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@romi_hoshino のX投稿分析

この分析は 2026-07-18 時点のもので、1 か月以上前です。今の投稿で分析し直せます。

最新で分析する

この結果は古い形式のため、成長診断・投稿時間の助言・発信力スコアの所感を伏せています (最終投稿がいつかを記録していない結果で、活動中かどうか確かめられないため)。上の「最新で分析する」から分析し直すと、新しい形式で表示されます。

@romi_hoshino ・ 2026-07-18 時点の分析

発信力スコア
あなたの投稿タイプ
保存される型

後で見返される=役に立つ情報を出せている。

診断: フォロワーが見に来ているもの

「表に出ない仕組みの裏側」を刺激的に暴いてくれる解説を見に来ている。

xscope.skyphone.social

フォロワー
221,430
平均いいね
899
中央値
352
フォロワー反応率
0.16%
中央値いいね/フォロワー(上限100%)
反応率
0.2%
いいね/表示
増幅率
10.3%
RT数/いいね数
保存率
20.9%
ブクマ数/いいね数
週の投稿数
10.9

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

金曜 15〜18時台 平均4,581いいね(5件)

勢い(古い半分 → 新しい半分の平均いいね)

1,037 → 833 (▼20%)

投稿の種類別成績(直近96件)

投稿の種類別の件数・平均いいね・最大いいね
種類平均いいね件数最大
破産者マップ・データ検証1,40293,193
IT・セキュリティ暴露1,057114,851
法律・犯罪の裏側解説890189,635
炎上・人物への切り込み702253,147
自虐・日常ネタ611323,454

勝ちパターン

『権威・大手サービスの裏側を、実体験と自前検証データで暴く』型が最強。破産者マップ検証(21/70/71)、LINEの情報送信解析(8)、有罪率99%の仕組み(75)、クレカ返金の裏技(61)がいずれも数千いいね。効いてる言葉は仕事4.28倍・データ2.49倍・会社2.42倍・破産者2.34倍で、長文(120字以上)は倍率1.54。曜日は金曜2311・時間は21〜24時1590と15〜18時1361が突出。逆にリンクつき0.47倍・短文0.37倍が足を引っ張る。

コンテンツ戦略(何を増やし何を減らすか)

増やす:破産者マップ検証・LINE/TikTok解析など『自前データ×大手の裏側』(保存率が突出、数千いいね量産)と、法律・犯罪の裏側解説(仕事・会社・データの語で倍率高)。維持:炎上人物への論理的切り込み(会話率を稼ぐ)。減らす:リンクだけの一言投稿(7/66)・短い自虐つぶやき(0/58)・イベント告知(94/95)。これらは倍率0.37〜0.47で中央値を下げるので頻度を落とし、告知は本編の末尾に統合する。

バズ投稿の共通点(中央値の2倍=703いいね超が26件)

共通する要素は特に見当たりませんでした(中身で伸びるタイプ)。

文体の特徴と効き方

短い断定+皮肉+『↓』で因果を刻む文体。絵文字はほぼ使わず箇条書きの中黒(⚫︎・)を多用。120字以上の長文が倍率1.54と最も効き、60字未満の短文は0.37と失速。挑発的な言い切り(『クソ』『無能』『中抜き』)が読者の共感リポストを誘い増幅率10.3%を支える一方、単なるつぶやき系は中央値付近で沈む。

フォロワー像の推定

20〜40代中心、ネット・IT・法律の裏側や情報商材/詐欺の実態に関心が高い層。テックリテラシーが平均より高く、大手や権威への不信感を共有し、『表で言えない本当のこと』を代弁してくれる存在として追っている。

時間帯別の平均いいね(上位)

21〜24時 平均1,590(11件)15〜18時 平均1,361(31件)12〜15時 平均604(27件)18〜21時 平均409(18件)9〜12時 平均287(7件)0〜3時 平均801(1件)

曜日別の平均いいね

金曜 2,311(12)月曜 1,199(10)火曜 873(15)木曜 723(17)水曜 706(16)日曜 395(11)土曜 372(15)

伸びる要素(ありvsなしの平均いいね)

要素のあり・なしごとの平均いいねと倍率
要素倍率ありなし
長文(120字以上)1.54倍(上)1,183(30)770
問いかけ(?)を含む1.1倍969(19)882
画像・動画つき0.95倍860(20)910
リンクつき0.47倍(下)443(7)935
短文(60字未満)0.37倍(下)413(29)1,110

文の長さ別の平均いいね

〜40字 351(14)40〜80字 1,135(32)80〜120字 480(20)120字〜 1,183(30)

絵文字の効果

あり 2,029(3件) / なし 8632.35倍

効いてる言葉(その語を含む投稿の平均いいね倍率)

