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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。 ▶︎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。

SocialDog × AIで、フォロワー分析レポートを作成する

SocialDogのフォロワー管理機能とAIを組み合わせると、フォロワーの性別・年代・地域・興味関心といった「属性」を推定・集計し、商談やマーケ施策に直結するレポートを自動で作成できます。この記事では、実際の運用で活用できるプロンプトを、そのまま公開します。 ※本記事ではGoogle の生成AI「Gemini」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、Geminiのご利用を推奨します。 目次 1. STEP1：SocialDogでフォロワーリストをCSVダウンロードする 2. STEP2：CSVファイルとプロンプトをAIに読み込ませて分析する【プロンプト】 3. STEP3：出力されたHTMLレポートをダウンロードし、活用する 4. 運用する際に気をつけたいポイント 5. まとめ 1. STEP1：SocialDogでフォロワーリストを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「フォロワー」機能を開き、分析したいアカウントのフォロワー一覧をCSVファイルでダウンロードします。（対象プラン：Professional・Business・Enterpriseプラン） ダウンロードしたCSVには、1行につき1フォロワーの情報（ユーザー名・表示名・説明文（自己紹介）・場所・プロフィールURL・認証済み/非公開・フォロー数/フォロワー数/投稿数などの各種カウント・最新投稿日時・アカウント開設日時など）が含まれます。このCSV1枚が、今回の属性分析の入力データになります。 2. STEP2：CSVファイルとプロンプトを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AIチャットに添付し、以下のプロンプトを送ります。社内で実際に使用しているプロンプトを、そのまま掲載しています。 あなたはSNSマーケティングに精通した「データアナリスト 兼 課題解決コンサルタント」です。X（旧Twitter）のフォロワーをエクスポートしたCSVデータを分析し、フォロワー属性（性別・年代・地域など）を推定・集計するだけでなく、そこから見える構造的な問題点を指摘し、優先度付きの具体的アクションを提案してください。分析→示唆→問題点→打ち手までを一気通貫で導き、最終成果物を「そのままブラウザで閲覧・共有できるHTMLレポート」として出力することがゴールです。 ※ このタスクは CSVデータ単体で完結 できるよう設計すること。 実行環境の指定（最重要・冒頭で必ず守る） 必ずコード実行（Python等のデータ分析機能）で添付CSVを実際に読み込み、集計すること。目視・推測・記憶で件数や構成比を作ってはならない。（ChatGPTは「データ分析（Advanced Data Analysis）」、Geminiは「コード実行を有効にした思考モード」で実行する） すべての件数・構成比・クロス集計は、コードの計算結果のみを使う。コードを実行できない環境の場合は、その旨を冒頭に明記し「実データ集計不可のため数値は掲載しない（または明示的なサンプルnに基づく参考値とする）」と宣言してから進める。憶測の数値は絶対に出さない。 全件（例：10,000行）を対象に集計する。処理が重い場合もサンプリングで済ませず、必要なら分割集計して合算する。 処理ステップ（この順で必ず実行） Step1：データ集計（コード実行）… CSVを読み込み、後述の全属性を分類・集計。まず数値（件数・構成比・判明率）を確定させる。 Step2：示唆・問題点・アクション … Step1で確定した数値のみを根拠に、傾向・ペルソナ・問題点・打ち手を作成。 Step3：HTMLレポート化 … Step1・2の結果を単一HTMLファイルに整形して出力。 入力データ 添付CSVは、あるXアカウントのフォロワー一覧です（1行=1フォロワー、空欄あり）。 ユーザーID / ユーザー名 / 表示名：識別情報。表示名は性別・属性推定の手がかり 場所：自己申告の所在地（ネタ・空欄が多く要クレンジング） 説明文：自己紹介。年代・性別・職業・関心の最大の手がかり プロフィールURL：外部リンクの有無・種類 認証済み / 非公開：認証バッジ有無・鍵アカウントか フォロー / フォロワー / 投稿 / いいね / リスト数：アクティブ度・種別の推定 最新投稿日時：直近の活動状況 開始日時：アカウント開設時期 フォローした/された日時：当アカウントとの関係性のタイミング ※列名がCSVと異なる場合は意味の近い列に自動マッピングし、マッピング内容を注記する。 前提 本分析は CSVに含まれる情報のみで完結 させること。外部API・Webスクレイピング・投稿本文の取得は行わない（不要）。 CSV各列（特に説明文・表示名・場所・数値メタデータ）から最大限に推定する。 分析属性と「固定カテゴリ」（造語禁止） 以下の分類は必ず下記の選択肢の中から選ぶこと。リストにない新しいカテゴリ・造語を作ってはならない。該当なし・判定不能は各属性の「不明／その他」に入れる。 