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name: takumaoshiro/sns-engagement-analysissnsエンゲージメント分析
source: https://app.decimal.ai/s/takumaoshiro-sns-engagement-analysissns@1/SKILL.md
source_sha256: 4006331ba047
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# SNS Engagement Analysis（SNSエンゲージメント分析）

> X/Twitter・Instagram・TikTok・YouTubeのエンゲージメントデータを横断分析し、SNS運用担当者・コンテンツクリエイターに最適な投稿戦略を提示するスキル

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## 1. Overview

- **Purpose**: SNS各プラットフォームのエンゲージメント率を算出・比較し、最も効果的なコンテンツタイプ・投稿タイミング・ハッシュタグ戦略を特定する
- **Audience**: SNS運用担当者（ソーシャルメディアマネージャー）、コンテンツクリエイター
- **Frequency**: Weekly / Monthly
- **Time to complete**: 20-40 min（データ準備含む）

### When to use

週次/月次のSNSパフォーマンスレビュー時に実施する。また、エンゲージメント率の急激な低下を検知した際や、新プラットフォームへの参入検討時、キャンペーン終了後の振り返りにも活用する。

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## 2. Input Data

### Required

| Data Source | Format | Description |
|-------------|--------|-------------|
| 投稿別エンゲージメントデータ | CSV / API JSON | いいね・コメント・シェア・インプレッション・リーチ（投稿単位） |
| フォロワー数 | CSV / 手入力 | 各プラットフォームの現在のフォロワー数 |
| 投稿スケジュール | CSV | 投稿日時・プラットフォーム・コンテンツタイプ |

### Optional

| Data Source | Format | Description |
|-------------|--------|-------------|
| ハッシュタグデータ | CSV | 使用ハッシュタグとそのリーチ・エンゲージメント貢献 |
| フォロワー属性データ | CSV / API JSON | 年齢・性別・地域・アクティブ時間帯 |
| 競合SNSアカウントデータ | CSV | ベンチマーク用の競合エンゲージメント指標 |
| UGC（ユーザー生成コンテンツ）データ | CSV | メンション・リポスト・引用ツイート数 |

### Data Quality Checks

- 投稿データの期間が分析対象期間を完全にカバーしていること
- インプレッション/リーチが0の異常レコードがないこと（API取得エラーの可能性）
- プラットフォーム間でエンゲージメント指標の定義差を確認（例: X のインプレッション vs Instagram のリーチ）

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## 3. Analysis Steps

### Step 1: Engagement Rate Calculation（エンゲージメント率算出）
プラットフォーム別にエンゲージメント率を算出する。
- **Instagram**: (いいね + コメント + 保存) / フォロワー数 x 100
- **X/Twitter**: (いいね + RT + リプライ) / インプレッション x 100
- **TikTok**: (いいね + コメント + シェア) / 視聴回数 x 100
- **YouTube**: (高評価 + コメント) / 視聴回数 x 100

### Step 2: Content Type Performance（コンテンツタイプ別パフォーマンス）
投稿をコンテンツタイプ（画像/動画/カルーセル/テキスト/リール/ストーリーズ等）に分類し、タイプ別の平均エンゲージメント率を比較する。トップパフォーマンス投稿の共通要素を抽出する。

### Step 3: Optimal Posting Time Analysis（最適投稿時間分析）
曜日 x 時間帯のヒートマップを作成し、エンゲージメント率が最も高い投稿タイミングを特定する。フォロワーのアクティブ時間帯データがあれば照合する。

### Step 4: Hashtag Effectiveness（ハッシュタグ効果分析）
使用ハッシュタグごとのリーチ・エンゲージメント貢献を集計し、効果の高いハッシュタグセットを特定する。ハッシュタグ数とエンゲージメントの相関も確認する。

### Step 5: Follower Growth Trend（フォロワー成長トレンド）
期間中のフォロワー増減推移を追跡し、成長率を算出する。エンゲージメント率の高い投稿とフォロワー増加の相関を分析する。

### Step 6: Platform Comparison（プラットフォーム横断比較）
全プラットフォームの指標を正規化して比較し、リソース配分の最適化提案を行う。

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## 4. Output Format

### Summary (top-level)
- 全プラットフォーム統合エンゲージメント概況（前期比付き）
- ベストパフォーマンス投稿 Top 3（プラットフォーム横断）
- 最も改善が必要なプラットフォームと具体的アクション

### Detail sections
- **Platform Comparison Dashboard**: プラットフォーム別 KPI 一覧表
- **Content Type Ranking**: コンテンツタイプ別エンゲージメント率ランキング
- **Posting Schedule Heatmap**: 曜日 x 時間帯のエンゲージメントヒートマップ
- **Hashtag Performance**: ハッシュタグ別効果一覧
- **Follower Growth Chart**: フォロワー推移グラフ

