SocialDog機能ガイド

はじめに①：SNSアカウントを連携する

SocialDogを利用開始するための最初のステップとして、SNSアカウントの連携方法を解説しています。

はじめに②：過去のデータを確認する

SNSアカウントの連携が完了したら、まずは過去のデータが正しく反映されているかを確認しましょう。この記事では、連携後にどのようなデータが取得されるのか、反映までにどのくらい時間がかかるのか、そしてデータ更新の仕組みについて解説します。 目次 1. 過去データの反映について 1-1. デモ画面について 2. SocialDog登録前のデータについて 2-1. X（Twitter） 2-2. Instagram 3. SNSからのデータ取得の仕組み 3-1. データ取得のタイミング 3-2. X（Twitter）のデータ取得タイミング 3-3. Instagramのデータ取得タイミング 3-4. SocialDogとSNS側の表示データが異なる場合 4. 次のステップ 過去データの反映について SNSアカウントの連携が完了すると、SocialDogが自動的に過去の投稿データを取得します。取得される件数はSNSによって異なり、X（Twitter）は直近3,200投稿分、Instagramは直近1,000投稿分（フィード・リール）です。 ただし、過去データの取得には最大1日かかります。取得が完了するまではダッシュボードなどに何も表示されないため、連携直後にデータが見えなくても問題ありません。しばらく待ってから改めてアクセスしてみてください。 デモ画面について SNSアカウントをチームに連携してから1週間は、デフォルトでデモ画面が表示されます。 実際のデータを確認したい場合は、分析画面上部に表示される「実際のデータで表示」をクリックしてください。 データ取得が完了すると、以下のように「ダッシュボード」や分析項目が反映されます。 SocialDog登録前のデータについて SocialDogはSNS各社が提供するAPIを利用してデータを取得しています。APIの仕様上、登録前のデータがすべて取得できるわけではありません。 取得できるデータの範囲は、SNSのAPI仕様によって決まります。 以下、SNSごとに整理します。 X（Twitter） カテゴリ データの種類 SocialDog登録前データの取得可否 分析機能 フォロー数 ✕ ※1 分析機能 フォロワー数 ✕ ※1 分析機能 直近3,200件の投稿の分析データ投稿内容投稿数インプレッションエンゲージメント ◯（有料プランのみ）※2 受信箱 @ツイート ✕ 受信箱 キーワードモニター ◯（過去30日間の投稿） フォロワー フォローした日 ✕ フォロワー フォローされた日 ✕ フォロワー フォロー ◯ フォロワー フォロワー ◯ フォロワー X（Twitter）開始日 ◯ ※1 SocialDog登録以前のフォロー数・フォロワー数を確認できる場合があります。 ※2 Personal・Professionalプランでは、指定した期間内の最新5件またはエンゲージメントの高い上位5件がダッシュボードで確認できます。 分析機能 登録前に取得できないデータ ※SocialDog登録以前のフォロー数・フォロワー数を確認できる場合があります。 登録前でも取得できるデータ ※Personal・Professionalプランでは、指定した期間内の最新5件またはエンゲージメントの高い上位5件がダッシュボードで確認できます。 受信箱 登録前に取得できないデータ 登録前でも取得できるデータ フォロワー 登録前に取得できないデータ 登録前でも取得できるデータ Instagram カテゴリ データの種類 SocialDog登録前データの取得可否 分析機能 フォロー数 ✕ 分析機能 フォロワー数 ✕ 分析機能 直近1,000件の投稿の分析データ投稿内容投稿数インプレッションリーチエンゲージメント ◯ 分析機能 直近24時間のストーリーズの分析データ投稿内容投稿数インプレッションインタラクションシェアナビゲーション ◯（2024/10/7以降） ※SocialDogではFacebookページの分析には対応していません。 分析機能 登録前に取得できないデータ 登録前でも取得できるデータ ※SocialDogではFacebookページの分析には対応していません。 SNSからのデータ取得の仕組み ここからは、登録後のデータがどのように取得・更新されるかについて説明します。 SocialDogは各SNSからデータを自動的に取得しています。そのため、ダッシュボードや分析画面に表示される情報はリアルタイムのものではありません。 データ取得のタイミング データ取得のタイミングはユーザーごとに異なり、指定できません。早朝に行われる場合もあれば深夜に行われる場合もあります。登録後に新たに作成・更新された投稿データは、次回のデータ取得タイミングで反映されます。 X（Twitter）のデータ取得タイミング X（Twitter）では、取得対象の指標によって取得タイミングが異なります。 最新のデータ取得後、「ダッシュボード」「分析」「フォロワー」「@ツイート」の画面などに反映されます。 データの種類 内容の例 取得タイミング ユーザー指標 日別のフォロワー数、フォロー数など 日本時間午前9時〜翌日午前8時59分を1日として、1日1回取得。 SocialDogに登録前の日別のフォロワー数、フォロー数を確認できる場合あり。 投稿指標 各投稿のインプレッション、いいねなど 有料プラン（Personal・Professional・Business・Enterpriseプラン）にアップグレードした直後、最新3,200投稿を取得。（Business・Enterpriseのみ） うち、過去2週間の最新100投稿については、1時間ごとのエンゲージメント値の推移を取得（投稿パフォーマンス）。 1日1回、もしくは前回のデータ取得から3時間以上経過後にSocialDogを開いた場合、下記のデータ取得を実施。 前回のデータ取得時以降の投稿の自動取得（SocialDogを使わずに作成した投稿も含む）。 過去10日以内（Personal・Professional）または過去30日以内（Business・Enterprise）に作成された投稿の分析データの更新。当月の取得投稿数が3,000件（Personal・Professional）または12,500件（Business・Enterprise）に達すると、SocialDogを使わずに作成した投稿の自動取得は停止（停止期間中の投稿は翌月以降も取得されない）。 SocialDog経由の投稿は、取得投稿数にかかわらず、引き続き自動取得。（Business・Enterpriseのみ） 前回取得時点から新たに作成された投稿数が3,200件を超えた場合、取得漏れが発生する可能性あり。「投稿パフォーマンス」から開くことができる「投稿詳細」画面で2週間を超える期間を指定した場合、その期間のデータを追加で取得可能。 フォロワーリスト フォロー・フォロワーの一覧、新規フォロワー数など 日本時間午前9時から翌日午前8時59分の間を1日として、1日1回取得。 前回のデータ取得から1時間以上経過している場合、「フォロワー」画面を表示した際に取得。「フォロワー」画面では、画面右上にある更新日時の表示（「15分前」のように表示されているボタン）をクリックし「今すぐ更新」ボタンをクリックすることで、手動でのデータ更新も可能。 Instagramのデータ取得タイミング データの種類 内容の例 取得タイミング ユーザー指標 日別のフォロワー数、インプレッションなど 日本時間午後5時から翌日午後4時59分の間を1日として、1日1回取得。※ Instagramの仕様上、「新規フォロワー数」と「フォロワー解除数」の取得できるデータは3、4日前までのデータのみ。 投稿指標 各投稿のインプレッション、いいねなど InstagramアカウントをSocialDogに連携した直後、過去2年（730日）の最新1,000投稿を取得。その後、24時間ごとに1回、最新1,000投稿を取得。Businessプラン以上の場合、上記の取得に加え、15分ごとに1回、最新100投稿かつ過去1か月以内のデータを取得。 オンラインフォロワー指標 時間帯別平均オンラインフォロワーなど 日本時間午後5時から翌日午後4時59分の間を1日として、1日1回取得。※ Instagramの仕様上、取得できるデータは2、3日前までのデータのみ。 Instagramの仕様上、「新規フォロワー数」と「フォロワー解除数」は3〜4日前までのデータのみ取得可能です。また、太平洋時間（PT）のサマータイム期間中（3月〜11月ごろ）は、取得タイミングが通常より1時間早くなります。 SocialDogとSNS側の表示データが異なる場合 SocialDogに表示されるデータと、SNS側（Xアナリティクス、Meta Business Suiteなど）で表示されるデータが一致しないことがあります。主な原因は以下のとおりです。 データの差が気になる場合は、しばらく時間をおいてから再度確認してみてください。 次のステップ 過去データの確認ができたら、次は はじめに③：投稿予約をする に進みましょう。