性別：男性／女性／法人・団体／不明 年代：10代以下／20代／30代／40代／50代／60代以上／不明 地域：北海道／東北／関東／中部／近畿／中国／四国／九州・沖縄／海外／国内・地方不明／不明 アカウント種別：個人／企業・ブランド／クリエイター・VTuber／インフルエンサー／ボット・収益化目的／不明 職業・業種：IT・Web・エンジニア／会社員・公務員／医療・福祉／クリエイター・芸能／自営業・経営者・フリーランス／学生／主婦・主夫／その他・不明 興味・関心：投資・ビジネス・副業／アニメ・マンガ・ゲーム／グルメ・料理／旅行・アウトドア／美容・ファッション／ガジェット・テック／スポーツ／その他・不明 アクティビティ（最新投稿日時基準）：超アクティブ（1週間以内）／アクティブ（1ヶ月以内）／中アクティブ（半年以内）／低アクティブ・休眠（半年超）／非アクティブ（投稿なし等） 推定ルール（「不明」を減らす工夫） 2段階＋信頼度：まず明示情報で「確定」、次に間接シグナル（文体・絵文字・一人称・開設時期・フォロー比・各種カウント）で「推定（確信度=中/低）」を付与。根拠が皆無のもののみ「不明」。 性別：一人称（俺/僕/私/あたし）、絵文字、職業名、文体から推定。 年代：「◯年生まれ」「アラサー」「学生」「子育て中」等を優先。無ければ開設時期・語彙・文体から低確信推定。 地域：「場所」列を正規化し上記ブロックへマッピング。「日本」のみ=国内・地方不明、地名でない記述=不明、海外地名=海外。 種別：フォロワー数・企業表記・収益化/フォロバ訴求・PRリンクで分類。 数値の合わせ技：フォロワー/フォロー比・投稿数・最新投稿日時を掛け合わせ、bot／休眠／インフルエンサーを機械的に判定。 判定に用いたキーワード辞書・閾値は、レポート末尾に簡潔に明記する（再現性のため）。 不明データの按分（推定値化） 各属性で必ず2種類を出す：①判明分（不明含む実数・構成比）②推定値（不明を除いた判明分を100%とみなし、その比率で不明分を按分し全件へ振り直した構成比）。 判明率5%未満の属性は信頼度「低」と明記し参考値扱い。 推定値には必ず「※不明を判明分の比率で按分した推定値」と明示し、実測値と混同させない。 HTMLレポート仕様 単一の .html ファイルで完結。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）。外部CDN・外部ファイルに依存しない。SVGが難しい場合のみHTML/CSSの横バー（div幅%）で代替。壊れたグラフを出すくらいなら整った表を優先する。 レイアウトはダッシュボード型。レスポンシブ・日本語フォント・カラー・アイコン・カードで、一目で要点が伝わるデザイン。 HTMLの構成（セクション順） ヘッダー／エグゼクティブサマリー：一言結論＋主要3ハイライト（カラーカード） KPIカード：総フォロワー数／実効アクティブ率／最大セグメント／主要関心 属性別ビジュアル集計：属性ごとにグラフ＋「判明分％／不明按分後の推定値％（強調）」の表 クロス集計ヒートマップ：性別×年代、種別×関心 など ペルソナカード：主要ペルソナ2〜3個（アイコン・一言キャッチ・属性タグ） データ品質の注記：判明率・按分の信頼度・使用した判定辞書/閾値・解釈上の注意 マーケ示唆（下記） 問題点の指摘（下記） アクションプラン（下記） マーケ示唆 ペルソナ2〜3個を具体像（属性・関心・行動）付きで提示 各ペルソナに刺さる発信テーマ・投稿フォーマット・投稿時間帯を提案 施策を「今すぐ打てる／中長期」に分け、期待効果とセットで 休眠層・bot層の割合を踏まえ「見かけのフォロワー数と実効リーチの差」に注意喚起 問題点の指摘 数値の根拠とセットで、重大なものから3〜7件、優先順位を付けて。各項目は【問題】【根拠（具体数値）】【深刻度：高/中/低】【放置した場合の影響】の型で。数値の裏付けがない指摘はしない。 アクションプラン 問題点に対応する打ち手を表/カードで一覧化：アクション名（動詞始まり）／対応する問題点／優先度（P1今すぐ・P2近日・P3中長期）／想定担当／難易度／期待効果（できれば定量）／KPI／実行時期。冒頭に「まず着手すべき上位3アクション（クイックウィン）」を強調。 制約 個人を特定・名指ししない（集計・傾向としてのみ） 推定は推定として明示し、断定しない 問題点・アクションは必ずデータ上の根拠と紐付ける 数値はすべてコード実行による実測に基づく。憶測値・造語カテゴリは禁止。 成果物は単一HTMLファイルとして完結させ、そのまま共有・閲覧できる状態にする 3. STEP3：出力されたHTMLレポートをダウンロードし、活用する プロンプトを送ると、分析結果がHTMLで出力されます。HTMLをダウンロードし、ブラウザで開くと、フォロワー属性のダッシュボード（エグゼクティブサマリー・KPIカード・属性別グラフ・ペルソナカード・問題点の指摘・アクションプランなど）が一目で確認できます。 このように表示される場合もありますが、右上の矢印マークからダウンロードし、開いてください。 単一ページで完結しているため、そのまま社内やお客様への共有資料として活用できます。 フォロワー像の把握はもちろん、「見かけのフォロワー数と実効リーチの差」や、ターゲットと実際のフォロワー属性のズレといった、商談・マーケ施策の起点になる気づきを短時間で得られます。 4. 運用する際に気をつけたいポイント プロンプトはかなり細かくルールを書き込んでいますが、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「フォロワー」機能でフォロワーリストをダウンロードし、属性分析とレポート化はAIに任せることで、これまで難しかったフォロワー属性の可視化・分析が誰でも手軽にできるようになります。出力されるHTMLレポートは、フォロワー像の把握だけでなく、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、商談やマーケ施策の準備にそのまま活かせます。 ぜひ参考にしてみてください。 ▶︎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、レポート→次月の投稿予約までを自動化する