### Visualizations
- プラットフォーム別エンゲージメント率の棒グラフ
- 曜日 x 時間帯ヒートマップ
- コンテンツタイプ別パフォーマンス比較チャート
- フォロワー成長推移折れ線グラフ

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## 5. Judgment Criteria

| Metric | Excellent | Good | Average | Low |
|--------|-----------|------|---------|-----|
| Instagram ER | >6% | 3-6% | 1-3% | <1% |
| X/Twitter ER | >1.5% | 0.5-1.5% | 0.2-0.5% | <0.2% |
| TikTok ER | >10% | 5-10% | 2-5% | <2% |
| YouTube ER | >5% | 2-5% | 1-2% | <1% |
| Follower Growth (月次) | >10% | 3-10% | 1-3% | <1% |

### Decision Rules

- Instagram エンゲージメント率 <1% → コンテンツ戦略の抜本的見直しを推奨
- 特定コンテンツタイプのERが平均の2倍以上 → そのタイプの投稿頻度増を推奨
- 曜日/時間帯でER差が3倍以上 → 投稿スケジュールの最適化が高優先
- フォロワー成長率が前月比マイナス → アラート: 原因調査を推奨
- プラットフォーム間でER差が5倍以上 → リソース再配分を検討

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## 6. Examples

### Sample Input
```
platform: Instagram
period: 2026-03-01 ~ 2026-03-31
followers: 15,200
posts: 24

engagement_data:
  - date: 2026-03-01
    type: carousel
    likes: 420
    comments: 38
    saves: 65
    impressions: 8,200
    reach: 5,100
  - date: 2026-03-03
    type: reel
    likes: 1,250
    comments: 92
    saves: 210
    impressions: 45,000
    reach: 32,000
  ...
```

### Sample Output
```
## SNSエンゲージメント分析 — 2026年3月

### 全体サマリー
- Instagram ER: 4.2%（Good — 前月比 +0.8pt）
- X/Twitter ER: 0.8%（Good — 前月比 +0.1pt）
- TikTok ER: 7.5%（Good — 前月比 -1.2pt）

### ベスト投稿 Top 3
1. [Instagram Reel] 3/15 18:00 — ER 12.3%, Reach 32K
2. [TikTok] 3/22 20:00 — ER 11.8%, Views 85K
3. [Instagram Carousel] 3/08 12:00 — ER 8.1%, Reach 12K

### コンテンツタイプ別
- Reel: 平均ER 8.5% ← 最も高パフォーマンス（投稿頻度増推奨）
- Carousel: 平均ER 4.2%
- Static Image: 平均ER 2.1%

### 最適投稿時間
- 平日: 12:00-13:00, 18:00-20:00
- 休日: 10:00-11:00, 20:00-22:00

### アクション
1. Reelの投稿頻度を週2→4に増加
2. 火・木・土 18:00の投稿を固定化
3. ハッシュタグ「#○○」を全投稿に追加（ER+1.5pt効果）
```

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## 7. Do's and Don'ts

### Do
- プラットフォーム固有のER計算式を正しく使い分ける（指標定義が異なる）
- エンゲージメント率はフォロワー規模で文脈化する（大規模アカウントはER低下傾向）
- コンテンツタイプの分析では最低10投稿以上のサンプルで判断する
- 投稿時間の分析ではフォロワーのタイムゾーンを考慮する
- 異常値（バズ投稿）は別途分析し、通常投稿の傾向と分けて報告する

### Don't
- 異なるプラットフォームのER数値を直接比較しない（計算式が異なる）
- フォロワー数の増減だけでアカウント健全性を判断しない（質も重要）
- 1週間未満の短期データで投稿時間の最適化を結論づけない
- バズ投稿を含めた平均値で通常のパフォーマンスを評価しない
- ハッシュタグの効果を単一投稿の結果だけで判断しない

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## 8. Agent Guide

When executing this analysis skill:

```
You are performing SNS Engagement Analysis（SNSエンゲージメント分析）.
Key rules:
- Use platform-specific engagement rate formulas (Instagram: likes+comments+saves/followers, X: engagements/impressions, etc.)
- Engagement benchmarks: Instagram <1% = low, 1-3% = average, 3-6% = good, >6% = excellent
- Always normalize metrics when comparing across platforms
- Output must include: Platform Comparison, Content Type Ranking, Posting Time Heatmap, and actionable recommendations
- Flag anomalies: follower growth negative, ER drop >30% MoM, single post >10x average ER
- Use Japanese for all output unless instructed otherwise.

Refer to the full SKILL.md for thresholds, output format, and detailed steps.
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