STEP4-3．分析結果を基に改善点を抽出する
それぞれの画像・動画の特徴を抽出したら、次にトップとワーストの投稿を比較し、改善点を見つけるステップに入ります。単に個々の投稿を分析するだけでなく、「どのような要素がエンゲージメントの獲得に寄与したのか」「エンゲージメントが低い投稿と何が違うのか」を明確にすることが重要です。
この比較を行うことで、次の投稿に活かせる具体的なポイントが見えてきます。
【プロンプト例】
トップとワーストの違いを分析して、出力してください。
このプロンプトを実行し、気になることがあればChatGPTに質問してみてください。対話を続けることで、単純な特徴抽出だけでなく、より深い示唆を得られます。AIの分析結果を基に、「なぜこの違いが生まれたのか？」を考えながら、次の投稿改善につなげていきましょう。
STEP4-4．次の投稿のコンテンツアイデア・切り口を設計する
分析結果を基に、次の投稿のアイデアや切り口を考えるステップです。
STEP4-3で明らかになった「エンゲージメントを高める要素」「避けるべきポイント」を踏まえ、テキストとビジュアルの両面を意識して、「どのようなコンテンツを作成すれば良いのか」をChatGPTに考えてもらいましょう。
【プロンプト例】
分析結果を基に、新しい投稿アイデア・切り口を20件提案してください。
#制約条件
下記のビジネス基本情報とターゲット情報も参照すること。
//連載第1回のSTEP1プロンプトで得たターゲット情報のまとめ、自社ビジネス情報を入力//
また、動画の場合は、分析結果を反映した台本作成をサポートさせることもできます。
【プロンプト例】
次の動画投稿の台本を作成してください。
以下の条件を反映してください：
- 分析結果で得られた「成功する要素」
- 視聴者の興味を引く2秒地点のフック
- 視聴継続を促す6秒地点の要素
新しい投稿の切り口を決めたら、実際にテキスト・画像・動画を作成し、投稿してみましょう。
継続的にPDCAを回す
以降の運用は、再びデータを取得して分析を行う……というループになります。SNS運用では、このようにPDCAを回し続けることが非常に大切です。このサイクルを繰り返すことで投稿するコンテンツの精度を高め、成果につなげられます。
いずれの工程でも生成AIが活用できるので、負荷の高い作業からChatGPTに任せてみるなど、ぜひ実務に取り入れてみてください。
次回は自社のSNSコンテンツという枠を越え、UGC（ユーザー生成コンテンツ）や競合アカウントの分析といった活用手法を取り上げます。
