SNS分析体制の作り方｜"数値を見るだけ"で終わらせない仕組みとは？

SNS運用でよく聞く課題

• 分析の活用不足

  見ているだけで終わる状態

  • アクセスやインサイトは見ているけど、活かせていない
  • 「何がよかったのか」が分からないまま次の投稿をしている
  • 分析担当がいないから、感覚で運用している
  • 毎月レポートを出しているだけで、改善にはつながっていない

分析止まりになる3つの理由

• 1. 改善策が導き出せない

  数値を見ても次のアクションが不明

  • 表示回数・保存数・エンゲージメントなど、指標は分かる
  • しかし改善策が導き出せないケースが大半
• 2. 担当者の知識不足

  分析に回すリソースが不足

  • SNS担当者は制作や投稿で手いっぱい
  • 数字を読んで戦略を練る時間も知識も足りていない
• 3. 属人化の問題

  仕組みとして改善が蓄積されない

  • 分析と改善の担当が同じで属人化する
  • 結果と次のアクションが個人の判断に依存

成功企業の3つのステップ

• ステップ1：分析指標を固定化

  継続的な評価のための基準作り

  • 「何を見るのか」「何を成功とするのか」を毎月変えずに追い続ける
  • インプレッション／保存数／エンゲージメント率
  • 投稿ジャンル別の反応率
  • フォロワー増加と投稿の相関
• ステップ2：要因の言語化

  再現性を生む分析

  • 「なぜ伸びたか」「なぜ伸びなかったか」を言語化
  • フォーマットや切り口、画像の構図など要因を言葉にして残す
  • 再現性が生まれる
• ステップ3：改善の反映

  分析から実行への直結

  • 改善案をそのまま次の投稿に反映
  • 分析結果が次の投稿案・構成に直結している状態が理想
  • 「考える→作る」の流れが仕組みとして整う

いいねAIの分析・改善機能

• 自動分析機能

  AIによる包括的な分析

  • 各投稿の反応（保存数・いいね率・反応率など）を自動分析
  • 伸びた要因・改善ポイントをAIが文章で提示
• 改善提案機能

  次のアクションまで自動化

  • 改善を反映した次の投稿案を、AIが生成
  • 分析結果はすべてダッシュボード上で共有・蓄積可能
  • チーム内の誰が見ても"どこをどう変えればいいか"が分かる

仕組み化によるSNS成果の変化

• 投稿品質の向上

  継続的な改善による質の向上

  • 投稿の"当たり外れ"が減る
  • 改善PDCAが回り、投稿の質が上がる
• 組織的な効果

  チーム運用の最適化

  • 数字とロジックで動くので、社内報告や上司の納得も得やすくなる
  • 運用が感覚でなく"設計"に変わり、属人化しにくくなる
• 運用の進化

  戦略的な運用への転換

  • 「なんとなく投稿する」から「成果を狙って運用する」状態に進化

SNS分析の本質

• 重要なポイント

  分析の目的と活用法

  • SNSの数字を見て終わりにしているだけでは、成果は出ない
  • 大事なのは、"分析が改善に繋がる設計"がチームやツールに組み込まれていること
• いいねAIの価値

  包括的な支援システム

  • 分析から改善までをAIが代行
  • 継続的に成果を伸ばす運用体制が整う
  • 分析・改善・次回提案までをすべてAIで支援