@ceekz のX投稿分析
@ceekz ・ 2026-10-31 時点の分析
拡散の質は良好だが、最新の投稿の勢いに陰りが見られ、投稿頻度も過剰気味。
問いを投げると伸びる。巻き込みが上手い。
研究・学術に関する深い洞察とAI技術の最前線、そしてたまに見せる人間味ある雑感を求めている。
xscope.skyphone.social
フォロワー層の興味
フォロワーのプロフィール文から、よく出てくる言葉を集めます(押した時だけ取得。1回分の回数を消費)。
最も伸びる投稿スロット
木曜 21〜24時台 平均38いいね(6件)
勢い(古い半分 → 新しい半分の平均いいね)
7 → 5 (▼39%)
投稿の種類別成績(直近45件)
| 種類 | 平均いいね | 件数 | 最大 | |
|---|---|---|---|---|
| IT・AI技術トレンド | 18 | 12 | 106 | |
| 研究・学術情報 | 13 | 27 | 106 | |
| 大学・教育関連 | 7 | 3 | 16 | |
| 個人的な気づき・雑感 | 4 | 8 | 7 | |
| 日常・グルメ | 2 | 6 | 4 |
勝ちパターン
最も伸びる投稿は「海外のIPアドレスでresearchmapにアクセスすると、すべて404 Not Foundを返して感動した。英語ページの意味あるんだろうか…。」(106いいね)のように、研究活動における具体的な問題提起や、AIが研究にもたらす影響に関する問いかけが強いです。特に「公開」「ページ」「意味」「授業」「データ」「論文」「研究」といったキーワードを使い、木曜21〜24時台に投稿し、問いかけを含んだ長文投稿が最も効果的です。
成長診断
新しい半分での平均いいねが39%減少しており、勢いは下向きです。週34.5投稿という頻度は非常に高く、質の維持がボトルネックになっている可能性があります。頻度を少し抑え、特に伸びる曜日・時間帯と内容に集中することで、エンゲージメントの回復が見込めます。
コンテンツ戦略(何を増やし何を減らすか)
「研究・学術情報」や「IT・AI技術トレンド」に関する投稿は平均いいねも高く、フォロワーの関心と合致しているため、これらの種類を増やし、質の高い内容を維持すべきです。一方で「日常・グルメ」のような個人的な投稿はエンゲージメントが低いため、数を減らすか、研究や学術と関連付けた内容に限定することが望ましいです。
文体の特徴と効き方
文体はやや硬めで専門用語が多いが、時折ユーモラスな問いかけや個人的な感想を挟む。絵文字の使用は控えめ。文の長さは短文から長文まで様々だが、長文(120字以上)の投稿は平均いいね数が1.48倍と好成績で、深く考察された内容が読者に響いている。
フォロワー像の推定
30代から40代の大学研究者、大学院生、またはIT・AI分野の専門家。知的好奇心が高く、最新の研究トレンドやAI技術の動向に関心がある。著者の専門的な知見や率直な意見、大学運営におけるリアルな情報提供を信頼し、自身の仕事や研究の参考にしようとフォローしている。
投稿時間の助言
最も伸びるのは木曜の21〜24時台(平均38いいね)で、この時間帯に重要な投稿を集中させるべきです。次いで金曜、火曜も比較的良好です。投稿頻度は週34.5投稿と非常に高いですが、投稿間隔中央値4.9時間と頻繁です。最も効果的な時間帯に焦点を当て、問いかけや「公開」「ページ」といった効く言葉を意識することで、エンゲージメントをさらに高めることができます。
時間帯別の平均いいね(上位)
曜日別の平均いいね
伸びる要素(ありvsなしの平均いいね)
| 要素 | 倍率 | あり | なし | |
|---|---|---|---|---|
| 問いかけ(?)を含む | 1.62倍(上) | 12(14) | 8 | |
| 長文(120字以上) | 1.48倍(上) | 11(20) | 7 | |
| 画像・動画つき | 1.4倍(上) | 11(15) | 8 | |
| リンクつき | 0.86倍 | 7(34) | 9 | |
| 短文(60字未満) | 0.44倍(下) | 4(31) | 10 |
文の長さ別の平均いいね
投稿のトーン内訳
直近の投稿をAIがざっくり分類したおおよその割合です。
効いてる言葉(その語を含む投稿の平均いいね倍率)
| 言葉 | 倍率 | 使用 | 平均いいね | |
|---|---|---|---|---|
| 公開 | 6.83倍(上) | 3 | 47 | |
| ページ | 6.78倍(上) | 4 | 45 | |
| 意味 | 5.42倍(上) | 3 | 39 | |
| 時代 | 3.42倍(上) | 3 | 26 | |
| 授業 | 3.22倍(上) | 3 | 25 | |
| データ | 3.13倍(上) | 3 | 24 | |
| 論文 | 2.99倍(上) | 5 | 22 | |
| 研究 | 2.84倍(上) | 5 | 21 | |
| 分野 | 2.75倍(上) | 3 | 21 | |
| 話題 | 2.68倍(上) | 4 | 21 |
曜日×時間帯ヒートマップ(平均いいね)
| 日 | 月 | 火 | 水 | 木 | 金 | 土 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0時 | 4 | 15 | 3 | ||||
| 3時 | 12 | 7 | 2 | ||||
| 6時 | |||||||
| 9時 | 8 | 5 | 4 | ||||
| 12時 | 6 | 7 | 8 | 3 | 7 | 37 | |
| 15時 | 8 | 4 | 3 | 4 | 16 | 6 | 5 |
| 18時 | 6 | 3 | 4 | 9 | 10 | ||
| 21時 | 6 | 16 | 1 | 38 | 6 | 1 |
投稿ペース
週34.5投稿 / 投稿間隔の中央値 4.9時間 / 最長の間隔 2.1日 / 分析期間 29日
ベスト投稿5
- 1
106いいね(表示74,531) — 海外のIPアドレスでresearchmapにアクセスすると、すべて404 Not Foundを返して感動した。英語ページの意味あるんだろうか…。
- 2
67いいね(表示6,210) — 流出データは公開データなのか?研究に利用しても構わないのか?という話題を授業に取り上げているけれど、その検討の論点を知ることが役に立つ時代。
- 3
65いいね(表示5,225) — 生成AIで行間を埋める事ができるからこそ、プロットを自分で作れる事と、論文の型を身につける事が大事そう。これまでのライティング本の好いとこ取り。本書の元となって
- 4
52いいね(表示8,036) — とても良かった。自然科学の書き方と(計量的な)社会科学の書き方は似てると思うので、自分の分野でも参考になる(工学はちょっと違う書き方)。本文がちゃんとパラグラフ
- 5
23いいね(表示2,058) — 博論予備審査のシーズンなので、研究やって3つの論文が出版されたことは分かったが、博論全体としてのCentral Questionはなんだ?全体としてのメッセージ
処方箋
- 1「公開」や「意味」などのキーワードを効果的に使い、AIが研究にもたらす影響や課題について、具体的な事例を挙げて問いかける形で投稿する。
- 2木曜21時〜24時台を狙い、120字以上の長文で、自身の研究や大学運営に関する深い洞察や問題意識を共有する。
- 3画像や動画を積極的に活用し、視覚的な要素で読者の興味を引きつけ、投稿の質を高める。
伸びる投稿の型(穴埋めで使える)
明日そのまま使える下書き3本
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