SocialDogのレポート出力機能とAIを組み合わせることで、毎月の「成果分析」と「次月の投稿案作成」を効率化できます。この記事では、実際の運用で活用できるプロンプトを2つ、そのまま公開します。 ※本記事ではGoogle の生成AI「Gemini」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本記事のプロンプトとの相性を考慮し、Geminiのご利用を推奨します。 目次 1. STEP1：SocialDogでレポートと一括インポート用CSVを準備する 2. STEP2：レポートをAIに読み込ませて分析する【プロンプト①】 3. STEP3：分析結果をもとに次月の投稿案を作成する【プロンプト②】 4. STEP4：次月の投稿案をSocialDogに一括予約する 5. 運用する際に気をつけたいポイント 6. まとめ 1. STEP1：SocialDogでレポートと一括インポート用CSVを準備する まず、AIに読み込ませる元データをSocialDogから用意します。 ①SocialDogの「PowerPointレポート」機能で、連携しているX（Twitter）・Instagramアカウントの運用データをPowerPoint形式で出力します。（対象プラン：Business・Enterpriseプラン） ②SocialDogの予約投稿「一括インポート」機能から、サンプルファイルをダウンロードしておきます。このファイルは、レポートをAIに読み込ませて分析した後、STEP3で翌月の投稿案を作成してもらう際の見本となるCSVファイルです。 2. STEP2：レポートをAIに読み込ませて分析する【プロンプト①】 出力したレポート（PowerPoint）をChatGPTやClaudeなどのAIチャットに添付し、以下のプロンプトを送ります。社内で実際に使用しているプロンプトを、そのまま掲載しています。 ※「前提」部分（アカウントの目的・ターゲット・運用リソースなど）は、自社の状況に書き換えて活用ください。 あなたはSNSマーケティングの専門家です。添付した「先月のX（旧Twitter）アカウントレポート」を読み込み、次月の投稿戦略づくりに活かせるよう、以下の観点で分析してください。 前提 アカウントの目的：（例）自社サービスの認知拡大・見込み客獲得 ターゲット：（例）中小企業の経営者・マーケ担当 運用リソース：（例）平日1日1投稿 レポート読み取りの確認（最重要） 分析を始める前に、添付ファイル（PowerPoint等のレポート）の中身を実際に読み取れているかを必ず確認する ファイルを開けない・中の数値やテキストが読み取れない・一部しか読めないなど、レポート内容を適切に取得できない場合は、それらしい分析結果を推測や一般論で作成しない その場合は「添付レポートの内容を適切に読み取れませんでした」という旨を明確に返信し、（分かれば）読み取れなかった原因や、データをテキストやCSVで再共有してほしいなどの対処案を伝える（読めていないまま分析を進めない） 数値の読み取りルール（必ず確認する） レポート内の主要指標では、基本的に以下の形式で数値を読み取ること 上段の大きな数値：対象期間（今月）の実績値 その下に表示されている数値：比較期間との差分（増減値）。比較期間そのものの実績値ではない レポート内の矢印記号（↑・↓）は、数値の一部や数字の「1」ではなく、増減方向を示す重要な情報である PDFや画像読み取り時に、矢印を「1」「I」「−」などと誤認識しないよう、数値の横にある記号を必ず確認する 差分値の読み取り： 「↑ 数値」の場合：→ 今月実績が、比較期間の実績よりその数値分だけ増加したと読む 「↓ 数値」の場合：→ 今月実績が、比較期間の実績よりその数値分だけ減少したと読む 例：インプレッション今月：31,059↑5,950→ 「比較期間より5,950増加し、今月は31,059だった」と解釈する→ 「比較期間が5,950だった」とは解釈しない 分析前に、主要指標について「今月実績値」と「比較期間との差分値」を混同していないか確認すること 前月実績値を算出する必要がある場合は、 増加の場合：今月実績値 − 増加分 減少の場合：今月実績値 ＋ 減少分 で計算すること差分値を比較期間の実績値として扱わないこと。数値比較・評価・改善提案は、必ず「今月実績値」と「前月比の増減」を分けて記載すること。 分析してほしいこと 全体サマリー：フォロワー数・インプレッション・エンゲージメント率などの主要指標が、前月と比べてどう変化したか。数字から読み取れる「今のアカウントの状態」を一言で 伸びた投稿 / 伸びなかった投稿：反応が良かった投稿TOP3とその共通点（テーマ・形式・投稿時間・文体など）、反応が薄かった投稿の傾向と、考えられる理由 コンテンツ傾向：どんなテーマ・形式（テキスト/画像/動画/リンク等）が相性が良いか 投稿のタイミング：反応が良い曜日・時間帯の傾向 次月に向けた示唆：「続けるべきこと」「やめる・減らすこと」「新しく試すこと」を箇条書きで 出力形式（厳守） スライド・プレゼン資料・PowerPoint／Googleスライドなどの「レポート資料」は絶対に作成しないこと。求めているのはテキストのみです。 図・表・画像・ファイル出力は一切不要。チャット上のテキスト（箇条書き）だけで回答すること。 「スライドにまとめましょうか？」等の提案・確認も不要。 専門用語は避け、平易な言葉で書く 各項目は結論ファースト・箇条書き中心で簡潔に 最後に「次月の方針」を3行以内でまとめる （再確認）スライドやレポートファイルを生成しないこと。出力するのは”テキストの分析結果”のみ。 3. STEP3：分析結果をもとに次月の投稿案を作成する【プロンプト②】 STEP2の分析結果が出たら、同じチャットの続きで、STEP1でダウンロードしたCSVファイル（一括インポート用フォーマット）を添付し、以下のプロンプトを送ります。 ※「前提」部分（アカウントの目的・ターゲット・運用リソースなど）は、自社の状況に書き換えて活用ください。 あなたはSNS運用の専門家です。さきほどの「先月レポートの分析結果」と、添付したCSVファイルをもとに、次の1か月分のX（Twitter）投稿案を作成し、添付CSVの形式に従って投稿案を出力してください。 前提 アカウントの目的：（例）自社サービスの認知拡大・見込み客獲得 ターゲット：（例）中小企業の経営者・マーケ担当 運用リソース：1日1投稿（対象月の日数分の行を作成） トーン＆マナー：添付した「先月の投稿文」を参照し、文体・語尾・言い回し・絵文字の使い方（種類・量・位置）・ハッシュタグの付け方などのトーンを揃える （補足）丁寧だが堅すぎない、専門用語は控えめ、といった既存の方針はベースとして踏まえる 先月になかった表現や絵文字を新たに多用せず、これまでのアカウントの雰囲気に寄せる 作成方針（先月の分析結果を反映） 「続けるべきこと」は積極的に投稿案へ反映する 「やめる・減らすこと」は避ける 「新しく試すこと」を週1回程度のペースで織り込む 反応が良かった曜日・時間帯を優先して投稿日時を割り当てる テーマや形式が偏らないよう、月全体でバランスを取る 「本日は月曜日」など曜日・日付に言及する投稿を作る場合は、必ずカレンダーで対象日の実際の日付と曜日が正しいかを確認してから投稿文を作成する（思い込みで曜日を書かない／日付と曜日の不一致を絶対に作らない） 投稿案を作成したら出力前に必ずセルフチェックを行い、誤字・脱字・変換ミス・不自然な日本語・絵文字の文字化けがないか全行を見直し、見つかった場合は修正してから出力する 特に固有名詞の表記揺れ・誤記がないかを確認する チェックはあくまで内部で行い、最終出力には指摘やチェック結果のコメントを含めず、修正済みの完成版のみを出力する 禁止事項（必ず守ること） まだ公式に発表していない新機能・新商品・今後のリリース予定を前提にした投稿を作らない（架空のリリース告知・予告をしない） 公開予定のない記事・存在しないブログなどへのリンクや誘導を含めない 事実確認できない情報（数値・実績・事例・引用など）は投稿に含めない URLやリンクは、実在が確認できるもの以外は記載しない（不明な場合はリンクを入れず、本文のみにする） 不確かな場合は推測で補わず、その投稿案は「要素のみ（リンク・固有名詞なし）」で出力する カレンダーで未確認のまま、曜日や日付（例：「本日は月曜日」「今日は◯日」）を投稿文に含めない 出力形式（重要） 出力方法は、Googleスプレッドシートへの直接コピー＆ペーストに完全最適化した「TSV（タブ区切り）形式」のデータとし、コードブロック（tsv ～ ）で囲んで出力すること。 【貼り付け時の崩れを防ぐための厳格ルール】 投稿文に【紹介：〇〇】や【Tips：〇〇】といった事前説明、カテゴリ分類のテキスト（先頭のブラケット表記）は本文に一切含めず、そのまま投稿できる文章から開始すること。 A列（投稿日時）とB列（投稿内容）の間は「タブ（Tab）」で区切ること。 投稿内容の文章中に「改行」が含まれる場合は、B列の文字列全体を必ずダブルクォーテーション（”）で囲むこと。文章中のダブルクォーテーション自体は（””）にエスケープすること。 文章中に「改行」が含まれない場合は、ダブルクォーテーションで囲まずに出力すること。 スプレッドシートのA1セルを選択してそのまま貼り付け（Ctrl+V / Cmd+V）した際、セル内改行が維持されたまま綺麗に2列（A列：投稿日時、B列：投稿内容）に分かれ、かつ余分な空行（空白の行）が発生しない形式にすること。 データ行の間に不要な空行を入れず、データの先頭や末尾にも余分な改行コードを付けないこと。 【構成ルール】 1投稿＝1行（セル内改行を除く）とし、対象月の日数分を出力すること。 A列「投稿日時」：YYYY/MM/DD HH:MM 形式（例 2026/07/01 08:00）とする。 B列「投稿内容」：実際にそのまま投稿できる完成形のテキスト（140字以内、絵文字・改行を含めてよい）とする。「〜について投稿」などの説明文は厳禁とする。 投稿日時は、分析結果で反応が良かった曜日・時間帯を優先し、1日1投稿で重複しないよう設定すること。 テキストエンコーディング形式はUTF-8（絵文字対応）とすること。 ※チャットの最終出力には、挨拶、前置き、解説、見出し、確認コメントなどを一切含めないこと。コードブロックで囲まれたデータ部分（TSVテキスト）のみをダイレクトに出力すること。 4. STEP4：次月の投稿案をSocialDogに一括予約する 出力された投稿案のコードをコピーし、Googleスプレッドシートに貼り付けます。場合によってコードが崩れて出力される可能性もあるため、STEP1でダウンロードした一括インポート用CSVのフォーマットに合わせて適宜整えましょう。 準備ができたらGoogleスプレッドシートをCSVダウンロードし、SocialDogの予約投稿「一括インポート」機能からアップロードします。これで次月1ヶ月分の投稿予約が一度に完了します。 5. 運用する際に気をつけたいポイント プロンプトはかなり細かくルールを書き込んでいますが、AIが出した結果をそのまま公開・アップロード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。 6. まとめ SocialDogの「レポート自動作成機能」と「一括インポート」機能でデータの出力・登録を仕組み化し、「分析」と「次月の投稿案作成」はAIに任せることで、毎月のPDCAサイクルを大きく効率化できます。 ぜひ参考にしてみてください。 ▶︎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

