なんとなく書いてきたnote70本をデータ分析したら、恥ずかしい事実が出てきた

はじめに　この記事は、こんな人に読んでほしい

• noteを書いてきたけど、何が刺さるかわからない

• 有料記事を出したけど、ほとんど売れていない

• データ分析なんて自分には無理と思っている

• 毎回「今日は何を書こう」と悩んでいる

全部、数日前の私です。

noteを書き始めて
気づいたら70本を超えていました。

でも正直に言います。
「何が正解か、ずっとわかっていなかった」

なんとなく書いて
なんとなく投稿して
なんとなくスキをもらって。

それを繰り返していただけでした。

ところが先日

自分の70本分の記事データを
スプレッドシートに一覧化して、
AIに分析させてみたら、

恥ずかしくなるくらい明確な事実

が出てきました。
私の記事をまとめたスプレッドシートはこちら⏬

この記事では
この分析結果を全部お見せします。

結果　この記事でわかること

先に答えをお伝えします。

この記事でわかること
① 有料記事と無料記事、スキ数の差は約3倍
② スキ率25％超えの記事に共通する3つの法則
③ ChatGPT・Gemini・Claudeで誰でもできる分析方法

難しいことは一切ありません。
スプレッドシートのデータを
AIに貼り付けるだけ。

ChatGPTの無料版でも、Geminiでも
Claudeでも同じようにできます。

プログラミングの知識も
データ分析の経験も不要です。

私の経験　70本分の、恥ずかしい事実

〈衝撃①〉有料にした途端、誰も読まなくなった

分析して最初に目に飛び込んできた数字が
これです。

無料記事（61本）の平均スキ数：82
有料記事（ 9本）の平均スキ数：27
差は約3倍。

有料にした瞬間、スキが激減していた。

正直、薄々わかっていました。
でも数字で突きつけられると
さすがに堪えます。

なぜこうなるのか。しばらく考えました。

答えはシンプルでした。

「お金を払う前に、信頼が必要だった。」

私のことを知らない人が
いきなり有料記事を買うはずがない。

まず無料記事で
「この人の話は面白い」
「この人は信頼できる」
と感じてもらって初めて有料記事に手が伸びる。

当たり前のことなのに、
やってみるまでわかっていませんでした。

〈衝撃②〉売れている記事は「営業ノウハウ」じゃなかった

私は30年の営業キャリアがあります。
だからnoteでも営業に関する記事を書けば
読まれると思っていた。

でも数字は正直です。

スキ数TOP5とスキ率を見てください。

1位　自己紹介とこれからのnote
　　　　スキ480　ビュー1,245　スキ率38.6％

2位　薄っぺらい自分を認めたら家族の笑い声が聞こえてきた
　　　　スキ190　ビュー725　　スキ率26.2％

3位　今日、心が溢れました
　　　　スキ157　ビュー620　　スキ率25.3％

4位　「長くは生きられない」と言われた娘が就職するまでの25年
　　　　スキ137　ビュー540　　スキ率25.4％

5位　100円あれば無敵だったあの時代
　　　　スキ132　ビュー534　　スキ率24.7％

全部、家族か感情の話でした。

営業ノウハウの記事は、このランキングに1本も入っていない。

そして、もう一つ気づいたことがあります。

スキ率です。

noteの平均スキ率は5〜10％と言われています。

ところが私のTOP5は、
全部24％超え。最高は38.6％。

つまり
「読んだ人の約4人に1人がスキを押している」

ビュー数が少なくても
ちゃんと刺さった人はスキを押してくれている。
これは数字を見て、初めて気づきました。

「読まれなかった」のではなく
「届いた人には、ちゃんと届いていた」。

その事実が、少し救いになりました。

〈衝撃③〉タイトルに「場面」があると強い

TOP5の記事タイトルをもう一度見てください。

全部に共通することがあります。

読んだ瞬間に、場面が浮かぶ。

「薄っぺらい自分を認めたら家族の笑い声が聞こえてきた」
「今日、心が溢れました」
「100円あれば無敵だったあの時代」

一方、スキが少ない記事のタイトルはこうです。

「50代の生き方｜人生の棚卸し｜自分の武器探し」　→22スキ
「30年の営業経験は武器になるのか」　　　　　　　→19スキ
「何も見当たらない50代の武器について考えてみた」→81スキ

テーマは悪くない。でも、場面が浮かばない。

「営業経験について書いた記事」と
「誰もいない会社に出社した日の記事」
どちらが読みたいか、一目瞭然です。

【強いタイトルの共通点】
・具体的な場面がある
・感情が乗っている
・読んだ瞬間に映像が浮かぶ

【弱いタイトルの共通点】
・「〇〇について考えてみた」
・「〇〇の方法」
・キーワードの羅列

これも、データを見るまで言語化できていませんでした。

どうやって分析したか

「こんな分析、どうやってやるの？」

難しくありません。やることはたったこれだけです。

STEP1　自分のnote記事データをスプレッドシートに一覧化する
STEP2　そのデータをコピーする
STEP3　AIのチャット画面に貼り付けて、こう聞く

「この記事データを分析して、
　スキが多い記事の共通点を教えてください」

以上です。

ChatGPTの無料版でも、Geminiでも、Claudeでも同じようにできます。

AIは貼り付けたデータを読んで、こんなことを教えてくれます。

・スキが多いテーマの傾向
・タイトルの特徴
・投稿頻度とスキ数の関係
・次に書くべき記事のアイデア

一人で考えていると
どうしても視野が狭くなる。

でもデータを持ったAIと話すと、
自分では気づかなかった角度からの
提案が出てくる。

50代で、デジタルが苦手な私が
今いちばん面白いと感じている使い方です。

スプレッドシートはどうやって作るのか

「でも、そのスプレッドシートはどうやって作るの？」

そう思った方、正直に言います。

ここが一番大変でした。

だから、プロンプトを作りました

私はこのスプレッドシートを作るために
4つのAIで20〜30回失敗しました。

「自分には無理なんじゃないか」
と思った夜も、正直ありました。

それでも諦めなかった理由は一つ。
「できたら、この面倒さから解放される」
という確信があったから。

20〜30回の試行錯誤の末、ついに動きました。

その過程で学んだ
「AIへの正しい頼み方」
「つまずく場所と対処法」
「コードの貼り付け方から実行まで」
を、全部まとめた記事を出しています。

プログラミングの知識：不要
所要時間：約10〜15分
価格：300円

「また手入力か…」という夜を、終わらせたい方へ。

データを見てから、私が変えたこと

この分析を終えて、
自分の記事について客観的に見ることが出来ました。

✅ 感情が動いた瞬間を書くと伸びる
✅ タイトルに「場面」を入れるとビューが増える

有料記事についてはこれからです。
ここが一番弱いところ。

フォロアーさんの営業fafaさんが
自身の記事の偏差値を図る記事を出されていました。

ここでの私の収益化の査定は　
　　　3/15　←16点満点の3点です💧
（営業fafaさんの紹介と私の結果記事は後日だします）　

70本書いてきて、やっとわかったことです。

あなたも自分のデータを見てみてください。

きっと私と同じように、
「こんな記事が刺さっていたのか」という発見があるはずです。

そしてその発見が、次の記事を書く「根拠」になります。

なんとなく書くのをやめて、データを持って書く。

それだけで、noteが少し変わります。

この記事が役に立ったら、スキをいただけると励みになります。 「自分のデータも分析してみました」というコメントも、ぜひ。

次回は
このスプレッドシートを、「これから」に活用する方法を書いていきます。