（1）画像のデータ分析
【プロンプト例】
あなたはSNSマーケティングのストラテジストです。
これらの画像は私のXアカウントでエンゲージメントが最も高かった投稿です。画像の内容を読み取り、それぞれの画像について共通項を分析して出力してください。
エンゲージメントが高かった投稿の特徴がわかったら、上記と同じ要領で、エンゲージメントが低かった投稿の特徴も出力していきます。
【プロンプト例】
あなたはSNSマーケティングのストラテジストです。
これらの画像は私のXアカウントでエンゲージメントが最も低かった投稿です。画像の内容を読み取り、それぞれの画像について共通項を分析して出力してください。
ここでのポイントは、エンゲージメントが高い投稿と低い投稿を分類し、それぞれの特徴を比較できるようにすることです。
（2）動画のデータ分析
動画分析の前に重要なのは、ChatGPTは動画ファイルをアップできても、画像のように内容を直接読み取ることはできないという点です。そのため、前処理として動画のキャプチャや字幕データを抽出し、ChatGPTが処理できる形に整える必要があります。
特に、ショート動画は、視聴者が最初の数秒で「この動画を見るかどうか」を判断します。そのため、「動画の冒頭で何を訴求するか」が投稿のエンゲージメントを左右します。また、以下の観点で動画の中間や終盤の分析も欠かせません。
- 2秒地点：スクロールメディアでは、最初の2秒で視聴者の注意を引けるかが極めて重要です。
- 6秒地点：短尺動画の視聴継続率が大きく変わるポイントです。
- 15秒地点：視聴者が最後まで見たかどうかの判断基準になります。
この三つのタイミングは、広告配信時の動画分析でも使われている指標です。広告の管理画面では、2秒・6秒・15秒地点までに視聴が継続された割合などを確認できるため、ユーザーがどこで離脱しやすいのかを把握しやすくなっています。一方、SNSのオーガニック投稿では同様の細かなデータを取得しづらいものの、この基準を用いて2秒・6秒・15秒地点を切り出し、それらを比較することで動画の改善点を見つけやすくなります。
以下のプロンプトを実行し、動画から必要な秒数の静止画を抽出します。
【プロンプト例】
この動画ファイルの2秒地点、6秒地点、15秒地点の静止画を切り出してください。
ChatGPTは、Pythonコードなどを裏側で実行できるため、指定秒数の静止画抽出やテキスト化された字幕の取り込みなど、ある程度の動画処理にも対応できます。また、動画内の字幕やテキスト要素がある場合は、その文字情報も一緒に渡すことで、ビジュアル面だけでなく発話内容やキーワードなど、より多角的な情報を分析できます。
こうして取り出した静止画（や字幕テキスト）を渡すことで、画像と同じ要領で「画面に何が映っているか」「文字の配置や色づかいはどうか」といった要素を整理し、より正確な分析を行えるようになります。
