った、
自作の見方 です。

でも、見える数字が限られているからこそ、
こうやって自分なりに整理すると、かなり振り返りやすくなりました。

🗂️ カテゴリごとの傾向

カテゴリを分けておくと、
どのジャンルが比較的反応されやすいかも見やすくなります。

毎回なんとなく書くより、
自分のnoteでは何が比較的よかったのか。
そこを振り返りやすくなります。

🛠️ やり方はシンプルです

やること自体は、そこまで複雑ではありません。

1つ目のシートに、
自分の記事情報を入れます。

2つ目のシートに、
noteのダッシュボードからコピーしたデータを貼ります。

そのあと、
ダッシュボードに表示されている
最終集計時刻 を入れます。

記事タイトルが一致していれば、

• ビュー数

• コメント数

• スキ数

が反映されます。

あとは、

• ビューが多い順

• 1日あたりビューが高い順

• スキ率が高い順

• 刺さり度が高い順

• 総合点が高い順

• 特定カテゴリだけ

のように並べ替えて見れば大丈夫です。

🌱 この方法のいいところ

この方法のいいところは、
難しいことをしなくていい ことです。

• コピペで使える

• 特別な知識がいらない

• すぐ始めやすい

• 自分なりに振り返りやすい

派手ではありません。
でも、実際にはかなり実用的でした。

⚠️ できることと、できないこと

このExcelでできるのは、
主に 比較と整理 です。

たとえば、

• どの記事が比較的伸びたか

• どの記事が比較的反応されたか

• どのカテゴリが比較的強いか

• 同じビュー数でも、どちらが早く届いたか

こういうことは見やすくなります。

ただし、

• 流入経路の詳しい分析

• リアルタイムの細かい分析

• 「なぜ伸びたか」の断定

まではできません。

なので、これは
何でも分かる万能ツール ではありません。

今ある数字を、
自分で判断しやすい形に整えるための道具 です。

📦 テンプレートについて

ここまで読めば、
自分で作ろうと思えば作れる人もいると思います。

今はAIに聞きながら、
表や計算式を作ることもできます。

ただ実際には、

• 一から作るのが面倒

• どの列を作るか考えるのが面倒

• 計算式が合っているか不安

• まずは完成形から使いたい

という人もいると思います。

そういう方向けに、
すぐ使える形にしたテンプレート を用意しています。

1つのファイルで、いろんなパターンで並べ替えが可能です。

もちろん、完全自動ではありません。
自分でコピペして入れる必要はあります。

でも、
ゼロから組み立てる手間はかなり減らせます。

詳しい使い方や準備手順は、
下に表示されている商品販売ページに分かりやすく記載しています。

このあたりを一から考えなくていい。
それが、このテンプレートのいちばん大きい意味です。

✅ まとめ

noteには数字があります。
でも、そのままだと比べにくいです。

このExcelは、
その数字を見やすく並べて、
記事ごとの差を分かりやすくするため に作りました。

難しい分析をしたい人向けではありません。

• 自分のnoteを見比べやすくしたい

• どの記事が比較的よかったのか知りたい

• 難しいことは抜きで、まず整理したい

そんな人向けの道具です。

もし、
「一から作るのは面倒だけど、使ってみたい」
と思った方がいれば、
テンプレートをそのまま使ってもらえたら嬉しいです。