裏記事：実験計画書① – SNS連携によるHP流入効果の測定実験

実験診断士の考え

最近、HPにどのSNSから人が流入してくるかをちゃんと確認したいと思っていた。今はFacebookしか連携していないが、XやInstagram、LinkedInも含めて、どのSNSが実際に効果があるかを把握したい。

さらに、毎日のアクセスデータをAIに解析してもらえば、数字の整理や比較、改善提案まで効率的にできるのではないかと考えた。ただ、自分で全部見るのは大変なので、AIに頼る方法も取り入れたい。

AIとのやり取り

1. 実験期間の決め方

実験診断士：「実験期間は2週間くらいでいいと思うけど、毎日投稿できない日もあるから、少し余裕を持たせたい」

AI：「期間ではなく、SNS発信回数を基準にする方法はどうですか？例えば投稿を最低10回行ったら一区切りにして、その後3〜5日間追加でデータを取ることで余韻も評価できます」

実験診断士：「それいいね。これなら期間に縛られず、実際の投稿活動に合わせて柔軟に実験できる」

採用：SNS発信10回＋余韻観測で期間を決める方式にする

2. データの取得方法

実験診断士：「Google AnalyticsのデータをどうAIに渡せばいいかな？」

AI：「CSVで出力すると網羅的に解析できます。毎日の『トラフィック獲得』レポートをCSVで取得すれば、SNS別流入、滞在時間、直帰率、コンバージョンなどを全部分析可能です」

実験診断士：「なるほど、CSVにする方が作業も標準化できるし、AIの分析もしやすいね」

採用：毎日のトラフィック獲得CSVをAIに渡して解析する

3. SNS別流入の確認

実験診断士：「トラフィック獲得だけだと、SNS別の詳細がハッキリわからない気がする」

AI：「補助的に『参照元/メディア』ディメンションに切り替えたレポートを作れば、facebook.comやinstagram.comなど個別のSNS流入が明確になります。CSVも出力可能です」

実験診断士：「なるほど、標準レポートで毎日取るものとは別に、SNS別レポートも作るのね」

採用：毎日取得する標準データは「トラフィック獲得」レポートに固定、SNS別詳細は補助レポートとして作成

4. AI解析の具体的な活用

実験診断士：「AIには具体的にどこまで解析してもらえるかな？」

AI：「CSVを渡せば、SNSごとの流入数、滞在時間、直帰率、コンバージョン数を日次で比較できます。グラフ化や改善ポイントの提案まで可能です」

実験診断士：「なるほど、数字だけでなく、傾向や改善点も教えてくれるのは助かる」

採用：AIに解析させる範囲を「SNS別の訪問数、滞在時間、直帰率、コンバージョン、傾向のグラフ化、改善提案」までに設定

5. 実験全体の流れ（図解イメージ）

ステップ	内容
1	SNS投稿準備（Facebook＋他SNS、リンクに識別タグ付与）
2	投稿ルール（1日1回を目安、最低10回で一区切り）
3	データ取得（トラフィック獲得CSV＋SNS別補助レポート）
4	AIによる解析（日次推移、SNS間比較、改善提案）
5	余韻観測（投稿10回終了後3〜5日間データ取得）
6	結果まとめ（途中経過はブログで報告、最終報告書でグラフ・表整理）

実験診断士の判断ポイント

• 期間より投稿回数基準にすることで柔軟性を確保
• CSVによるAI解析で作業の効率化と標準化
• SNS別補助レポートで詳細な流入データも確認
• 途中経過と最終報告を分けることで、実験の透明性と再現性を高める

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