誰でも使える［Twitterアナリティクス］は、実践的に活用できる優れもの

Twitterが先月末、一般向けに［Twitterアナリティクス］を公開しました。Twitterにログインした状態で、下のURLのxxxを自分のアカウント（＠の後の部分）にすれば、始めることができます。

https://analytics.twitter.com/user/xxx/tweets


［Googleアナリティクス］は独自の用語を大量に理解する必要がありますし、情報が多すぎで複雑です。Facebookの［インサイト］はかなり簡単ですが、詳しすぎるところや意味が明確ではないところも少なくないように思えます。
アナリストなどの専門家は別にして、詳しく分析する暇があるなら、特にソーシャルメディアの場合は実際に投稿してトライ＆エラーしながら、効果的な運用に結びつけた方がいいのではないでしょうか。少ない人数で運用しているなら、解析に詳しくなっても効果的な運用ができないなら、本末転倒です。

その点［Twitterアナリティクス］は一目瞭然ですし、ツイートしたことのフィードバックが明確。なにより使いやすい。インターフェイスが優れています。
Twitterの運用をしているなら、使わないのはもったいないですよ。


今回は◎Twitterアナリティクスで、分かることと、◎Twitterアナリティクスで、効果がハッキリしたことの2つを書いてみます。

◎Twitterアナリティクスで、分かること

［28日間のインプレッション］

Twitterでは「ユーザーがTwitterでツイートを見た回数」としています。私はユーザーがログインしているときにツイートが表示されていた回数ではないかと思うのですが、アプリから見たのは含まれるのか、含まれないなど細かなところは不明ですが、ざっくり指標としてとらえればいいと思います。

28日間のインプレッションが棒グラフで表示され、右側には今日のインプレッションと28日間の平均インプレッションとの差が表示されます。

上の画像の下に一覧で、それぞれのツイートとそのインプレッション、エンゲージメント、エンゲージメント率が出てきます。


［エンゲージメント］
Twitterの定義は、こちらの画像をご覧ください。要するに何かしら反応してくれた回数ということですね。

何の反応もしてくれなかったからと言って、見てくれていないわけではないでしょうし、また反応してくれたからポジティブな意味があるとは限りません。



［エンゲージメント率］
Twitterは、「インプレッション数をエンゲージメント数で割ったもの」としています。



［個別のツイートのインプレッションほか、主要データ］
これがもっとも重要だと思っています。28日間のインプレッショングラフの下に並んだそれぞれのツイートとクリックすると、個別のインプレッションなどのデータが出てきます。実物を見ていただくのがはやいですね。

赤のグラデーションで塗りつぶしているところは、ツイート内容です。
右には、棒グラフで、最初の24時間にインプレッションされたタイミングが出ています。このグラフからすると2時間ほどで約4000人に届き、そのあとは少しずつ見られていると考えられると思います。リツイートされたのも2時間内に集中し、その後はアカウントのプロフィールページなどを見てくれた人が700人のほとんどかなと想像しています。

以上は、一番上の画像のナビゲーションで［ツイート］と書かれたページです。その他［フォロワー］と［Twitterカード］がありますが、Twitter広告を利用していなければ、そこまでする必要はなさそうです。
［フォロワー］のページで分かることです。


［2年間のフォロワー数の推移］
正確には2年間強ですが、推移が折れ線グラフで表示されます。

Facebookで［いいね！］を取り消された数字がわかるので、Twitterでもリフォローされた数を知りたがる人が多いですが、全体として増加していれば問題なし。Twitterを退会する人もいますし、リフォローの理由を探るのは不可能です。とにかく総フォロワー数は気にする必要がありますが。

個別のツイートの様々なデータが出るのですから、ざっくりとこういうツイートがいい悪いは簡単に判断できます。


その他には［興味分野］［トップインタレスト］［国別の位置情報と人気の都市］［性別］［あなたのフォロワーがフォローしている他の上位アカウント］などがあります。

◎Twitterアナリティクスで、効果がハッキリしたこと

［個別のツイートのインプレッションほか、主要データ］のところの画像を見てください。無料で、ひとつひとつのツイートのデータがこれだけ出るのですから、効果的なツイートへのチューニングの精度を、飛躍的に上げられるはずです。
画像を使った方がいいとか、そんな基本的なことではなく、たとえば［リンクのクリック数］などを知ることができるのですから、ECサイトへの誘導など、目的に沿ったチューニングが可能ではないでしょうか。


私がハッキリ理解できたことは、個別の打ち方よりも連携したツイートが効果的だということ。以前から同様に考えてやっていたのですが、指標になるものは返信とリツイートとお気に入りに入れてもらえた数でした。
それよりも［Twitterアナリティクス］で確認しながらやったことは、とても効果的でした。
ざっくりとご説明します。
まず下の画像を見てください。

このクライアントでは、新商品の発売がありました。
・Aはその広告写真を使ったツイートです。
・BCDは、それぞれ別にソーシャルメディア用にiPhoneで撮った写真を使ったツイートです。
※写真を使い分ける考え方は、こちらを参照してください。
SNSで使える生写真の撮り方


ABCDは、その順番が時間の流れです。
A-1は、発売日前。A-2は、発売日。A-2RTは、ユーザーから非公式RTされたものを、さらにこちらから非公式RTしたもの。
B-1、C-1はそれぞれかなりシチュエーションの違う写真を使いました。
D-1は、またかなり違う写真を使いましたが、D-2はバリエーションです。D-2RTは、ユーザーから非公式RTされたものを、こちらから非公式RTしたもの。
テキストはABCDそれぞれで、まったく違います。


これをどういうタイミングで打っていたかというと、夜中から朝までを除き、インプレッションの山がなくなって来たタイミングで、次のツイートをする。そうすると山がそれなりに続いていきます。

もちろん、同じ人が繰り返し見ている可能性も少なくないのですし、反応してくれるツボも違いますので写真とテキストを変えていく。その方が蓄積効果もでる。同じ人が見ている場合、同じ企業のツイートがタイムラインを占領してしまうことは、避けた方が懸命です。
そしてより広く多くの人たちが見てくれるためには、時間曜日を変えながらツイートした方がいい。そのタイミングを基準を持って決められるのは、個別のインプレッションをほぼリアルタイムで知ることが出来たからですね。