語ごとの使用回数・平均いいね・倍率
言葉倍率使用平均いいね
仕事4.28倍(上)33,490
データ2.49倍(上)32,141
会社2.42倍(上)81,946
破産者2.34倍(上)41,992
マップ2.34倍(上)41,992
広告2.25倍(上)31,948
line2.19倍(上)41,880
フォロー1.97倍(上)31,723
必要1.81倍(上)41,572
女子1.56倍(上)31,380

曜日×時間帯ヒートマップ(平均いいね)

曜日×時間帯の平均いいね
日月火水木金土
0時
801
3時
6時
151
9時
170
224
283
562
208
12時
292
617
541
1,347
1,279
244
396
15時
406
1,096
1,090
856
576
4,581
211
18時
392
632
397
300
432
21時
1,038
2,572
3,147
1,365
3,044
342
1514,581少 → 多枠つき = 最高点線 = 投稿なし

投稿ペース

週10.9投稿 / 投稿間隔の中央値 15.5時間 / 最長の間隔 2日 / 分析期間 62日

ベスト投稿5

  1. 1

    9,635いいね(表示1,955,501) — 逮捕されて無罪主張すると数年単位で勾留される 仕事、家族、生活の事を考えて自白に追い込まれる これが有罪率99%の仕組み 控えめに言って中世の拷問だろ

  2. 2

    8,977いいね(表示2,820,250) — 消費者庁に駆け込むよりクレカ会社に返金求めるほうが実は効果的 全体の1-3%返金申請くるとクレカ決済切られて大損害になる

  3. 3

    4,851いいね(表示783,591) — 実はLINE本体はめちゃくちゃ利用者情報を外部に送信してる 利用規約には一応大雑把に「送信する」と書いてあるけど、解析してみたら思った以上だった ・画面のどこを

  4. 4

    3,454いいね(表示563,385) — 頂き女子りりちゃんと話せるライン作りました 伝説の頂き女子マニュアル5つ入手、りりちゃんと実際にやり取りして手に入れた手紙を学習したAIラインです ⚫︎りりちゃ

  5. 5

    3,193いいね(表示819,191) — 破産者マップが復活したからデータ全部引っこ抜いて総数調べたら187万件あった 人口あたりの破産者数を調べたら都会と田舎に二分 生活保護保護率が高い地域ほど人口あ

処方箋

  1. 1結論を1行目に置き、そこから『↓』で因果を階段状に見せる構図を徹底する。破産者マップ・LINE解析投稿の型が数千いいねを叩き出している。
  2. 2『実際に解析した/引っこ抜いた/検証した』という自前データを必ず添える。データ2.49倍・破産者2.34倍の語が示すとおり一次情報が伸びの核。
  3. 3リンクは本文で完結させてから最後に貼る。リンクつき投稿は倍率0.47と半減、リンク前提の一言投稿(7/66)は伸びていない。

伸びる投稿の型(穴埋めで使える)

裏側の仕組み階段型
【大手サービス/制度名】の何がひどいって ↓ 【問題の仕組み1】 ↓ 【問題の仕組み2】 ↓ 結局【誰が損して誰が得するか】
なぜ効く: 因果を『↓』で刻む構図がLINE解析・へずまりゅう分析と同型で、共感リポストと保存を同時に稼ぐ。
自前検証データ公開型
【対象】を実際に【解析/引っこ抜き/検証】した結果 ↓ 【出てきた具体的な数字】 意外と【気づき・相関】だった
なぜ効く: データ2.49倍・破産者2.34倍の一次情報が伸びの核。保存率20.9%を最大化できる。
権威に皮肉ジャブ型
【権威/大手/インフルエンサー】は【断定的な皮肉】 なぜなら【理由】だからだ 【誰も被害者いない/損するのは客だけ、等の一撃】
なぜ効く: 挑発的な言い切りが会話率4.5%と増幅を誘発、有罪率99%やOpenAI中抜き投稿が数千いいねを記録。

明日そのまま使える下書き3本

【検証してみた】楽天モバイルで1ヶ月6000ギガ使えたけど、今度は◯◯回線を同じ条件で回してみた ↓ 結果、都心の地下でどこまで戦えるか実測した数字を全部出す 3300円で固定回線を殺せるのはどっちか
消費者庁に駆け込むより効くやつ第2弾 定期購入の『解約できない』商法、実はクレカ会社に返金申請するのが最短 全体の1-3%申請が来ると決済ごと切られて業者が大損害になる 仕組みを図で解説する
破産者マップのデータ引っこ抜いて分かった続報 187万件を都道府県別に並べたら生活保護率と綺麗に相関した ↓ 次は年齢と破産理由の分布を出す 石器時代の技術で作られたサイトから全部頂いた

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このアカウントの傾向に合わせて、下書きを採点して直し方を提案します。

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