実験計画書① – SNS連携によるHP流入効果の測定実験

皆さん、こんにちは、実験診断士です。

今回は、私のHPとSNSの連携による流入効果を測定するための実験を始めます。
この実験は、HPにどのSNSからどれくらい人が来るかを明確にし、中小企業がSNS活用の参考にできることを目的としています。
さらに、Google AnalyticsのCSVデータをAIで解析することで、分析作業の効率化と標準化も行います。

---

実験計画書①

タイトル

SNS連携によるHP流入効果の測定実験

目的・意義

• HPと複数のSNS（Facebook、X、Instagram、LinkedIn など）をつなげて、どのSNSがHPへの訪問に効果的かを測定する
• 中小企業が「どのSNSに力を入れるべきか」を判断する参考にする
• AIを使ってGoogle Analyticsのデータを網羅的に解析し、分析作業を効率化・標準化する
• 実験結果を公開することで、同じ状況の中小企業がすぐに応用できるノウハウとして提供する

背景

• 現在はFacebookのみHPと連携している
• 他のSNSも試すことで、それぞれの特徴や効果の違いが見えてくる可能性がある
• AIを活用することで、アクセス数や滞在時間、直帰率、コンバージョンなどの分析を自動化し、より効率的に実験を進められる

研究の重要性

• 中小企業は宣伝にかけられるお金や時間が限られている
• 効果の高いSNSを把握することで、限られたリソースを効率的に活用できる
• 投稿の効果やアクセス傾向を実データで示すことで、他の事業者が参考にしやすくなる

実験方法

1. SNSの準備
   • Facebookに加え、X、Instagram、LinkedInとHPを連携
   • 投稿には必ずHPのリンクを貼る
2. 投稿のルール
   • 1日1回の投稿を目安（毎日でなくてもOK、週3〜4回でも可）
   • 投稿リンクにはSNSごとの識別タグを付与（例：?from=facebook）
   • SNS発信は最低10回行うことを一区切りとする
3. データ収集と標準化
   • Google Analyticsの「トラフィック獲得」レポートからCSVを出力
   • SNS別の流入を把握するため、参照元/メディア（facebook.com / referralなど）で確認できるレポートも作成
   • CSVをAIに渡して、訪問数、平均滞在時間、直帰率、コンバージョン数を分析
   • データ取得は毎日でも、2〜3日に1回でも可
4. 余韻観測
   • 投稿10回終了後、3〜5日間追加でデータを取得
   • 投稿の効果が持続するかどうかを評価対象とする

評価方法

• 数値による評価
  • SNS別訪問者数
  • 平均滞在時間
  • ページ/セッション数
  • 直帰率
  • コンバージョン数（問い合わせや資料ダウンロードなど）
• 質による評価
  • SNS別ユーザー属性（地域、年齢、デバイスなど）
  • 投稿に対する反応（いいね、シェア、コメント）
• AIによる解析
  • CSVを渡すことで、日次の推移やSNS間の比較を自動分析
  • グラフ化や改善提案もAIが作成

結果のまとめ方

• 途中経過
  • 毎日でなく「2〜3日に1回」ブログで報告
• 最終報告
  • 投稿10回＋余韻観測期間のデータをグラフや表で整理
  • SNSごとの効果を比較し、どのSNSがHP流入に有効かを明確化
  • 中小企業でも応用できる形で知見をまとめる

※裏記事の詳細はこちら：裏記事を見る