SocialDog × AIで、クチコミがどれだけ届いたかを分析する（拡散・リーチ編）

自社について書かれたクチコミを見つけても、それが多くの人に届いたのか、それともほとんど誰にも見られていないのか、ぱっと見ただけでは分かりません。件数が多いことと、実際に広がっていることは、必ずしも同じではありません。 SocialDogの「クチコミ推移」機能とAIを組み合わせると、自社に関する投稿とその反響データ（インプレッション・エンゲージメント・いいね・リポストなど）から、どのクチコミが・どれだけの人に届いたかを集計・可視化したレポートを自動で作成できます。この記事では、実際の運用で使っている2つのプロンプトを、そのまま公開します。 ※本記事ではAnthropicの生成AI「Claude」を使用しております。他のAIツールでも応用は可能ですが、出力結果の再現性やプロンプトとの相性を考慮し、Claudeのご利用を推奨します。 目次 1. STEP1：SocialDogでクチコミ推移データをCSVダウンロードする 2. STEP2：CSVファイルとプロンプト①をAIに読み込ませて分析する【プロンプト】 3. STEP3：プロンプト②をAIに読み込ませてHTMLレポートを生成する【プロンプト】 4. 運用する際に気をつけたいポイント 5. まとめ 【はじめに】SocialDog × AIのクチコミ分析は2種類あります SocialDogのデータを使ったクチコミ分析には、目的の異なる2つの方法があります。本記事はパターンB（クチコミ推移編）です。 自社を語っているクチコミの中身（誰が・何を語っているか）を知りたい場合は、記事①「SocialDog × AIで、自社のクチコミを分析する（誰が・何を語っているか編）」をご覧ください。 1. STEP1：SocialDogでクチコミ推移データをCSVダウンロードする まず、AIに分析させる元データをSocialDogから用意します。SocialDogの「クチコミ推移」機能を開き、右上の高度な検索から次の条件を指定します。（対象プラン：Business・Enterpriseプラン） 続いて、右上の日付ピッカーで取得したい期間を指定します。条件を指定したら、投稿一覧をCSVファイルでダウンロードします。取得件数が500件を超える場合は、期間を分けて複数回に分けてダウンロードしてください。 ⚠️ ダウンロードしたCSVファイルのファイル名は、リネームせずそのままAIに渡してください。ファイル名には検索に使ったキーワード・演算子・取得期間が含まれており、AIがそこから検索条件を読み取って分析の前提に反映します。 2. STEP2：CSVファイルとプロンプト①をAIに読み込ませて分析する【プロンプト】 STEP1でダウンロードしたCSVファイルをClaudeに添付し、プロンプト①（データ集計・保存版）を送ります。 書き換えるのは、冒頭の2項目だけ このプロンプトはSocialDog専用ではなく、どのブランド・商品・店舗のクチコミにも使える汎用版です。プロンプト冒頭「分析対象の設定」にある次の2項目だけを書き換えて使用してください。 表記ゆれや、特に注意してほしいことなどの任意欄は、空欄のままで構いません。空欄の項目はAIが対象ブランド名と業種から推定して補い、実際に使った値をレポートの「分析の前提」に表示します。意図と違っていた場合は、その項目だけを任意欄に書いて再実行してください。 プロンプト全文を表示する（クリックで開閉） # 役割 あなたはSNSマーケティングに精通した「ソーシャルリスニングアナリスト」です。SocialDogのクチコミ推移で取得したCSV（自社に関する投稿とその反響データ）を分析し、「どのクチコミが、どれだけの人に、どう届いたか」を集計・分類し、深刻度付きの問題点とアクション案まで含めて、後続の資料化ステップでそのまま使える「構造化データ（JSONファイル、必要に応じて補助CSV）」として保存してください。 **この工程の成果物はJSON/CSVの構造化データのみです。PPTX・HTML等の見た目のレポートは一切作成しません。文章としての長い解説・下書きレポートを本文（チャット上）に書き出すことも禁止し、保存したファイルパスと検算結果の要約だけを返してください。** ※ このタスクはCSVデータ単体で完結させること。 # 分析対象の設定（ここだけ書き換える） **必須は2つだけ。残りは空欄でよい**（空欄の項目はAIが推定して補う）。本文中の「対象ブランド」はここで指定した名称を指す。 【必須】 - 対象ブランド名：（記入例：SocialDog） - 業種・カテゴリ（何を売っているかを一言で）：（記入例：SNS運用管理ツール、カフェ、化粧品ブランド） 【任意・空欄でよい】 - 表記ゆれ：（記入例：SocialDog / socialdog / ソーシャルドッグ） - 特に注意してほしいこと（自由記述）：（記入例：キャンペーン告知が多い時期） **（記入例：…）は書き方の見本であり、分析対象ではない。記入例の値をそのまま使ってはならない。必須の2項目が空欄のまま実行された場合は、分析を始める前に何を分析すればよいか利用者に尋ねる。** # 空欄の項目の埋め方（AIが行う） 空欄の項目は、対象ブランド名と業種から**AIが推定して補う**。補った内容は保存する構造化データの「分析の前提（meta.assumptions）」に一覧で入れ、推定であることを明記する（利用者が見て直せるようにする）。以下を必ず用意する。 - 表記ゆれ：大文字小文字・カタカナ・スペース有無の候補（キーワード集計から除外する） - 外部要因・外部要因の判定語：自社が原因でないネガの発生源（プラットフォームの仕様変更・凍結、天候、景気、原材料高騰など）と、それを見つけるための語。存在しない商材は「該当なし」と書き、そのセクションは0件と明記する - ポジティブの評価語・ネガティブの評価語：業種に合わせて各10語程度（例：SaaS＝便利・助かる・おすすめ・神・重宝／不具合・エラー・高い・使いにくい・解約、飲食＝美味しい・また行きたい／まずい・待たされた、化粧品＝肌に合う・リピート／肌が荒れた・合わなかった） - 推定に自信がない項目は「推定（要確認）」と付ける。この設定と推定リストにない固有名を、保存データ内で勝手に使ってはならない # 検索条件の読み取り（ファイル名から・必須） 添付CSVのファイル名には、検索に使ったキーワードと演算子、取得期間が含まれている。 例：`trends_posts_SocialDog_-from_SocialDog_JP_-is_retweet_2026-07-01_2026-07-31.csv` → キーワード「SocialDog」／`-from:SocialDog_JP`（自社の投稿を除外）／`-is:retweet`（リポストを除外）／期間 2026-07-01〜2026-07-31 - ファイル名を必ず読み取り、検索キーワード・除外条件・期間を`meta`にそのまま記載する。 - `_-from_〇〇` は「〇〇の投稿を除外した」という意味。**この指定がある場合、CSVに自社の投稿は含まれないので、全件を第三者のクチコミとして扱う**。 - `_-is_retweet` がある場合はリポスト除外済み。全件を分析母数とする。 - `-from` の指定がない場合は自社の投稿が混ざっている可能性があるので、その旨を`data_quality`に書く。 - ファイル名から読み取れない場合のみ、実データから条件を推定し、「推定」と明記する。 # 実行環境の指定（最重要） - **【ゼロ番目のルール・最優先】コード実行ツールを一度も呼び出さずに集計値・引用を書き始めることを禁止する。可否は「宣言」ではなく「実行」で確認する：まずコード実行を1回呼び出し、添付CSVの読み込み（行数の表示まで）を試みる。** - **「この環境ではコード実行ツールが使用できないため、正確な集計・データ保存ができません」と回答してよいのは、実際に呼び出してコード実行ツール自体が起動しなかった場合のみ。一度でもコードが動いた場合、この文言を使うことを禁止する。** - **集計の途中でエラーが出た・応答が途切れた・ファイル保存に失敗した場合に「実行できない」と結論することを禁止する**。その場合は下の「実行の安定化」の手順で必ず再実行し、保存を完了させてから返答を終える。**保存が完了していない状態で作業を打ち切ってはならない。** - 必ずコード実行（Python等）で添付CSVを実際に読み込み、集計すること。目視・推測で件数や指標を作ってはならない。 - CSVの文字コードはUTF-8（BOM付き）。`encoding="utf-8-sig"` で読み込む。 - 全件を対象に集計する（サンプリングで済ませない）。 - **総件数・ユニーク投稿者数・総インプレッションなどのKPI数値は、必ずコードで実際に計算した変数の値をそのまま保存データに書き込むこと。保存直前に、保存データ内のKPI数値と集計変数の値が一致しているかをコードで検算する。** ## 実行の安定化（途中でエラー停止しないための必須ルール） - **集計からファイル保存までを1回の実行で完結させること（必須）。セル分割は禁止する**。コードが長くなる場合も、1つのスクリプトとしてまとめて一度に実行する（セルを分けるほど保存に到達する前に応答が途切れる）。 - **コードの並び順は「①集計 → ②検算 → ③示唆・問題点・アクションの生成 → ④ファイル保存 → ⑤保存したファイルを読み直して検算結果を表示」に固定する**。最後に必ず保存処理が実行される形にし、保存より後に重い処理を置かない。 - **途中経過の`print`は最小限にする**。`df.head()`・データフレーム全体・辞書全体・JSON本文の出力は禁止し、進捗確認は1行ずつの短いログのみ。出力が長いほど保存前に打ち切られる。 - **例外を握り潰さない**。`try/except`で失敗を隠して先に進めると、空の項目のまま保存されるため、エラーはそのまま表示して修正・再実行する。 - エラー時は失敗行だけを直さず、**スクリプト全体を先頭から実行し直す**。2回連続で途切れた場合は、示唆・アクションの文面生成を短くしてでも保存までを1回で終わらせる。 - 保存したファイルから読み直すときは、入れ子の辞書のキー名を先に確かめてから参照する。 - `for a, b in df.values` のような暗黙のアンパックは使わず、`df.iterrows()` で列名を指定して取り出す。 - **ファイルを書き出したら、必ず同じ返答の中でダウンロードできる形で提示して終わる**。会話が途切れると保存したファイルは消えるため、あとから提示し直すことはできない。 - **ファイルのダウンロード提示ができない実行環境の場合のみ**、`analysis_result_B.json`の全文をコードブロックで出力する（長い場合は複数回に分けて全文を出し切る）。このときも要約レポートや解説文は書かない。保存も提示もせずに終わることは禁止する。 - 最後の返答は「保存したファイル名・パス」と「ハードチェックの結果」だけにし、長い解説やレポート文面の下書きを書き足さない。 # 入力データ（SocialDog クチコミ推移のCSV／全21列） 1行=1投稿。 - 基本：投稿ID / 投稿日時 / SNSアカウント / 投稿の種類 / 投稿内容 / ユーザー名 / 表示名 / 投稿URL - 反響：インプレッション / エンゲージメント / コメント・返信 / いいね / シェア・リポスト / 引用ポスト / 保存＋各指標の「/ インプレッション」率 ## 列の取り扱い（重要・必ず守る） - **「いいね」列は「その投稿が獲得したいいね数」**であり、投稿者の累計ではない（キーワードモニターCSVとは意味が逆なので注意）。 - **リポスト行の反響指標は使ってはならない（最重要）**：「投稿の種類」が「リポスト」の行はインプレッションがほぼ0である一方、「シェア・リポスト」に元投稿の累計リポスト数が入り、エンゲージメントが異常に膨れ上がる。 - **分析母数は「リポストを除いた投稿（通常投稿・フィード＋返信）」とする**。リポストは「拡散の量」として件数・人数のみ`post_types`で扱い、ERの分子・分母に入れない。 - `meta`に「総件数N件（うちリポストR件を除外した分析母数M件）」を保存する。リポストが0件の場合も「リポスト0件のため全件を分析母数とする」と明記する。 - **自社の投稿は分析対象外**：`-from:自社アカウント`で除外済みが前提。「自社発信 vs 第三者」の比較や自社のリーチ占有率は算出しない。 - **率列は信用せず、自前で再計算する**：分母（インプレッション）が0の行は率を計算せず、率の集計から除外する。除外件数を`data_quality`に明記する。 - **このCSVには投稿者のフォロワー数・プロフィール情報がない**。属性推定・ペルソナ分析・地域分析は行わず、`data_quality`に「本データでは測定不可」と注記する。 - 投稿内容には重複（リポスト元の本文）が含まれる。キーワード集計は重複を除いた上で行い、除いた件数を`data_quality`に明記する。 # 母数と指標の定義（必ずmetaに含める） - 総件数／ユニーク投稿者数／収集期間（最小〜最大日時と日数）をコードで算出して保存。 - **収集期間が31日以内なら日別集計を主とする**。31日を超える場合のみ月別を主とし、日別はスパイク日top5〜10のみ保存する。 - 投稿の種類別（通常投稿・フィード／返信／リポスト）の件数と比率を必ず`post_types`に保存する。 - エンゲージメント率（ER）＝エンゲージメント ÷ インプレッション。**合計÷合計の「全体ER」と、投稿ごとのERの中央値の両方を必ず`kpi`に保存する**。 - インプレッションは極端なロングテールになるので、平均値だけでなく中央値・四分位数・最大値を`kpi`または`impression_distribution`に保存する。 - **インプレッションが10未満の行は率（ER）の集計から除外する**。分母が極小の行は数百%のERになり、中央値ERを歪める（実例：インプレ2・エンゲージメント3の返信でER150%）。除外した件数と使った下限閾値を`data_quality`に明記する。 - ERが100%を超えるなど現実にあり得ない値が出た場合は、集計を停止して原因を特定してからやり直す。**原因をリポスト行の混入と決めつけず、①リポスト行の混入　②インプレッションが極小（0〜数件）の行　③CSVの率列をそのまま使っている　の3つを順にコードで確認し、どれが原因だったかを`data_quality`に明記する**（リポストが0件でも分母極小で100%超は発生する）。 # 分析軸（すべてコード実行・structured dataに保存） 1. **拡散サマリー**：総インプレッション／総エンゲージメント／全体ER／中央値ER／ユニーク投稿者数 → `kpi` 2. **投稿の種類別**：件数・インプレ合計・中央値・ERを比較（リポスト行の指標は「参考値・使用不可」と明記） → `post_types` 3. **時系列**：日別の投稿数とインプレッションの推移データ、**インプレ上位のスパイク日top5とその日の要因投稿（原文＋投稿URL）**を必ず保存 → `timeseries` 4. **バズ投稿ランキング top20**：インプレッション順。各要素は「日時／種類／原文抜粋／インプレ／エンゲージメント／ER／いいね／リポスト／返信／投稿ID／投稿URL」の11項目 → `buzz_posts_top20` 5. **ER上位ランキング top20**：**インプレ100以上の投稿に限定**し、その閾値を`meta`または`er_top20`内に明記する。項目はbuzz_posts_top20と同じ11項目 → `er_top20` 6. **反響の分布と集中度**：インプレ帯別（0 / 1〜99 / 100〜999 / 1,000〜9,999 / 10,000〜）の件数分布と、**上位10%の投稿が総インプレの何%を占めるか（パレート分析）** → `impression_distribution` 7. **エンゲージメントの内訳**：いいね／返信／リポスト／引用／保存の構成比、保存が多い代表投稿・引用が多い代表投稿（それぞれ正しい指標の実数を添える） → `engagement_breakdown` 8. **センチメント×リーチ**：各投稿を**ポジティブ／ネガティブ／ニュートラル／判定不能の4区分のうち必ず1つ**に分類し、件数と獲得インプレッション合計の両方を保存 → `sentiment_reach` - **「外部要因」は4区分とは別軸の独立フラグであり、5番目のカテゴリとして数えてはならない**。外部要因に該当する投稿も必ず4区分のいずれかに入れたうえで、外部要因セクションに件数・全体比・インプレ合計・代表投稿3件を別掲する（0件でも項目自体は保存）。 - **判定不能の定義**：本文がURLのみ・定型の自動投稿・ブランド名の言及のみなど、評価が読み取れない投稿。「評価は読めるが中立」のニュートラルと混同しない。判定不能が0件になる場合は、その判定基準を`sentiment_reach`に明記する。 - **4区分すべてについて「件数比%」と「リーチ比%（インプレ合計の構成比）」を並べて保存する**。件数比が小さい区分（例：判定不能）でもリーチ比が大きいケースがあるため、片方だけの保存を禁止する。 - **評価語は2文字以上の語で登録する**。「楽」「神」のような1文字語は「楽天」「神奈川」などに誤マッチしてポジ判定を水増しするため単独使用を禁止し、「楽になった」「神ツール」のように語の形にする。誤マッチしやすい語には除外条件（例：「楽天」を含む場合は数えない）を付ける。 - **外部要因の判定語に「X」「Twitter」などのプラットフォーム名単独を使ってはならない**（本データはほぼ全件が該当してしまう）。「仕様変更」「API制限」「凍結」「シャドウバン」「障害」「規約変更」など現象を表す語で判定する。 - **ネガティブが分析母数の3%未満、またはポジティブが50%超になった場合は、辞書の取りこぼしを疑って一度だけ再点検する**：インプレッション上位50件と「返信」種別の本文を目視で確認し、辞書にない否定表現（「できない」「反映されない」「思ってたのと違う」「値上げ」など）を追加して再集計する。 - **ポジ比率・ネガ比率が想定レンジに入らないことを理由に、判定をやり直して比率をレンジ内に寄せてはならない**。上記の再点検をしても比率が変わらない場合は、使用した評価語の全一覧と「レンジ外である理由」を`sentiment_reach`に明記してそのまま継続する。「使ってる」のような評価を含まない語をポジに数えることを禁止する。 9. **関連キーワード×リーチ**：頻出語top20を文書頻度で抽出し、語ごとの「含む投稿数」と「平均インプレッション」を保存。「言及は少ないが伸びる語」（含む投稿数3件以上かつ平均インプレッションが全体平均を上回る語）を3語以上抽出。ハッシュタグtop10も別集計 → `keywords_reach` 10. **投稿者別の貢献度**：ユーザー別の投稿数とインプレ合計top10、上位1人が総リーチの何%を占めるか → `contributor_concentration` - **「上位1人の占有率」は「そのユーザーの全投稿のインプレ合計 ÷ 総インプレッション」で計算する**。単一投稿の最大インプレッションを占有率として使ってはならない（別物であり、混同すると`issues`の記述と数値が食い違う）。占有率とあわせて、その投稿者の投稿数も必ず保存する。 11. **時間帯・曜日別**：投稿数と平均インプレの数値表（件数5未満のセルは参考値と明記） → `time_heatmap` ## 引用の絶対ルール（保存データ全体に適用） - 引用文はCSVの「投稿内容」列を**一字一句そのままコピー**する。要約・整文・言い換え・創作は禁止。長すぎる場合のみ末尾を「…」で省略してよい。 - 引用は必ずコード実行で該当行を抽出し、根拠として「投稿ID」と「投稿URL」を併記する。 - 引用には必ずその投稿のインプレッション・エンゲージメントを添える。 - 投稿URL・引用文・投稿IDは、`df`から実際に取得した「同じ1行」の値をセットで使う（異なる行からの組み合わせを禁止）。保存直前に、埋め込んだ全ての投稿URL・投稿IDが元CSVに実在するかをコードで検証し、不一致があれば削除するか実在データに差し替える。 - 異なる項目（バズ投稿、ER上位、外部要因の代表例、伸びる投稿パターンの代表例など）の代表投稿として、同一の投稿URL・引用文を複数箇所で使い回してはならない。1つの「使用済み投稿URL」リストを保持し、保存直前に重複がないか検算する。 - **代表投稿を選ぶ関数の引数デフォルト値に`set()`などの可変オブジェクトを使わない**（使用済みリストが正しく共有されず重複が発生する）。使用済みを除いた候補が0件になった場合は、`df.head()`のような無関係な行にフォールバックせず「該当なし」と明記する。 # データ保存仕様（この工程の最終成果物） - 出力ファイル：`analysis_result_B.json`（UTF-8、`ensure_ascii=False`、インデント付き）を必須とする。**ファイル名は必ず`analysis_result_B.json`とし、`analysis_result.json`のような汎用名で保存してはならない**（キーワードモニター分析のプロンプトA-1が`analysis_result_A.json`を保存するため、同じチャット・同じ作業フォルダで両方を実行しても上書きされないようにする）。バズ投稿一覧などの表形式データは補助CSVでも書き出してよいが、正本はJSONとする。 - JSONの主要キー構成（後段のプロンプトB-2はこのJSONだけを読んでHTMLレポートを作るため、ここに存在しない情報はレポートに出せない）： - `meta`：対象ブランド名、業種、ファイル名から読み取った検索条件（キーワード・除外条件・期間）、総件数、分析母数（リポスト除外後）、ユニーク投稿者数、収集期間（開始・終了・日数）、分析の前提（推定した項目一覧） - `kpi`：総インプレッション／分析対象投稿数／ユニーク投稿者数／全体ER／中央値ER／ポジ比率、インプレッションの平均・中央値・四分位数・最大値 - `post_types`：投稿の種類別（通常投稿・返信・リポスト）の件数・インプレ合計・中央値・ER - `timeseries`：日別または月別の投稿数×インプレッション推移、スパイク日top5〜10と要因投稿 - `buzz_posts_top20`：20件、各11項目 - `er_top20`：20件、各11項目、絞り込み閾値の明記 - `impression_distribution`：帯別件数分布、パレート分析（上位10%シェア） - `engagement_breakdown`：いいね／返信／リポスト／引用／保存の構成比、代表投稿2件（保存代表・引用代表） - `sentiment_reach`：4区分の件数とインプレ合計、外部要因セクション（件数・全体比・インプレ合計・代表投稿3件）、判定に使った評価語一覧と件数 - `keywords_reach`：top20（文書頻度・平均インプレ）、伸びる語3語以上、ハッシュタグtop10、除外したストップワード一覧 - `contributor_concentration`：投稿者別top10、上位1人の総リーチ占有率 - `time_heatmap`：時間帯・曜日別の投稿数と平均インプレの数値表 - `data_quality`：ファイル名から読み取った検索条件、リポスト除外件数・理由、分母0除外件数、投稿者属性が取れない制約、使用辞書・閾値 - `marketing_suggestions`：伸びた投稿パターン4以上（件数・平均インプレ・代表投稿）、拡散起点の投稿者タイプ、施策（今すぐ3件以上／中長期3件以上） - `issues`：5〜7件、各【問題】【根拠】【深刻度】【影響】。次の5観点を各1件以上カバー：リーチの集中／届いていないクチコミ／ネガの拡散力／エンゲージメントの質／データ品質起因のリスク - `action_plan`：6件以上、各8項目（アクション名／対応する問題点／優先度／想定担当／難易度／期待効果／KPI／実行時期）、クイックウィンフラグ、優先度P1・P3各3件以上 - **保存直前のハードチェック（アサーション必須）**：以下を1つでも満たさない場合、理由だけを書いて済ませず、不足分をコードで埋めてから保存する。 - 上記の全キーがJSONに存在する - `buzz_posts_top20` と `er_top20` の要素数がそれぞれ20（不足時は理由と実際の件数を明記）、各要素に11項目すべてが存在する - `sentiment_reach`の**4区分（ポジ・ネガ・ニュートラル・判定不能）の件数合計が分析母数と一致**し、**4区分のインプレ合計が総インプレッションと一致**する（外部要因は別軸のため4区分の合計に含めない） - `engagement_breakdown`のいいね／返信／リポスト／引用／保存の件数合計が総エンゲージメントと一致する - `issues`・`action_plan`・`marketing_suggestions`の文中に現れるすべての数値が集計変数の値と一致する（数字を文字列リテラルで直書きしていないことを確認する） - `keywords_reach.top20`の要素数が20、伸びる語が3語以上 - `issues`の要素数が5以上、各要素が4フィールドすべて埋まっている - `action_plan`の要素数が6以上、各要素が8フィールドすべて埋まっている、P1・P3が各3件以上 - `marketing_suggestions`の伸びた投稿パターンが4以上、施策が今すぐ3件以上・中長期3件以上 - 保存が完了したら、チャットの返答は「保存したファイル名・パス」と「上記ハードチェックの結果」のみを簡潔に述べて終える。レポート文面の下書きや長い解説を書き足さない。 # 実行前チェック（過去に実際に起きた事故・必ず回避する） 1. コードを実行できたのに、最後に「コード実行ツールが使用できない」と結論して終わる → 一度でも動いたらこの結論は禁止。 2. セルを細かく分けた結果、`analysis_result_B.json`の保存処理に到達せず終了する → 1回の実行で保存まで完結させる。 3. 問題点・アクションの文章に、集計していない数字を手で書く → すべてf-stringで変数から埋め込む。 4. 「外部要因」を4区分の1つとして数え、「判定不能」を作らない → 4区分＋外部要因フラグ（別軸）にする。 5. 代表投稿の使い回し、または候補ゼロ時に無関係な行へフォールバックする → 使用済みリストで管理し、無ければ「該当なし」。 6. 重複本文（同一本文の再投稿）を除かずにキーワード集計する → 重複除去件数を`data_quality`に明記する。 # 制約 - 個人を特定・名指ししない（原文引用時はアカウント名を伏せる） - **リポスト行の反響指標を集計に使ってはならない**。除外した件数と理由を必ず`data_quality`に明記する - 分母が0の行で率を計算しない。平均値だけでなく中央値を併記する - **比率は必ず分母を明示し、保存データ全体で統一する** - **センチメント4区分の件数合計は分析母数と、インプレ合計は総インプレッションと必ず一致させる** - 件数は整数で保存する（「4.0件」のような小数表記は禁止） - **キー名・ラベルは日本語にする**（calc_ER・is_company のような内部変数名をそのまま保存しない） - **示唆・考察・問題点・アクションに書く数値もすべてコード実測値を使う**（概算・印象値を書いてはならない） - **`issues`・`action_plan`・`marketing_suggestions`の文章に数字を直接タイプすることを禁止する**。必ず`f"...{変数}..."`の形で集計変数から埋め込む。文字列リテラルに数値を書いた時点で捏造とみなす（実例：上位1人の占有率は実測62.5%なのに「59.9%」、いいね構成比は実測77.9%なのに「95.99%」と書かれる事故が起きている） - **伸びた投稿パターンは互いに重複しない条件で作り、該当0件のパターンを無理に作らない**（作れない場合はパターン数と理由を明記する）。条件に合う投稿がないときに`df.head()`など無関係な行を代表投稿に使うことを禁止する - **ストップワードは指示した語だけを除外する**。無料・ツール・投稿・予約投稿など、その商材の評価に直結する語を勝手に除外語へ追加してはならない - **同じ投稿を複数パターンの代表に使わない** - このCSVにない情報（フォロワー数・属性・地域）を推測で補わない - 数値はすべてコード実行による実測に基づく。憶測値・造語カテゴリ・存在しない列の使用は禁止 - 引用は原文コピーのみ。要約・創作した引用文を保存することは禁止 - 指定した件数・項目を省略しない。省略する場合は理由を明記する - 保存するJSON内のテキスト値は日本語（常用漢字）で統一する。簡体字・繁体字を混在させない - 成果物は単一JSONファイル（＋任意の補助CSV）として完結させる 3. STEP3：プロンプト②をAIに読み込ませてHTMLレポートを生成する【プロンプト】 続けて、プロンプト②（HTMLレポート生成版）を送ります。この処理が完了すると、集計結果をグラフや表にまとめたHTMLレポートが出力されます。 プロンプト全文を表示する（クリックで開閉） # 役割 あなたはデータビジュアライゼーション・レポート制作の専門家です。「プロンプトB-1（データ集計・保存版）」が既に集計・分類・検証を終えて保存した構造化データ（JSONファイル、必要に応じて補助CSV）を読み込み、指定の構成に従って単一のHTMLレポート（.html）を生成してください。 **この工程では集計・分類・数値の再計算・推測を一切行いません。入力ファイルに存在する値をそのままレポートへ配置することに専念してください。入力ファイルに存在しない数値・引用文・URLを新たに作成することは、結果的に見た目が整っていても捏造として禁止します。** # 入力ファイルの指定 - 入力は「プロンプトB-1」が保存した `analysis_result_B.json`（および必要なら補助CSV）です。ユーザーがこのファイルを添付します。ファイル名が`analysis_result.json`など別名になっている場合も、プロンプトB-1が出力したクチコミ推移分析のJSON（下記の主要キーを持つもの）であればそのまま使ってよい。 - 添付ファイルが見当たらない、複数ある、またはJSONの主要キー（meta / kpi / post_types / timeseries / buzz_posts_top20 / er_top20 / impression_distribution / engagement_breakdown / sentiment_reach / keywords_reach / contributor_concentration / time_heatmap / data_quality / marketing_suggestions / issues / action_plan）が明らかに欠けている場合は、レポート作成を始める前に「どのファイルを使うか」「プロンプトB-1を再実行する必要があるか」を利用者に確認する。**確認せずに、欠けているデータをこの工程で推測・計算・創作して埋めることを禁止する。