【インプレッションとは…？】「超初級編」ChatGPTで行うTwitterの運用分析

2023年7月23日

やりたいこと

少し本業が忙しい状況ではありますが、平均して1日に10tweetくらいはする私です。少し前にしたTweetがどれくらいの反響があるのか、Twitterの画面に表示されるインプレッションなどの数値を多少気にすることはあっても、Analyticsなどでの分析までは手が回らない状況でした。

そこで今回、ChatGPT「Code Interpreter」を使って、これまで手が回らなかった「Tweetの傾向」について超初級編の分析を行いたいと思います。

Twitter運用はしているものの、「どんなTweetが伸びる傾向にあるのか」「いつTweetをするのがいいのか」など、ロジックに基づいた運用がなかなかできない…そんな方（私と同じ悩みを持つ方）には、特にオススメの内容です。

この機能は、ChatGPT-4が必要です。（ChatGPTの「Code Interpreter」というベータ版の機能を使います）
※GPT-4は月額20$の有料課金バージョンとなります。詳しい設定の仕方は、コチラの記事をご覧ください。

「Code Interpreter」とは、ChatGPTでPythonでの処理ができるようにするもので、ファイルのアップロードやダウンロード機能も使えるようになります。Pythonでできることは、ざっくり挙げると…

つまり、このあたりの操作がChatGPTを通してできるようになる、という理解でOKです。
ここで使うのは、Pythonで可能な「データ分析」領域の機能、ということになりますね。

Twitterアカウントへログイン後、「Creator Studio」＞「アナリティクス」から、TwitterのAnalyticsモードへジャンプすることができます。

例として、私が運用しているアカウントの「Analytics」の画面を掲載しておきます。

この「Analytics」上部の「ツイート」タブ、エクスポート画面から、「データを抽出したい期間」を選び、csv形式でデータを出力します。

※csvファイルを「Excel」で普通に開くと、文字コードの問題により日本語テキストが文字化けしてしまいます。Excelで開く場合には、文字コード「UTF-8」に指定をして開くようにしてください。（スプレッドシートで開く場合には、文字化けなく表示することが可能でした）

このデータのまま分析をするのが、なかなか億劫で…これまで手が回らなかったのですが、早速ChatGPTへお願いしてみましょう！

出力したcsvをChatGPTへアップロードして、下記のプロンプトを入力します。

このデータセットは、あるアカウントのTwitterのアナリティクスをレポートに出力した情報です。データセットを構成する要素について、解析を行い、説明をしてください。

このように、アナリティクスでよく聞く用語についても、きちんと説明をしてくれます。
（…これだけでも、かなり助かります）

続いて、下記のプロンプトによって、欲しい分析結果の出力を依頼します。
※データの扱いを「2023年5月」で分けたのは、私個人のスタイルの変化に伴うものです。

データを2023年5月以前と、5月以降に分けて、下記の項目について分析を行い、視覚化してください。

・時間帯によるインプレッションの平均
・URLの有無によるインプレッションの平均
・メディアの有無によるインプレッションの平均

このように分析結果を折れ線グラフ／棒グラフと、観測に適したグラフでアウトプットしてくれました。
さらに、コメントまでつけてくれています。

私のTweetの実績では…

つまり…10時～15時の時間帯は、本業でTweetができない時間になりますが、「休憩時間やTweet予約機能などを使ってでも、発信した方が良い」ということが分かりました。

このような形でChatGPTを使うと、様々な分析を行うことができます。ぜひ、「Code Interpreter」をご活用ください。

A. Miura

通称「みうらドーナツ」。本業はRPA／DX系のSEであり、ねじねじドーナツ部長の作者でもある。大好きなドーナツにハマってしまい、ドーナツとの共同生活を送っている「部長」さんの日常をNFT化する日々を送る。

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