X（Twitter）上のクチコミ急増を検知する「アラート」機能をリリースしました

概要 SocialDogは、X（Twitter）上のクチコミ急増を検知する「アラート」機能に対応しました。 自社に関するクチコミが急増した際、自動チェックで迅速にお知らせできるようになります。炎上対応に重要な初動の時間をしっかり確保できるほか、バズの発生検知にもご活用いただけます。 日常のSNS運用・分析から炎上リスクの検知まで、SocialDog1つでまるごと完結できます。 詳しくはSocialDogヘルプ記事をご確認ください。 対象プラン Professionalプラン、Businessプラン、Enterpriseプラン※アラートの設定上限は、Professional：1件、Business：3件、Enterprise：5件です。 この機能で実現できること 1. 「知らぬ間の炎上」を防ぐ、1時間以内の自動メール通知 監視したいキーワードと通知条件を設定すると、条件を満たしたタイミングでメールでお知らせします。異変をいち早く察知でき、チーム全体への迅速な共有・初期対応へつなげられます。 2. 高度な条件設定で「本当に必要な通知」だけをキャッチ 通知条件として、「時間あたりの件数」や「前日同時間帯比の増加率」を設定できます。また、表記揺れや関連ワードを漏れなく拾いつつ、無関係な投稿や不要なリプライの除外も可能です。誤検知を防ぎ、確認すべき投稿だけをピンポイントでキャッチできます。 3. キャンペーン反響やバズの早期キャッチ リスク対策だけでなく「短時間で◯◯件以上の言及」といったポジティブなバズやキャンペーン投下時の反響急増も即座に捉え、タイムリーな施策展開に活かせます。 活用例 初動対応の迅速化（リスク・炎上対策） ネガティブなクチコミの急増を察知し、事実確認や公表文の準備など「初動」の時間をしっかり確保できます。 バズやキャンペーン効果のリアルタイム計測 施策投下時の反響やバズを即座にキャッチし、ポジティブな投稿への反応や追加施策につなげられます。 💡設定のコツ 設定に迷ったら、まずはSocialDogのクチコミ推移で自社の普段の投稿ボリュームを確認し、データをダウンロードしてみるのがおすすめです。 ※Business、Enterpriseプラン対象 ダウンロードしたデータをChatGPTやClaudeなどのAIツールで分析すると、自社に適した件数や増加率の目安を検討しやすくなります。 開発背景 これまでSocialDogでは「クチコミ推移」でX上の投稿数の変化を確認できましたが、ユーザーが自ら画面を確認する必要があり、クチコミの急増を自動で検知・通知する仕組みはありませんでした。 SNS上で炎上や話題化が発生した際は、早期の状況把握と初動対応が重要です。X上の異変をより早く把握し、日々のSNS運用と同じツール上でリスク対策まで行えるよう、今回「アラート」機能の提供を開始しました。 今後もみなさまのSNS運用に役立つ機能を提供してまいります。 SocialDogについて SocialDog（ソーシャルドッグ）は、効果的で効率的なSNSマーケティングを実現するための機能を網羅したオールインワンツールです。 高度な予約投稿、フォロー・フォロワー管理、SNSキャンペーン運用、ソーシャルリスニング、分析・レポート作成、チームでのアカウント管理、複数アカウントの一元管理、競合分析など、効率的な運用をサポートします。 無料で始めることができ、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーに利用されています。 ▶︎資料のダウンロードはこちらから ▶︎無料で始める方はこちらから