** - 一部のキーだけが欠けている場合（全体は使える場合）は、レポート作成は継続してよいが、該当セクション・該当項目には数値やグラフを描かず「入力データ不足：〇〇（プロンプトB-1を再実行してください）」という注記だけを表示する。**欠けている値を推測・計算で埋めて描画することは禁止する。** # 実行環境の指定（最重要） - **【ゼロ番目のルール・最優先】コード実行ツールを一度も呼び出さずにHTML内容（数値・引用・URL）を書き始めることを禁止する。この会話でコード実行（Python実行環境）が使えるかどうかを最初に確認し、使えない場合はレポート化を一切行わず「この環境ではコード実行ツールが使用できないため、HTMLの生成ができません」とだけ回答して終了する。** - 必ずコード実行（Python）で入力JSONを`json.load()`等で実際に読み込み、その値だけを使ってHTMLを構築する。目視・推測・記憶で数値や文言を書いてはならない。 - **入力JSON内の数値・文字列・URLを、四捨五入・言い換え・要約・翻訳以上に変形してはならない（表示上の桁区切りカンマ付与など見た目の整形のみ許可）。集計のやり直し、再分類、新しい閾値判定などは一切行わない。** - HTMLに埋め込む投稿URL・引用文・数値は、入力JSON内に実在する値であることをコードで確認しながら埋め込む（例：`assert item["url"] in [p["url"] for p in data["buzz_posts_top20"]]`）。 - HTMLはf-stringで一括生成しない（CSSの波かっこと衝突する）。CSSは通常の文字列変数に入れて連結し、値は先に変数として確定させてから埋め込む。 ## 実行の安定化（途中でエラー停止しないための必須ルール・最優先） - **入力JSONの構造は「プロンプトB-1」のデータ保存仕様で完全に定義されている。読み込んで構造を確認するためだけのprint・確認セルを一切実行してはならない**。最初のコードから直接HTML構築処理を書き始める。 - **JSON読み込みからHTML出力までを必ず1つのコードセルで実行すること（義務。分割は原則禁止）**。セクションごとに逐次実行して確認しながら進める方法を禁止する。動作確認は自分の中だけで行い、ユーザーに見せる実行は最初から最後まで通しで書いた1本のコードを1回実行するだけにする。 - **ここでいう「1つのコードセル」とは、コード実行ツールの呼び出し回数そのものを指す。構造確認・セクションの試作・グラフ描画の調整などを、ツールを呼んで結果を見ながら進めるやり取りを、回数に関わらず全面禁止する。確かめたい内容があれば、コード実行ツールを呼ばず自分の思考（reasoning）のなかだけで検討し、結論が出たら最初から最後まで通しで書いた1本のコードを、コード実行ツールへちょうど1回だけ渡して実行する。** - 技術的な制約でどうしても分割が必要な場合に限り、「①JSON読み込み・セクション1〜7生成 ②セクション8〜16生成・HTML結合・保存」の2ブロックまでとし、**各ブロックの冒頭で入力JSONの再読み込みを含め必要な変数をすべて再定義する**。 - エラーが出た場合、失敗した部分だけを直して先に進んではならない。**そのブロック（分割していない場合はコード全体）を先頭から実行し直し**、以降で使う変数がすべて定義されている状態を確認してから次へ進む。 - **HTMLを書き出したら、必ず同じ回答の中でそのHTMLを提示して終わる**。会話が途切れると保存したファイルは消えるため、あとから提示し直すことはできない。最後の返答はHTMLの提示のみとし、長い解説を書き足さない。 - **応答が途中で途切れた、無関係な発言（謝罪文・「学習中である」等の定型文を含む）で終わった、またはコードを何度も細切れに分けて実行し始めた場合は、直ちに中断し、HTML構築から出力までを1つのセルにまとめて最初から実行し直す。この自己修正を行わないまま、最終HTMLを一度も提示せずに会話を終了することを固く禁止する。** # HTMLレポート仕様 - 単一の .html ファイルで完結させる。1ファイルを開くだけで全内容が閲覧できる状態にする。 - グラフはインラインSVGで描画する（棒・円・横バー・二重軸グラフ）。外部CDN・外部ファイルに依存しない。壊れたグラフを出すくらいなら整った表を優先。 - レスポンシブ・日本語フォント・カードUIで、一目で要点が伝わるダッシュボード型にする。 # HTMLの構成（セクション順・各セクションが参照する入力JSONのキーを明記） 1. ヘッダー／エグゼクティブサマリー：`meta`, `kpi`から一言結論＋主要3ハイライト。収集条件・母数・リポスト除外の宣言もここに明記（この工程での新たな結論の創作は禁止し、`issues`・`marketing_suggestions`の内容を要約的に引用する程度に留める） 2. KPIカード：`kpi`の全項目（総インプレッション／分析対象投稿数／ユニーク投稿者数／全体ER／中央値ER／ポジ比率）。**全項目必須。空欄・ハイフン禁止** 3. 時系列：`timeseries`の日別投稿数×インプレッション推移＋スパイク日の要因投稿（**要因投稿はその日に投稿されたものだけを投稿IDで紐付けて示す。別の日の投稿を混ぜてはならない**） 4. バズ投稿 top20（`buzz_posts_top20`の全20件・原文＋全指標＋投稿URL） 5. ER上位 top20（`er_top20`の全20件） 6. 反響の分布と集中度（`impression_distribution`のパレート） 7. エンゲージメントの内訳（`engagement_breakdown`） 8. センチメント×リーチ（`sentiment_reach`の4区分。**件数比%とリーチ比%の両方を並べて表示する**） 9. 外部要因（`sentiment_reach`の外部要因項目。件数・全体比・インプレ合計・代表投稿3件。**0件の場合も「0件」と明記してセクション自体は消さない**） 10. 関連キーワード×リーチ（`keywords_reach`のtop20・伸びる語・ハッシュタグtop10） 11. 投稿者別の貢献度（`contributor_concentration`） 12. 時間帯・曜日別（`time_heatmap`の数値表。**「投稿数」と「平均インプレ」の両方を数値表で出す**） 13. データ品質の注記（`data_quality`の全項目） 14. マーケ・営業示唆（`marketing_suggestions`。伸びた投稿パターン4以上、施策は今すぐ／中長期各3件以上） 15. 問題点の指摘（`issues`の全件、各【問題】【根拠】【深刻度】【影響】付き） 16. アクションプラン（`action_plan`の全件を8列の表で配置し、冒頭にクイックウィン3件を強調） - **全体は16セクション構成とし、1から16まで連番で振る。外部要因は独立したセクション9として数え、「8-2」のような枝番を作ってはならない（欠番も作らない）** # 出力直前チェック（アサーション必須） HTML出力の直前に、次のすべてをコードでアサーションチェックし、1つでも満たさない場合はセクションを追加・修正してから出力する（理由の説明だけで済ませて出力することを禁止する）。 - 上記1〜16の全セクション見出しが、生成したHTML文字列中に実際に存在する（番号が1〜16の連番で、枝番を含まないことも確認する） - バズ投稿top20セクションに描画された行数が `len(data["buzz_posts_top20"])` と一致する - ER上位top20セクションに描画された行数が `len(data["er_top20"])` と一致する - センチメント×リーチ（セクション8）に4区分すべてが存在し、各区分に件数比%とリーチ比%の両方が入っている。外部要因が独立したセクション9として存在する - 関連キーワードセクションに、top20・伸びる語・ハッシュタグtop10の3項目すべてが存在する - 問題点の指摘セクションの件数が `len(data["issues"])` と一致する - アクションプランセクションの表の行数が `len(data["action_plan"])` と一致し、8列すべてが表示されている # 制約 - 個人を特定・名指ししない（原文引用時はアカウント名を伏せる。これは入力JSON側で既に対応されているはずだが、この工程でも新たに個人を特定する情報を追加しない） - 入力JSONにない数値・カテゴリ・引用文・URLを作成しない。値が見つからない場合は当該項目を「入力データ不足」と明記し、空欄のまま出力しない - 件数は整数で表示する（「4.0件」のような小数表記は禁止） - 表の列見出しは日本語にする - 出力するHTMLの見出し・本文は日本語（常用漢字）で統一する。簡体字・繁体字を混在させない - 成果物は単一HTMLファイルとして完結させる HTMLをダウンロードしてブラウザで開くと、クチコミの拡散状況を可視化したダッシュボードを一目で確認できます。 レポートには、主に次の内容が含まれます。 単一ページで完結しているため、そのまま社内共有や施策検討の資料として活用できます。「どのクチコミが、どれだけ届いているか」が可視化されるので、伸びやすい発信のパターンを見つけたり、UGCの活用先を検討したりする起点として使えます。 4. 運用する際に気をつけたいポイント プロンプトは細かく検算ルールを設けていますが、AIが出した結果をそのまま鵜呑みにするのはおすすめしません。実際に使う際は、次の点を確認してください。 5. まとめ SocialDogの「クチコミ推移」でクチコミの反響データを集め、①と②の2つのプロンプトを順番に実行することで、これまで手作業では追いづらかった「拡散の実態」が手軽に可視化できるようになります。 出力されるHTMLレポートは、伸びている投稿の特徴の把握だけでなく、課題の発見から具体的なアクションプランまでを一気通貫でカバーするため、施策の振り返りや次の発信の準備にそのまま活かせます。 さらに、そのクチコミで何が語られているかまで見たい場合は、「キーワードモニター」を使った記事①「SocialDog × AIで、自社のクチコミを分析する（誰が・何を語っているか編）」とあわせて実施すると、クチコミ分析が一周します。 ぜひ参考にしてみてください。 「クチコミ推移」の詳しい操作方法は、クチコミ（UGC）を分析するをご確認ください。 ▶︎SocialDogを無料で始める方はこちらから ▶︎SocialDogの資料ダウンロードはこちらから

