ツイート分析できました（有益な情報）

先日は、朝活してツイートの分析をしようとしましたが、文字化けでつまづいて、全く前進せずに無駄な時間を過ごしました。

下記は、昨日のnoteです。

ツイート分析する理由

ツイートの分析をしようとしたのは、プロフィールを見て頂けるツイートが少ない気がしたからです。

おでんさんのvoicyでも自分のプロフィールを見てもらうツイートと、インプレッションを増やすツイートと全体のバランスを考えたツイートが良いとの事でした。ツイートごとにゴールを考えたツイートが重要です。

これだ！
わたしのツイートはvoicyオンリーのみで、圧倒的に偏ってました😱
ツイートのバランス取ります。
まずは、アナリティクスで分析します。
#058 Twitter運用セミナー⑥ - おでん @oden_biz https://t.co/KaMTnsPDFa #Voicy

— おやき｜Voicyまとめツイート！明るい未来を共有 (@oyaki_labo_ueda) June 9, 2021

バランスの良いツイートをしたいのですが、今の自分がどのようなツイートをしていたかが分からない状態です。どのツイートで、プロフィールのアクセス率が高いかを確認したかったです。

そこで、ツイートごとのアクティビティを一覧にして、プロフィールへのアクセス率を調べました。

プロフィールへのアクセス率 ＝ プロフィールへのアクセス数 ÷ インプレッション数（プロフィールへのアクセス率 が１～２％が良い）

下記に文字化けを直す手順を記載します。

ツイッターアナリティクスのデータ文字化けを直す方法

①ツイッターのアナリティクスでデータをエクスポート

ツイートごとなので、By Tweetを選択します。

②データをPower Queryで開く

ここで、つまずいていました。Power Query（クエリ）を初めて知りました。

③文字化けしているので、元のファイルを65001:Unicode(UTF-8)にする

開いた時点では、文字化けです。。。

元のファイルを65001:Unicode(UTF-8)にすると、、、

できました！

④最後に読み込みを押して終了です。

さぁ、分析です。

ツイートの分析

取り込んだデータです。

プロフィールアクセス率の欄が無いので、列を挿入して作ります。

数式を入れると下まで全部、入りました。感動です。

数式は、下記の通りです。

プロフィールへのアクセス率 ＝ プロフィールへのアクセス数 ÷ インプレッション数（プロフィールへのアクセス率 が１～２％が良い）

降順に並び替えます。便利すぎます。

並び替えると、、、

リプライしたものについて、クリック率が高かったです。

ただ、これではインプレッションが少ないです。

一人一人を銛で刺す作戦が大事なのが分かりました。

では、ツイートはどうすれば良いのか？

高めなツイートありました。

朝活のツイートがかなり高いです。

自己紹介ツイートも高かったです。

ヒツジさんのまとめツイートも高かったです。

voicy関係では、たいろーさんのが高かったです。

また分析を深堀していきます。