【新機能】複数SNSアカウントの成果を1画面でまとめて比較できるようになりました

概要 SocialDogは、「投稿パフォーマンス」にて、複数SNSアカウントの成果を1画面でまとめて比較できるようになりました。 今回のアップデートにより、運用している複数アカウントの数値を、1つの画面・1つのグラフで横並びに可視化。ツールや画面を何度も切り替える必要がなくなり、アカウントごとの伸びや傾向をひと目で把握できるようになりました。 詳しくはSocialDogヘルプ記事 をご確認ください。 対象プラン ・Personal・Professionalプラン：基本の投稿分析 ・Business・Enterpriseプラン：高度な投稿分析（期間比較・グラフ表示など） この機能で実現できること 1. 「アカウント単位」の成果・フォロワー推移をひと目で比較 集計単位に「SNSアカウント」が追加され、フォロワー数・インプレッション・エンゲージメントなどの指標をアカウント間でまとめて比較できます。X（Twitter）・Instagram・Threadsなど、プラットフォームをまたいだ横断分析もスムーズです。 例：ブランド・店舗ごとの比較、注力すべきSNSの判断に 2. 投稿単位の成果・テーマの特定 並べ替えや「投稿タグ」機能により、どの投稿やテーマが成果につながったのかを可視化。アカウント全体の俯瞰だけでなく、投稿内容の振り返りまでスムーズに行えます。 3. CSVデータ×AIで、さらに深い考察・要因分析へ 複数アカウントのデータをCSVファイルで出力し、ChatGPTやClaudeなどのAIツールに読み込ませることで、「なぜこの投稿が伸びたのか」「次に試すべき企画は何か」といった深掘り分析や仮説検証が手軽に行えます。 例：投稿文面の傾向分析に 開発背景 これまで、SNSアカウントごとの数値は1アカウントずつ画面を切り替えて確認する必要があり、複数アカウントの成果をまとめて横断比較することが難しい状況でした。 今回のアップデートにより、投稿パフォーマンスの集計単位で「SNSアカウント」を選択するだけで、複数アカウントの数値やフォロワー推移を1画面・1つのグラフでまとめて比較できるようになりました。 今後もみなさまのSNS運用に役立つ機能を提供してまいります。 SocialDogについて SocialDog（ソーシャルドッグ）は、効果的で効率的なSNSマーケティングを実現するための機能を網羅したオールインワンツールです。 高度な予約投稿、フォロー・フォロワー管理、SNSキャンペーン運用、ソーシャルリスニング、分析・レポート作成、チームでのアカウント管理、複数アカウントの一元管理、競合分析など、効率的な運用をサポートします。 無料で始めることができ、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーに利用されています。 ▶︎資料のダウンロードはこちらから ▶︎無料で始める方はこちらから