SocialDog × AIで、自社のクチコミを分析する（誰が・何を語っているか編）

SocialDogのキーワードモニターで集めたクチコミCSVファイルとAIを組み合わせ、「誰が・何を・どんなトーンで自社を語っているか」を可視化するHTMLレポートを自動作成する方法を、実際に使っているプロンプト付きで公開します。

カレンダーで投稿予定を管理する

SocialDogのカレンダー機能を使うと、予約済みの投稿と過去の投稿内容をひと目で把握できます。 カレンダー上では、投稿テキストだけでなく画像や動画などのメディアも併せて表示されます。月全体の投稿内容をビジュアルで確認できるため、「この週は画像投稿が少ない」「同じようなトーンの投稿が続いている」といった偏りにも直感的に気づきやすく、バランスの取れたコンテンツ計画を立てるのに役立ちます。 X（Twitter）やInstagram、Threadsなど、複数のSNSへの投稿予定も1つのカレンダーにまとめて表示できます。各SNSのアプリを行き来しなくても全体のスケジュールを一元管理できるため、複数アカウントを運用している方にも特に便利な機能です。 また、カレンダー画面から直接投稿の予約もできます。スケジュールを確認しながらそのまま新しい投稿を追加できるので、別画面を行き来する手間がなく、効率的に投稿管理を進められます。 関連記事：

高度なフィルターを活用する

SocialDogの「高度なフィルター」を使うと、フォロワーや受信箱、投稿への反応に表示されるユーザーを、さまざまな条件で絞り込めます。この記事では、高度なフィルターの基本的な使い方と、AIによるアカウント自動分類フィルターの活用方法について解説します。 目次 1. 高度なフィルターとは 2. 高度なフィルターの基本操作 3. AIによるアカウント自動分類フィルター 3-1. ボットアカウントを除外する 3-2. アダルトアカウントを除外する 3-3. 広告・宣伝アカウントを除外する 4. 注意事項 5. 関連記事 高度なフィルターとは 高度なフィルターは、「フォロワー」「受信箱」「投稿への反応」などの画面で利用できるフィルター機能です。ユーザー名やフォロワー数といった基本的な条件に加え、AIが自動で判定したアカウント分類（ボット、アダルト、広告・宣伝）でも絞り込めます。 たとえば、以下のような場面で活用できます。 高度なフィルターで設定できる項目の一覧は、以下のヘルプ記事をご確認ください。 関連記事： ※高度なフィルターはPCブラウザー版のみで利用できます。アプリ版ではクイックフィルターのみ対応しています。 関連記事： 高度なフィルターの基本操作 高度なフィルターは、フィルターを適用したい画面（「フォロワー」「受信箱」「投稿への反応」など）の右上にある「フィルター」から設定します。 「フィルター」をクリックして「高度なフィルター」を開き、「フィルターを追加」から使いたいフィルター項目を選択するというのが基本的な流れです。 複数のフィルターを同時に設定することも可能です。たとえば「フォロワー数が100以上」かつ「ボットではない」といった組み合わせで、条件に合うユーザーだけを抽出できます。 よく使う条件の組み合わせは、クイックフィルターとして保存しておくと、次回以降ワンクリックで呼び出せます。 関連記事： AIによるアカウント自動分類フィルター 高度なフィルターには、SocialDog独自のAIがアカウントを自動分類する3つのフィルターが用意されています。ただしいずれも機械による自動判定のため、結果が実際と異なる場合があります。 以下の表で、各フィルターの概要を確認できます。 フィルター名 判定内容 設定できる条件 ボット（beta） ユーザーの投稿パターンを分析し、ボットの可能性が高いかどうかを判定 「ボットのみ」または「人間のみ」 アダルト投稿（beta） ユーザーの投稿を分析し、アダルトな投稿が多いかどうかを判定 「含む」（アダルト投稿が多いユーザーを表示）または「含まない」（除外） 広告・宣伝投稿（beta） ユーザーの投稿やプロフィールを分析し、広告・宣伝目的の投稿が多いかどうかを判定 「含む」（広告・宣伝投稿が多いユーザーを表示）または「含まない」（除外） ボットアカウントを除外する ボットフィルターでは、ユーザーの投稿パターンをAIが分析し、ボットの可能性が高いかどうかを判定します。「ボットのみ」を指定するとボットと判定されたアカウントだけを表示し、「人間のみ」を指定するとボットを除外できます。 フォロワー一覧を確認する際にボットを除外すれば、実際の人間のフォロワーだけを把握できます。 設定手順 アダルトアカウントを除外する アダルト投稿フィルターでは、ユーザーの投稿内容をAIが分析し、アダルトな投稿が多いかどうかを判定します。フィルターの強度（どの程度アダルト投稿が多いか）を指定できます。 「含まない」に設定すると、アダルト投稿が多いと判定されたアカウントを一覧から除外できます。 設定手順 広告・宣伝アカウントを除外する 広告・宣伝投稿フィルターでは、ユーザーのプロフィールや最新の投稿をAIが分析し、広告・宣伝目的の投稿が多いかどうかを判定します。 「含まない」に設定すると、広告・宣伝アカウントと判定されたユーザーを一覧から除外できます。 判定に使われるキーワードの例 広告・宣伝投稿フィルターでは、プロフィールや最新の投稿に以下のような文言が含まれている場合に「広告・宣伝」と判定します。 情報商材、無料、副業、アフィリエイト、情報、紹介、ビジネス、ネットビジネス、ノウハウ、お金、ブログ、登録、人生、収入、興味、簡単、販売、必要、初心者、報酬、商品、初期、成功、投資、仕事、毎月、転売、競馬、利益、金儲け、収益、起業、FX、為、成果、自動、完全、せどり、費用、予想、ツール、検証、経験、稼ぎ、在宅ワーク、安定、本物、作成、ネットワークビジネス、トレード、夢、インターネットビジネス、確実、タダ、優良、紹介料、検索、在宅、提供、やり方、活用、多額、完全無料、集客、気軽、メルマガ、実践、配布、キャッシュバック、アフィリ、チャンス、支援、案件、拡散、副収入、借金、セミナー、ビットコイン、講座、売買、ネットショップ、実績、モニター募集、netbusiness、即金、損、アフィリエイター、悪徳、ビジネスマン、お小遣い、不労所得、換金、サイドビジネス、商売、秘密、教材、金銭、現金、独占、権利収入 設定手順 注意事項 関連記事

