1,000記事を分析してわかった、よく読まれるnoteの共通点

こんにちは、ほんたんです！

ぼくはかれこれ6年くらいnoteを書いているんですが、毎日投稿を始めて814日経過し、記事数は1,051本ぐらいあります。そのデータを丸々Claudeに分析してもらったら、おもしろいことが分かりました。

今日は、1,000記事分のデータから見えてきた「よく読まれる記事」の共通点をまとめてみます。

当たり記事は、100本に1本

これは何となくそうだろうと思っていましたが、実際に数字で見てみると、読まれる記事は本当にごく一部ということでした。偏りがけっこう大きい。

上位10本だけで全体のPVの39%。1位のメロジョイの記事は、1本だけで全体の21%になっていました。1年以上伸び続けていた記事です。

上位1%に入る「当たり記事」は、だいたい100本に1本くらいの割合です。もし10本しか書いていなかったら、当たりを引ける確率はめちゃくちゃ低くなります。毎日書いてきたからこそ、こういう分析ができるようになりました。

特にnote初心者の人は、とにかく記事を書きまくって、まずは100記事を書くのが良いと思います。たぶん、そのうち一本ぐらいは当たります。

2つのタイプがある

当たった記事は、2つのタイプに分類することができました。それぞれ紹介していきます。

ひとつは「検索で見つけてもらう型」
たとえば、娘がハマっているメロジョイやシャインマスカットボンボン、リアルピースを、親目線で調べた記事です。

PVは大きいけど、スキはほとんど付きませんでした。とにかく拡散される記事みたいな位置づけです。Google検索で引っかかりやすくなったり、noteに参照されやすくなる記事です。流行を先取りしてnoteに書くとこれが狙えます。

もうひとつは「noteの中で広がる型」
前まで固定記事にしていた「いい子」の記事や、noteの差別化について書いた記事です。こちらはスキやコメントがたくさん付きました。今でも継続的に読んでもらえています。

この2つは、狙い方がまったく違います。

検索型は「娘が欲しがっているもの」を、ほかの人より早く書く。note内型は、常識をひっくり返すような主張とかを、みんなにわかりやすい形で書く。

note記事を1本ずつ見ていたら、この違いには気づけなかったと思います。どっちでバズらせるかは戦略次第ですが、認知度を狙うならまずはGoogle検索に引っかかりやすいとか、AIに参照されやすい記事を狙ったほうが長期的には効果があるかなと。

ジャンル別にみると

ジャンル別でもおもしろい結果が出ました。

1記事あたりのPVは流行りモノ・エンタメが1位で、メインで書いている子育ては4位。ただ、スキの数はどのジャンルもほぼ同じでした。スキはいつも読んでくれている方が付けてくれていて、PVの差は「テーマ」で決まる、ということみたいです。

子育ての中では、「甘やかす」「わがまま」がテーマの記事は強く、「叱る」がテーマの記事は弱めでした。子育てについては、前向きなメッセージが好まれているみたいです。みんな前向きに子育て頑張りたいですよね。

もったいない記事がある

今まで書いてきた記事をインプレッション（どれだけ届いたか）とスキ（どれだけ刺さったか）の2軸で4つに分けてみました。すると、、

「①主力」には娘と毎朝30分勉強した話やClaude Codeでアプリを10個作った話のような、具体的な体験談のような記事が入っていました。

一方、「③ファン向け」には子どものわがままを聞いてあげたほうが「いい子」に育つ話のように、読んだ人には刺さるのに、届く範囲が狭い記事が集まっていました。使い分けが大事ですね。

特に、③に多かったのがタイトルが短くて抽象的なせいで損をしているんです。実際、41字以上のタイトルは20字以下より1.4倍くらい多く表示されていました。タイトルの文字数は多いほうが読まれることが分かりました。

「④伸び悩み」には習うより、慣れろのような一言タイトルが並んでいて、ちょっと耳が痛かったです。タイトルをめんどくさがらずにちゃんと練ることが大事だと反省点です。もっと具体的にしないと。

毎日投稿の効果

毎日書くこと自体にも効果がありました。

1記事あたりのインプレッションは、毎日投稿を始めた2024年夏の1,582から、2026年1〜3月の7,501まで、約4.7倍。ただ、その後は横ばいです。続けるだけで伸びる時期はいったん終わって、次は「どう書くか」が大事になってきたんだと思います。いよいよ難しいフェーズです。

これから取り組むこと

・タイトルをちゃんと練って、③を①に持っていく

・娘がハマっている流行りモノは、早めに「調べてみた」記事にする。拡散力のある記事を書く。

・検索から来た人が、次に読む記事への導線をつくる。毎日書いてるとめんどくさくなるんですよね、、

・読む人の役に立つハウツーを書く

おまけ

Claudeでデータを分析したやり方について補足しておきます。

Claudeにやってもらったことはシンプルです。noteのダッシュボードから全記事のインプレッション、ページビュー、スキ、コメントを集めて、Excelにまとめて、傾向を分析して、グラフにする。コンピュータユースを使いました。ブラウザを自由に操作してサクサクやってくれます。

プロンプトとしては、「全記事の数字をExcelにまとめて、よく読まれている記事の傾向を分析して」ということだけです。勝手に動き回られてしまうと困るので、「記事の投稿は絶対にしないでね」と注意はしておきました。

自分でやったら何日もかかりそうな作業ですが、AIはさくっとやってくれました。だいたい10分ぐらいで分析が終わりました。しかも、ダッシュボードの合計とぴったり一致していて、数字も正確。すばらしいです。

データが重要になってくる

ここが今日いちばん伝えたいことです。

例えば、同じ図を直近の10本だけで作ると、点が真ん中に固まって「どれも似たような記事」にしか見えません。1,000本以上あるからこそ、当たりの型と、もったいない記事の違いがはっきり分かれて見えるんです。

AIがいくら賢くても、渡すデータが10個ならできることは限られます。1,000個あれば、人間では気づけないパターンまで見つけてくれる。AIの実力を引き出すのは、結局こちらが持っているデータの量なんだと思います。

AI時代にやっておくべきことは、データをひたすら溜めておくことです。これが本当に重要になってきます。

というわけで

AIはこれから、誰でも当たり前に使えるようになります。そうなったときに差がつくのは、「AIに渡せる自分だけのデータ」をどれだけ持っているかです。

ぼくが続けてみて大事だと思ったのは、次3つです。

・毎日少しでもいいから、書いて残す
・結果がどうだったかの数字も残す
・ある程度溜まったら、AIに渡して分析してみる

将来のためにnote記事を一本書いてみてはいかがでしょうか。それが積み重なっていけば、長期的にみると他の人と差別化できるようになるかもしれません。

それではまた！