【新機能】投稿の「承認ワークフロー」機能をリリースしました

概要 SocialDogは、投稿の「承認ワークフロー」機能をリリースしました。 今回のアップデートにより、投稿編集者が作成した投稿を、SNSアカウント管理者が承認してから公開する運用ができるようになりました。公開前のダブルチェックがSocialDog上で完結し、外部ツールでの承認依頼やステータス管理が不要になります。 投稿の作成から承認・予約・公開までを一つのツールで管理できるため、誤投稿を防ぎながら、チームで安心してSNS運用を進められます。 詳しくはSocialDogヘルプ記事 をご確認ください。 対象プラン Businessプラン、Enterpriseプラン この機能で実現できること 1. 二重管理・転記作業の手間を削減 これまでExcelやスプレッドシート、チャットツールで行っていた承認依頼やステータス管理が不要になります。承認済みの本文を投稿画面へ転記し直す二度手間や、転記ミスを減らせます。 2. 誤投稿や確認漏れを防止 作成した投稿は、SNSアカウント管理者が承認するまで公開されません。誤字脱字や意図しない投稿を防ぎ、リスク管理を徹底できます。 3. 修正から再依頼までスムーズに進行 差し戻しや取り下げ、承認待ちのまま予定日時を過ぎた場合の自動差し戻しにも対応しています。一連のやり取りをSocialDog上でスムーズに進められます。 4. メール通知で承認待ちの滞留を防止 承認依頼・承認完了・差し戻しなどのタイミングでメール通知が届くため、確認作業が後回しになるのを防ぎ、公開までスムーズに進められます。 開発背景 これまでSNS運用の現場では、投稿の公開前チェックをExcelやスプレッドシート、チャットツールなどの外部ツールで行うケースが多く、承認状況の管理や承認済み内容の転記に手間がかかっていました。 多くのユーザーのみなさまから「投稿の作成から承認・公開までをSocialDog上で完結させたい」というご要望をいただき、今回「承認ワークフロー」機能の提供を開始しました。 今後もみなさまのSNS運用に役立つ機能を提供してまいります。 SocialDogについて SocialDog（ソーシャルドッグ）は、効果的で効率的なSNSマーケティングを実現するための機能を網羅したオールインワンツールです。 高度な予約投稿、フォロー・フォロワー管理、SNSキャンペーン運用、ソーシャルリスニング、分析・レポート作成、チームでのアカウント管理、複数アカウントの一元管理、競合分析など、効率的な運用をサポートします。 無料で始めることができ、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーに利用されています。 ▶︎資料のダウンロードはこちらから ▶︎無料で始める方はこちらから

【新機能】Threadsの投稿分析に対応しました

概要 SocialDogは、投稿の効果を確認できる「投稿パフォーマンス」機能で、Threadsの投稿分析に対応しました。 今回のアップデートにより、Threadsの投稿へのインプレッション数やエンゲージメント数、フォロワーの動きを、表やグラフでまとめて確認できるようになりました。公式アプリを開く必要がなく、Threadsの投稿から分析までをSocialDogだけで完結できます。 さらに、X（Twitter）、Instagramと合わせてThreadsも同じフォーマットで管理できるため、社内やチームへの成果報告・成果共有をスムーズに行えます。 詳しくはSocialDogヘルプ記事 をご確認ください。 対象プラン ・Personal・Professionalプラン：基本の投稿分析 ・Business・Enterpriseプラン：高度な投稿分析（期間比較・グラフ表示など） この機能で実現できること 1. Threadsの投稿の成果を、表やグラフでまとめて可視化 表やグラフで直感的に成果（投稿へのインプレッション数やエンゲージメント数・フォロワー純増など）や投稿種別ごとの傾向を把握できます。 2. 複数アカウント・複数SNSを1画面で分析 X（Twitter）、Instagramと合わせて、ThreadsもSocialDogの1つの画面でまとめて成果を確認できます。複数のアカウントやSNSをまたいだ運用も、ツールを行き来せずに振り返ることができます。 ※Personalプランは最大2アカウント、Professionalプランは最大3アカウントまで連携できます。また、Personalプラン・Professionalプランともに、X（Twitter）アカウントの連携は1個までとなります。 3. 「社内報告・成果共有」がスムーズに 分かりやすいフォーマットのため、SocialDogの画面を見せるだけで成果が伝わりやすく、レポート作成や説明の手間を軽減できます。 開発背景 これまでSocialDogでは、Threadsの投稿はできるものの、その分析には対応していませんでした。投稿の反応を確認するにはThreadsの公式アプリを開く必要があり、他のSNSと比較したり社内で共有したりする際は、データを手作業でまとめる手間がかかっていました。 今回のアップデートにより、Threadsの投稿から分析までSocialDog内で完結し、他のSNSと同じフォーマットで振り返れるようになりました。 今後もみなさまのSNS運用に役立つ機能を提供してまいります。 SocialDogについて SocialDog（ソーシャルドッグ）は、効果的で効率的なSNSマーケティングを実現するための機能を網羅したオールインワンツールです。 高度な予約投稿、フォロー・フォロワー管理、SNSキャンペーン運用、ソーシャルリスニング、分析・レポート作成、チームでのアカウント管理、複数アカウントの一元管理、競合分析など、効率的な運用をサポートします。 無料で始めることができ、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーに利用されています。 ▶︎資料のダウンロードはこちらから ▶︎無料で始める方はこちらから