フォロワーの興味関心や見込み客を把握する〜フォロワー機能〜

フォロワー機能は、フォロワーの属性やアクティブ度、相互フォローの状態などを細かく分析し、アカウントの長期的な成長に繋げることができます。本記事では、具体的な活用方法を解説します。 フォロワー機能の活用 フォロワーの興味関心を把握 プロフィールや自己紹介文のキーワードから、どんなテーマに興味のあるフォロワーが多いのか把握できます。これをもとにコンテンツやキャンペーンを最適化し、ターゲットユーザーに刺さる投稿を作成できます。 アクティブなフォロワーの抽出 「非アクティブユーザー」を抽出することで、アクティブユーザーとのコミュニケーションに注力できるため、エンゲージメント率向上に効果的です。（参考：非アクティブとは） フォロー・フォロワーの状況把握 「相互フォロー」「フォローしていない」「フォローされていない」ユーザーを簡単に確認できます。相互フォローしたい場合やフォローを見直したい場合にも、効率的に管理できます。（参考：フォロー戦略を解説！フォローすべきアカウントの選び方） ファンやインフルエンサーの発見 いいね数や頻繁に反応してくれるユーザー（参考：投稿への反応）、フォロワーの多いユーザーを抽出することで、「業界内のインフルエンサー」や「コアファン」を把握できます。コアファンに対して先行公開情報や限定コンテンツを提供する施策を検討し、ロイヤリティを高めることも可能です。 フォロワー機能の使い方 フィルター機能について フォロワー管理の中で役立つのがフィルター機能です。フィルター機能は、条件に基づいてユーザーを絞り込み、一覧表示させる機能です。 詳しくは「高度なフィルターで設定できる項目一覧」をご覧ください。 主なフィルター 活用例 フォロワーの興味・関心を把握 見込客となるユーザーの抽出 非アクティブユーザーの整理 まとめ フォロワー機能は、フォローやフォロワーを管理するだけでなく、ターゲットとするユーザー層を的確に絞り込み、より質の高いコミュニケーションの実現に貢献します。特に、豊富なフィルター機能を活用することで、X（Twitter）運用を効率化し、効果的なアカウント成長を実現できます。 ぜひ、SocialDogのフォロワー機能を活用して、SNSアカウントをより効果的かつ効率的に成長させましょう。

【動画】SocialDogの基本的な使い方

動画全編（15分） SocialDogの基本的な使い方を、動画でわかりやすく解説しています。4つのチャプターに分かれており、初めての方でも理解しやすい構成となっておりますので、ぜひご覧ください。 チャプター1：分析（7分） 投稿の効果やベストな投稿タイミング、反応が良かった画像や動画などを、簡単に分析する方法をご紹介しています。競合分析やフォロワー属性も直感的に確認できるので、SNS運用の改善に役立ちます。 チャプター2：投稿（3分） 予約投稿や予約枠の使い方について解説しています。プレビュー機能やカレンダーなどを活用することで、個人だけでなくチームでの効率的な運用が可能になります。 チャプター3：キーワードモニター（1分） 口コミ収集やソーシャルリスニングなどに活用できるキーワードモニター機能の使い方を解説しています。営業対象のリストアップやマーケティングリサーチにも活用できます。 チャプター4：フォロワー（3分） フォロワーの属性を分析することで、アカウント運用の方針や効果的な投稿内容を明確にできます。また、当選ユーザーの抽出など、キャンペーン施策にも活用可能です。

15の重要指標を分析する〜投稿パフォーマンス機能〜

投稿パフォーマンスでは、X（Twitter）における15の重要指標を詳細に分析することができます。本記事では、投稿パフォーマンスを使った分析方法と、各指標の定義と重要性について解説します。 「投稿を分析する方法〜基礎編〜」では基礎的な投稿の分析方法を解説しておりますので、併せてご覧ください。 各指標の分析方法 上記の3ステップで投稿のインプレッションの状況を確認できるようになりました。ここから、効果のあった投稿を見つける方法を解説します。 このように、インプレッション数の多い投稿を一覧で確認することができます。 例えば、投稿Aで3,000インプレッション、投稿Bで2,500インプレッションなら、投稿Aのコンテンツや見せ方がユーザーに刺さっていると考えられます。 効果のあった投稿は、今後似たような内容を投稿した場合にも高い効果が期待できる（再現性がある）ので、その特徴を分析して「パターン化して定期的に投稿」します。並行して、様々な投稿を試し、パターン化した投稿を増やしていくことで、効果的な投稿を継続的に作成することができます。 さらに、データはCSVファイルでダウンロードできるため、独自の分析やほかのデータとの統合も容易に行えます。 指標の定義と重要性 投稿パフォーマンスで分析可能な「15の指標」について解説します。アカウントの運用目的に沿った指標について理解を深め、SNS運用の成果最大化を目指しましょう。 KPI（定量目標）に基づく指標については「【X（Twitter）運用ガイド③】KPI（定量目標）を立てる」で詳しく解説しています。 1. インプレッション 2. エンゲージメント 3. コメント・返信 4. いいね 5. シェア・リポスト 6. URLクリック 7. ハッシュタグクリック 8. 詳細クリック 9. パーマリンククリック 10. プロフィールアクセス 11. フォロー 12. Eメールで共有 13. ビデオビュー 14. メディアビュー 15. メディアエンゲージメント まとめ これら「15の指標」は、Xでのマーケティング活動やファンづくり、情報拡散を最大化するための基盤となります。数値としての “量” だけでなく、各指標の持つ “質的な意味” を捉えながら分析を行うことで、より成果に結びつくSNS運用を進めましょう。 「投稿パフォーマンス」の詳しい操作方法は、投稿を分析する（投稿パフォーマンス）をご確認ください。

【動画】画面操作でわかるキャンペーン機能の使い方

SocialDogの「キャンペーン」機能では、X（Twitter）でのフォロー＆リポストキャンペーンやハッシュタグキャンペーンについて、応募者の収集から抽選、当選者へのDM送信までを1つの画面で行えます。ここでは、実際の画面操作を動画で確認しながら使い方をご紹介します。 ※「キャンペーン」機能は、Businessプラン、Enterpriseプランでご利用いただけます。 動画１：フォロー＆リポストキャンペーンの使い方 対象の投稿をフォロー＆リポストした方を対象にしたキャンペーンについて、事前準備から当選者へのDM送信までの流れを解説します。 動画で解説する内容 関連記事：・フォロー＆リポスト（リツイート）キャンペーンを実施する 動画２：ハッシュタグキャンペーンの使い方 指定したハッシュタグを付けた投稿を集めて実施するキャンペーンについて、応募者リストの作成からキャンペーンへの取り込みまでの流れを解説します。 動画で解説する内容 関連記事：・ハッシュタグキャンペーンを実施する 動画３：DM送信がエラーになったときの対応 当選者へのDM送信が失敗した場合の確認方法と対処方法を解説します。フォロー＆リポストキャンペーン、ハッシュタグキャンペーンのどちらにも共通する内容です。 動画で解説する内容 さらに詳しく知りたい方へ 各機能の詳しい手順や注意点は、上記の関連記事やSocialDogヘルプ記事をご確認ください。 キャンペーン機能を使ってみたい方へ 「キャンペーン」機能は、Businessプラン、Enterpriseプランでご利用いただけます。 現在ほかのプランをご利用中の方は、プランをアップグレードすることで、応募者の収集から抽選、当選者へのDM送信までをSocialDog上でまとめて行えるようになります。 アップグレードをご検討の方は、こちらから現在のプランをご確認ください。

