なるほど、こういうことだったのか！私のnote実データを公開《ハッシュタグとビュー編》

ハッシュタグは、なんとなく選んでいると結果も「なんとなく」な結果になります。

私は最初、
「文中で使っている単語」
「人気そうなタグ」
をなんとなく3～4つ選んでつけていました。

しかし、365日連続投稿を達成し、450本の記事データを整理して見えてきたことがあります。

ビューが伸びやすいタグ。
昔は伸びていたけど、いまは伸びないタグ。
逆に、最近伸びているタグ。

ハッシュタグは「これを使えば勝てる」というタグを教えてもらうものではなく、自分の記事データを見て育てていくものだと知りました。

人気タグを真似しても失敗する理由

記事を見られる回数（ビュー数）を増やすには、
①note内からの流入数を増やす
②note外からの流入数を増やす
の2つです。

①の場合、有料のメンバーシップに入る方法もありますが、お金をかけずに自力で増やす場合の方法の一つとして、ハッシュタグの工夫があります。

そうすると、
「じゃあ、具体的にどのハッシュタグをつければいい？」
という答えを求めたくなります。
そのため、有料記事で、

という流れを見かけることがありますが、そのハッシュタグをマネしても上手くいきません。

私が実際にビューを伸ばした「#AIとやってみた」や「#生成AI」は、2025年1月から6月くらいは良かったです。
ただし、それをそのままマネをしても、既に競合が多く、トレンドは変わり続けるため、同じような結果が得られません。

また、普段から生成AIの記事を書いている人と、普段まったく生成AIについて書いていない人では、読者の期待値も異なります。

つまり、人気タグは「貼れば伸びるラベル」ではなく、「育てるテーマ」に近いです。

単発で流行りのタグを付けるよりも、自分が継続して書けるテーマを選び、そのタグの記事を少しずつ増やしていく方が、長期的には再現性が高いと感じています。

そのため、『答えそのもの』を書く方が有料記事は売れますが、今回はあえて『答えそのもの』ではなく『考え方』を書きます。

まず、概要はこうです。

手順1～3を繰り返し、読まれるタグを育てていきますが、この際、ハッシュタグの検証はどのようにすればよいでしょうか？

ハッシュタグ分析のやり方＜スマホ版＞

PCとCodexを使った本格的な分析は後ほど説明しますが、まず、スマホでできる簡易的なハッシュタグ分析を解説します。

[手順]

1. 右上の自分のアイコン ⇒ [ダッシュボード]ボタン ⇒ アクセス状況。

2. 今回は「月」単位で分析するので「月」を選択。

3. [もっとみる]ボタンがあれば、タップして10～30記事を表示。

4. 複数画面をスクショ（前後で1〜2記事が重なるように撮る）。

5. 複数枚のスクショをAIに渡し、「同じ一覧をスクロールして撮った画像です。重複している記事は1つにまとめて、CSVファイル形式で表をつくってください」と依頼。

6. CSVファイルをGoogleスプレッドシートで開いて「ハッシュタグ一覧」の列を追加。手作業でハッシュタグをカンマ区切りで追記し、今度はタブ区切りのテキストファイルで保存。

7. タブ区切りのテキストファイルをAIに渡し、「ハッシュタグ一覧の列にカンマ区切りで複数のハッシュタグを記載しています。ハッシュタグごとに平均ビュー（合計ビュー数/使用回数）を算出し、どのハッシュタグがビュー数に貢献しているか分析してください。ただし、ハッシュタグの使用回数が1回の場合は除外してください。」と依頼。

そうするとAIがどのハッシュタグが強いかの分析結果を返してくれます。

合計ビューを見てはいけない理由

シンプルに計算すると、ハッシュタグごとの合計ビューが算出されますが、記事本数が多くなれば合計ビューも多くなるので、ここで見るべきは平均ビューです。

この分析でわかること、わからないこと

注意点として、この分析だけで
「このハッシュタグを付けたからビューが伸びた」
と断定することはできません。

ビュー数は、ハッシュタグだけで決まるわけではありません。

タイトル、見出し画像、投稿時間、記事テーマ、フォロワー数、Xからの流入、note内での紹介など、さまざまな要素が影響します。

そのため、この分析でわかる正確な表現は、
「ビューが伸びた記事に、どんなハッシュタグが付いていたか」
「自分の記事では、どのタグと相性がよさそうか」
「今後、試す価値がありそうなタグはどれか」
です。

ハッシュタグ分析は、絶対の正解を出すものではありません。次に試す仮説をつくるための道具です。

ハッシュタグ分析は「答え探し」ではなく「仮説づくり」

たとえば、直近3カ月で「#仕事について話そう」が強く見えたとしても、それは「次も必ず伸びる」という意味ではありません。

ただ、
「今の自分の記事テーマと相性が良さそう」
「もう数本試してみる価値がありそう」
「似たテーマの記事でも使ってみよう」
という判断材料になります。

分析で大事なのは、1回で正解を出すことではなく、次の実験を決めることです。

自分のデータで見るとタグ評価が変わる実例

当初、私は全期間のデータでタグ評価を行っていました。
結果、「#AIとやってみた」「#生成AI活用」「#生成AI」が強かったです。

しかし、直近3カ月でみると「#仕事について話そう」「#マーケティングの仕事」「#やってみた」などが強くなっていました。

今回、ご説明した分析方法では「月」を選択しているため、直近1カ月での分析結果になりますが、どの期間を対象に分析するかによって結果も大きく変わります。

ここまでは基本的な考え方ですが、
実際にやってみるとここからが難しいです。

・有料記事を含めて見るべきか
・古い記事も含めて見るべきか
・平均ビューが高いタグをそのまま信じていいのか
・使用回数が少ないタグをどう扱うのか
・直近トレンドはどう判断するのか

ここからは、私の450本分の記事データを使って、実際にどのように判断したか、PCとCodexを使った本格分析方法も書きます。

- 450本分の記事データを使ったハッシュタグ分析の考え方
- 無料記事だけに絞ると見えたタグの違い
- 直近3カ月で見た、今の自分に合うタグ
- 「使うほど平均ビューが伸びるタグ」の見分け方
- 私が今後使うハッシュタグ候補
- 読者が自分の記事で分析するときのチェックリスト

450本の実データでハッシュタグを見直し

（2026/05/11　新規で書き起こしました）