【新機能】TikTokへの投稿に対応しました

概要 SocialDogは、TikTokへの投稿に対応しました。 今回のアップデートにより、X（Twitter）、Instagram、Facebook、YouTube、Threadsに続き、TikTokへの投稿もSocialDogひとつで完結できるようになりました。 詳しくはSocialDogヘルプ記事 をご確認ください。 対象プラン Freeプラン含む全プラン対象 この機能で実現できること 1. 動画コンテンツの複数メディア展開を効率化 TikTokを含む複数のSNSアカウントへ、投稿をまとめて作成・予約できます。特に「1つの動画を、Instagramではリール動画、TikTokではショート動画として、同時に投稿する」といった使い方ができるため、動画運用の手間を最小限に抑えつつ、より多くの人に動画を届けられます。 2. カレンダーによる投稿スケジュールの可視化 X（Twitter）やInstagram、Threadsなどと同様に、TikTokの投稿スケジュールも一つのカレンダー上で確認・編集できます。SNSごとの投稿スケジュールに漏れや重複がないか、一目でチェック可能です。 3. プレビュー確認や下書きなどの便利機能も充実 投稿予約はもちろん、投稿前に実際の見え方を確認できるプレビュー機能も搭載しています。さらに投稿の「下書き保存」や「予約枠設定」、「投稿履歴の確認」など、運用の効率化をサポートする機能が揃っています。 開発背景 これまでX（Twitter）やInstagram、Threadsへの投稿はSocialDogで一元管理できたものの、TikTokへの投稿については公式アプリから手動で行う必要がありました。多くのユーザーの皆さまより「SocialDogでTikTokも管理したい」というご要望をいただき、今回TikTokへの投稿に対応しました。 今後もみなさまのSNS運用に役立つ機能を提供してまいります。 SocialDogについて SocialDog（ソーシャルドッグ）は、効果的で効率的なSNSマーケティングを実現するための機能を網羅したオールインワンツールです。 高度な予約投稿、フォロー・フォロワー管理、SNSキャンペーン運用、ソーシャルリスニング、分析・レポート作成、チームでのアカウント管理、複数アカウントの一元管理、競合分析など、効率的な運用をサポートします。 無料で始めることができ、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーに利用されています。 ▶︎資料のダウンロードはこちらから ▶︎無料で始める方はこちらから

【新機能】SNSレポートの自動作成機能をリリースしました

概要 SocialDogは、SNSレポートの自動作成機能をリリースしました。 今回のリリースにより、連携しているSNSアカウント（X（Twitter）・Instagram）の運用データを、PowerPointファイルでワンクリック出力できるようになりました。これまで手作業で行っていた毎月の定例報告やクライアントへの提出資料づくりの工数を、大幅に削減します。 詳しくはSocialDogヘルプページをご確認ください。 対象プラン Businessプラン、Enterpriseプラン レポート内容 全体サマリー アカウント全体の主要指標が、1枚のスライドで一目でわかります。 推移グラフ インプレッションやエンゲージメント、リーチ数などの推移をグラフ化することで、施策の効果を直感的に把握できます。 投稿一覧（ランキング） 期間内で反響の大きかった／小さかった投稿を抽出します。両者を比べることで、どのような投稿がユーザーから支持されたのかを一覧で振り返りできます。 この機能で実現できること 1. レポート作成をワンクリックで データの集計からグラフ化、スライドへのまとめまで、これまで手作業で行っていた一連の作業がワンクリックで完了します。毎月のレポート作成にかかっていた工数を大幅に削減できるため、「データ分析」や「次の戦略立案」といった本来注力すべき業務に集中できる環境が整います。 2. アカウントの成果が一目でわかる充実のデータ アカウント全体の「全体サマリー」や前月比などの期間比較に加え、反響の大きかった「投稿一覧」まで、報告に必要なデータをビジュアルで直感的に把握できます。期間は任意で設定できるため、前月比のような定点比較だけでなく、施策実施前後や特定キャンペーン期間など、目的に合わせた期間同士で比較できます。 3. カスタマイズ自由なPowerPointファイルで出力 出力されたグラフやサマリーに対し、PowerPointファイル上で直接編集したり、あらかじめ用意されたコメント欄にテキストを入力したりできるため、自社に合わせた報告プロセスにそのまま組み込めます。 活用例 社内やクライアントへの「月次定例報告」に 毎月発生するSNS運用の実績報告資料として、ダウンロードしたPowerPointレポートをそのまま提出、または社内会議のスライドとして活用できます。KPIの推移や反響の大きかった投稿から課題と勝ちパターンを把握し、次月の改善方針の策定までスムーズに進められます。 施策・キャンペーンの「効果検証」に キャンペーンや特定施策の前後を任意期間で比較し、成果を定量的に検証できます。エンゲージメント率の推移やフォロワーの増減から施策のインパクトを見極め、次回施策の精度向上につなげられます。 SocialDogについて SocialDog（ソーシャルドッグ）は、効果的で効率的なSNSマーケティングを実現するための機能を網羅したオールインワンツールです。 高度な予約投稿、フォロー・フォロワー管理、SNSキャンペーン運用、ソーシャルリスニング、分析・レポート作成、チームでのアカウント管理、複数アカウントの一元管理、競合分析など、効率的な運用をサポートします。 無料で始めることができ、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーに利用されています。 ▶︎資料のダウンロードはこちらから ▶︎無料で始める方はこちらから