フォロー＆リポスト（リツイート）キャンペーンを実施する

フォロー＆リポスト（リツイート）キャンペーンは、主催アカウントのフォローと、キャンペーン投稿のリポスト（リツイート）を応募条件とするX（Twitter）キャンペーンです。参加のハードルが低く、リポスト（リツイート）によってフォロワー以外のユーザーにも情報が届くため、短期間での認知拡大やフォロワー獲得に最適です。 SocialDogの「キャンペーン」機能を使えば、キャンペーンの作成から応募者の収集、抽選、当選者へのDM（ダイレクトメッセージ）送信までをSocialDog上で一元管理できます。 この記事では、SocialDogを使ったフォロー＆リポスト（リツイート）キャンペーンの進め方を、準備から当選連絡まで順を追って解説します。 ※「キャンペーン」機能は、Business・Enterpriseプランで利用できます。 目次 1. SocialDogの「キャンペーン」機能でできること 1-1. 応募条件の設定 1-2. 応募者の自動収集 1-3. 抽選 1-4. まとめてDMを送信 2. キャンペーン実施の流れ 3. STEP 1：キャンペーンを作成する 3-1. キャンペーンの設定を変更する 4. STEP 2：応募者を確認する 4-1. 応募者一覧をCSVダウンロードする 5. STEP 3：抽選する 5-1. 当選者を手動で登録・除外・繰り上げ当選させる 6. STEP 4：当選者にまとめてDMを送信する 6-1. 送信タイミングについて 6-2. 送信が失敗した場合 6-3. ギフトコードを埋め込んで送信する 7. キャンペーンの効果を測定する 7-1. キャンペーン応募一覧 7-2. その他の分析機能 8. フォロー＆リポスト（リツイート）以外のキャンペーンの場合 SocialDogの「キャンペーン」機能でできること  「キャンペーン」機能では、以下の一連の作業をSocialDog上で完結できます。 応募条件の設定  キャンペーン参加者にフォローを求めるX（Twitter）アカウントと、リポスト（リツイート）を求める投稿を指定し、応募受付期間を設定します。 リポスト（リツイート）対象の投稿は、SocialDog上の予約投稿から選択するか、新規に作成して使用します。 応募者の自動収集  応募受付期間中、SocialDogが自動的に応募者を収集します。指定した投稿をリポスト（リツイート）し、かつ指定したX（Twitter）アカウントをフォローしているユーザーが応募者リストに表示される仕組みです。 リストは応募受付期間中も随時確認できます。 抽選  応募者リストから、「当選者」と「当選候補者」の人数をそれぞれ指定して抽選を行うことができます。当選候補者を同時に抽選しておけば、当選者に欠員が出た場合の繰り上げ当選にも対応可能です。 抽選機能を使わず、手動で当選者を選定する方法もあります。 まとめてDMを送信  当選者全員に同じテキストのDMを一括送信できます。メッセージには個別のギフトコードを埋め込めるため、当選連絡からプレゼント配布までSocialDogで完結します。 キャンペーン実施の流れ  フォロー＆リポスト（リツイート）キャンペーンは、以下の流れで実施します。 以降、各ステップの操作方法を解説します。 STEP 1：キャンペーンを作成する  キャンペーンを作成すると、応募受付期間になった時点で自動的に応募者の収集が始まります。 キャンペーンは実施のたびに新しく作成する必要があります。 キャンペーンの設定を変更する  作成済みのキャンペーンの設定（キャンペーン名、応募受付期間、応募条件）は、あとから変更が可能です。 設定変更にあたっては、以下の点にご注意ください。 STEP 2：応募者を確認する  応募条件を満たしたユーザーは、応募者リストに自動的に追加されます。リストは応募受付期間中でも確認可能です。 応募者リストの反映に関して、以下の点にご注意ください。 応募者リストの内容はリアルタイムではなく、一定の時間差をもって反映されます。 応募者一覧をCSVダウンロードする  必要に応じて、応募者の一覧をCSVファイルでダウンロードすることも可能です。 CSVファイルには応募者のユーザー名やフォロワー数などの情報が含まれるため、社内共有や外部ツールでの分析に活用できます。 STEP 3：抽選する  応募受付期間の終了後、応募者リストから抽選を実行できます。抽選はランダムに行われ、すでに当選者または当選候補者に選ばれているユーザーは対象外となります。 抽選結果に問題がなければ、そのまま当選者へのDM送信に進むことができます。結果を調整したい場合は、以下の手動操作もご利用ください。 当選者を手動で登録・除外・繰り上げ当選させる  抽選機能を使わずに、応募者を手動で当選者として選ぶことも可能です。当選者や当選候補者の除外、当選候補者の繰り上げ当選にも対応しています。 当選者が確定したら、次のステップでDMを送信します。 STEP 4：当選者にまとめてDMを送信する  当選者リストに登録されたユーザー全員に対して、DMをまとめて送信できます。 送信は順次行われます。SocialDog上の送信上限（100件/1日）に達した場合は翌日以降に送信されます。一度送信を実行すると、キャンセルはできません。 送信タイミングについて  送信タイミングはSocialDogが自動的に決定します。送信数や他のSocialDogユーザーの送信状況によっては、実行した当日中にすべての送信が完了しない場合があります。 通常は24時間あたり100通まで送信可能ですが、全員に同一の文章を送信する場合などでは、これより少なくなる可能性があります。送信できなかった分は、24時間空けて自動的に再送信されます。 送信が失敗した場合  DMの送信が失敗する原因としては、以下のようなケースが考えられます。 送信に失敗した場合は、30分以上経過してから再度送信してください。 ギフトコードを埋め込んで送信する  当選者へのDMには、個別のギフトコードを埋め込むこともできます。 ギフトコードとユーザーの組み合わせはSocialDogが自動的に決定するため、手動での割り当てはできません。 送信済みのダイレクトメッセージの内容は、ギフトコードも含めてSocialDog上で確認できます。過去の送信内容を次回のキャンペーンで参考にしたり、送信に失敗した相手に対して発行済みのギフトコードを確認して再送信したりといった対応が可能です。 キャンペーンの効果を測定する  キャンペーン実施後は、SocialDogの分析機能を活用して効果を振り返ることができます。 キャンペーン応募一覧  「キャンペーン」画面では、各キャンペーンのフォロワー純増数・応募数・ユニーク応募者数を一覧で確認できます。 その他の分析機能  以下の分析機能を組み合わせると、キャンペーンの効果をより詳しく把握できます。 これらのデータは、次回のキャンペーン企画や運用改善に活用できます。 フォロー＆リポスト（リツイート）以外のキャンペーンの場合  ハッシュタグキャンペーンなど、フォロー＆リポスト（リツイート）以外の応募条件のキャンペーンや、より複雑な応募条件のキャンペーンを実施したい場合は、応募者をCSVファイルでインポートする「手動で応募者を登録」タイプのキャンペーンを作成できます。 関連記事：

指定ワードの収集と活用方法〜キーワードモニター機能〜

「キーワードモニター」は、指定したワードを取得できる機能です。ユーザーの課題やニーズの把握、競合・市場リサーチ、営業対象アカウントのリストアップなど幅広い活用方法があります。 本記事では、キーワードモニターで具体的に何ができるのか、どのような使い方が効果的なのかを詳しく紹介していきます。 キーワードモニターで投稿を取得する キーワードモニターで投稿を取得する キーワードモニターの活用方法 1. キーワードに関する投稿を収集・管理 2. ユーザーとのコミュニケーションを効率化 3. キャンペーンの効率化 4. マーケティングやリサーチに活用 5. 営業対象のリストアップ ターゲット顧客が使用しそうなキーワードを設定し、キーワードモニターで関連投稿を収集してアプローチを行います。 取得した投稿をチェックし、以下のようにアプローチします。営業アプローチは返信ではなく、ダイレクトメッセージが効果的です。 6. フィルターやCSVデータを活用 キーワードモニター活用のコツ SocialDogのキーワードモニター機能は、企業・個人問わず、X（Twitter）アカウントの運用を行う上で非常に強力な武器になります。 自社や製品、業界トレンドに関する投稿を漏れなくキャッチし、ユーザーとのコミュニケーション強化やマーケティングの意思決定に役立てることができます。ぜひ活用して、より充実したX（Twitter）運用を目指しましょう。

競合アカウントを分析する〜競合サマリー機能〜

SNSアカウントの成長には、競合アカウントとの比較・分析を通じて改善点を効率的に見つけることが重要です。本記事では、SocialDogの競合サマリーを活用した競合分析の方法を解説します。 「競合サマリー」では、連携している自分のアカウントと、競合アカウントの以下数値を比較することができます。 1. 競合サマリー機能で他アカウントを追加する ベンチマークでは、他のアカウントのデータを確認し、競合調査や数値比較を実施できます。右上の項目から、分析したい”対象期間”と”分析する範囲（日、週、月）”を選択できます。 2. 分析できる項目 各アカウントの指標を一覧で確認できるため、競合アカウントの運用成果がひと目で把握できます。 画像赤枠のアカウントでは、1日8.2回の投稿頻度を維持し、フォロー数を増やすことでフォロワー数を増加させていることがわかります。 また、成長しているアカウントの投稿数や頻度を分析することで、自社アカウントの投稿数やフォロワー数の適切なKPI設定に活用できます。 グラフで確認 競合サマリー機能では、各項目をグラフで視覚的に確認できるため、社内報告やクライアントへのレポート作成に役立ちます。 また、データはCSVファイルでダウンロードできるため、独自の分析やほかのデータとの統合も簡単にできます。 さらに詳しく分析する 競合サマリー画面からX（Twitter）プロフィールへ直接アクセスし、分析していただくことも可能です。以下で、X（Twitter）上で確認すべき項目について解説します。 3. 競合アカウントの選定基準 まとめ SocialDogの競合サマリー機能を使えば、他のアカウントと簡単に運用実績を比較することができます。競合アカウントや成功事例を参考にしながら、自社アカウントを客観的に分析することが可能です。 また、データはCSV形式でダウンロードできるため、他のデータと照合しやすく、簡単に分析することができます。グラフを活用することで、社内報告やクライアント向けレポートの作成を効率的に行えます。 SNSマーケティングの成功には、データを継続的に分析し、素早く施策に反映することが不可欠です。SocialDogの競合サマリー機能を活用して、自社のX（Twitter）運用をより効果的なものにしていきましょう。 「競合サマリー」の詳しい操作方法は、競合サマリー（X）、競合アカウントを設定するをご確認ください。