Substackの数字、ぶっちゃけどこを見るべき？閲覧数だけ見てたら危ないかも？

フォロワーや閲覧数の「見える数字」に振られない、本当に効く指標の話

Substackの閲覧数、地味に伸びてきて嬉しい……ってなる時、ありませんか？
僕はなります！！（食い気味）

でも実は、その「閲覧数」だけ見て満足してると・・・ちょっと危ないんですよね。

最近、Substackのデータをじっくり分析する機会があったんですけど、「あ、これ見るべき数字、ここじゃなかったわ」って気づいたことがあって。

今日はその話、シェアしますね。

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①どこから来た人が”動いてくれる”人なのか

まず最初に見たのが、流入元別のデータなんです。

direct、direct to app、email、Google検索、X（旧Twitter）……いろんなところから人が来てくれてるんですけど、ここで大事なのは「人数」じゃなくて「転換率」、つまり「来た人のうち何%が登録してくれたか」なんですよね。

実際に自分の数字を見てみたら、面白い差が出てて。

Google検索からの転換率が、自分の中では一番高かったんです。逆にX（旧Twitter）からの転換率は、それよりだいぶ低くて。Σ(ﾟДﾟ)マジデ？

ユーザー数自体はGoogleとXでほぼ同じくらいだったのに、登録に繋がる割合が3〜4倍くらい違ったんですよね。これ、最初見たとき「えっ」って声出ました（笑）

なんでこんな差が出るかというと、たぶん「来た理由」が違うからなんですよ。

Xから来る人は、タイムラインで「たまたま見かけた」状態。
Google検索から来る人は、「知りたいことがあって調べてた」状態。

同じ1人でも、温度感が全然違うんですよね。

だから、Xからの流入が少ないからって悲観する必要はなくて、Xは「最初に知ってもらう装置」、Googleは「すでに興味がある人を捕まえる装置」って、役割が違うだけなんです。

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②記事ごとの”登録される力”を見る

次に見たのが、記事ごとの「閲覧数のうち何%が登録に繋がったか？」という数字。

これも、「閲覧数が多い記事＝強い記事」じゃないことが、はっきり見えてきたんです。

実際、自分の記事を並べてみて登録に繋がる率がいちばん高かったのは、閲覧数トップの記事じゃなくて、もっと地味な「使い方解説」系の記事だったんですよね。

逆に、思想系・エッセイ系の記事は、閲覧数も読まれた感（エンゲージメント）もそこそこあるのに、登録の率で見ると控えめだったりして。(ノ∀`)ﾀﾊｰ

これ、最初は「思想記事、意味ないのかな……」って、ちょっと凹みそうになったんですけど・・・よく考えたら、そうじゃないんですよね！

たぶん、ハウツー系の記事で「お、この人ちゃんと使い込んでるな」って思って、その流れでプロフィールとか他の記事も見て、思想系の記事で「あ、この人の考え方、結構好きだな」って思って登録する……みたいな順番が起きてるんだと思うんです。

つまり、登録のボタンを押す記事と、登録したくなる理由を作ってる記事は、別だったりするんですよね。

（実際、過去に書いた使い方解説系の記事が、まさにこのパターンでした。）

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③”読まれた感”も、ちゃんと意味がある

最後に、エンゲージメント率（いいねや反応の割合）も見たんですけど。

これは登録には直結しなくても、「自分の発信、ちゃんと読まれてるんだな」っていう温度感を測る数字として、すごく参考になりました。

特に、自分の失敗談や、ちょっと数字を見せながら書いた記事は、このエンゲージメント率がぐっと上がってて。「あ、やっぱり正直に書くと、ちゃんと伝わるんだな」って、データで裏付けされた感じがしましたね。(・∀・)

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見える数字に、振りまわされすぎない

ここまで書いてきて思ったのは、結局、閲覧数とかフォロワー数っていう「見える数字」だけ見てると、けっこう判断ミスるな、ということなんです。

数字が大きいと、つい「これは良い記事だ」って思っちゃうんですけど、実際にはその裏に「比率」っていう、もう一段深い数字が隠れてるんですよね。

これって、SNSとかWebの世界、けっこうあちこちにある話だと思うんです。見た目の大きさに引っかかって、本当に見るべきところを見落とす……みたいな。

だから、自分のデータを見るときも、「増えた」「伸びた」だけで満足せず、一回「比率」に変換してみる癖、つけといて損はないと思います。( ･`ω･´)

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まとめ

まとめると、自分が今回見て良かったと思った数字は、この3つです。

• 流入元ごとの転換率（どこから来た人が動いてくれるか）

• 記事ごとの登録÷閲覧（どの記事が登録される力を持ってるか）

• エンゲージメント率（どれだけ反応されてるか、温度感）

閲覧数やフォロワー数は、もちろん見て嬉しい数字なんですけどね。(^_^;)

一度これらの比率に目を向けてみると、次に何を書けばいいか？どこにリソースをかけるべきか？けっこうクリアに見えてくると思います。

もしよかったら、あなたのSubstackでも一度この3つの比率、シッカリ見てみてください。

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あとがき・次回予告

ちなみに今回の分析、自分一人じゃなくて、AIたちと一緒にワイワイやりながら出したものなんです。データを見せて「これってどう思う？」って聞いたら、それぞれ全然違う視点で返してきて、それを混ぜていくと・・・自分一人で見るより全然深いところまで行けるんですよね！

で、その過程で「これ、もっと手軽にできないかな」と思って、Substackのデータを分析するためのGPTsを作ったりもして・・・そのへんはまた改めてシェアしますね。( ◜ω◝ )ﾆﾁｬｱ

次回も、よかったらお付き合いくださいませ。

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感想とか、「自分のSubstackでもこの数字見たらこうだった」みたいな話、あったら返信で教えてもらえると嬉しいです。

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