1️⃣1️⃣【AIエージェント教室】noteの売上をAIに分析させたら？ 「スキが多い記事」と「稼げる記事」は違う！
1️⃣1️⃣【AIエージェント教室】noteの売上をAIに分析させたら？ 「スキが多い記事」と「稼げる記事」は違う！
noteを書いていると、どうしても気になる数字があります。
「スキ」の数です。
私も以前は、記事がどれだけ評価されたかを、主にスキで判断していました。
ところが、売上まで確認するようになると、少し違う景色が見えてきました。
よく読まれる記事と、お金を払ってでも読みたい記事は、必ずしも同じではない。
では、AIに記事ごとの数字を分析させたら、収益化のヒントが見つかるのでしょうか？
今回は、自分のnoteを題材に、AI分析担当者を作ってみます。
🔳noteのダッシュボードが進化していた！
2026年9月、noteのダッシュボードがリニューアルされました。
以前の「ビュー」は、現在では主に次の2つに分かれています。
・インプレッション：記事がnote内で表示された回数
・ページビュー：記事のページが開かれた回数
さらに、スキ、コメント、売上、記事の流入元なども確認できます。
つまり、記事が表示されているのに開かれないのか、開かれているのに購入されないのかを、以前より詳しく考えられるようになったのです。
ただし、ページビューは人数ではなく回数です。自分で開いた分も含まれます。
🔳実習① まず自分の数字を集めよう
最初は難しいツールを使いません。
スマートフォンでも始められます。
① noteを開く
② マイページから「アクセス状況」を開く
③ 集計期間を「過去28日間」にする
④ 記事一覧を確認する
⑤ ページビュー、スキ、売上の多い記事を調べる
Web版ならプロフィールアイコンから「ダッシュボード」を開きます。
まずは上位10記事程度で十分です。
記事タイトル、ページビュー、スキ、売上をメモするか、画面を保存してください。
なお、売上の詳しい内訳は「売上管理」や「販売履歴」で確認できます。
PC版Webでは記事の販売履歴をCSVファイルとして出力する機能もあります。
🔳実習② AIに分析担当者になってもらう
次にChatGPTを開きます。
先ほど集めたデータを入力するか、画面の画像を添付してください。
そして、次のプロンプトを貼り付けます。
【コピペ用プロンプト① note収益分析】
あなたはnote運営のデータ分析担当AIエージェントです。
添付したデータを分析し、私のnoteの収益性を改善する方法を提案してください。
【分析項目】
1. ページビューが多い記事の特徴
2. スキが多い記事の特徴
3. 売上が発生した記事の特徴
4. 閲覧数と売上の関係
5. テーマごとの強みと弱み
6. 改善すべき記事
7. 次に書くべき記事テーマ5つ
8. 有料記事に向いているテーマ
9. Amazon商品紹介に向いているテーマ
10. 今後1か月の改善計画
【重要なルール】
・実際のデータに基づいて分析する
・数字を推測で補わない
・事実と仮説を分ける
・相関関係を因果関係と決めつけない
・売上がゼロの記事も分析対象にする
・収益性だけでなく、専門性や読者との信頼関係も考慮する
・具体的な改善策を優先順位付きで示す
・データが不足している場合は、必要な追加情報を説明する
最後に「今すぐ実行するべき3つの改善策」を提案してください。
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これでAIが分析を始めます。
ただし、画像の読み取り間違いがないか、分析前に数字を確認することが大切です。
🔳実習③ 記事を4種類に分類する
ここからが面白いところです。
私は記事を、次の4種類に分けて考えるとよいと思います。
① よく読まれて、売れる記事
理想的な記事です。
テーマや構成を分析し、関連する続編を検討します。
② よく読まれるが、売れない記事
話題性はあるものの、購入につながっていない可能性があります。
無料記事として読者を集める役割があるかもしれません。
③ あまり読まれないが、売れる記事
これは見逃したくありません。
読者数は少なくても、強い課題を持つ人に届いている可能性があります。
④ 読まれず、売れない記事
タイトル、テーマ、読者層との相性を見直す候補です。
ただし、公開したばかりの記事や、専門性を示すための記事を、数字だけで失敗と判断してはいけません。
この分類もAIに任せてみましょう。
【コピペ用プロンプト② 記事の4分類】
先ほどのデータを使い、各記事を次の4種類に分類してください。
A：閲覧数が多く、売上も多い
B：閲覧数は多いが、売上は少ない
C：閲覧数は少ないが、売上は多い
D：閲覧数も売上も少ない
比較基準は、分析対象の記事の分布を見て提案してください。
分類の根拠を説明し、各記事について改善策を1つずつ示してください。
なお、無料記事の売上がゼロであることを、記事の失敗と判断しないでください。
販売機会がある記事と無料記事は区別してください。
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🔳実習④ 本当に儲かるテーマを探す
ここで考えたいのが、記事の専門性です。
例えば、私の場合は人材育成や研修開発が専門分野です。
ところが、専門性の高い記事ほど、必ずしも多く読まれるわけではありません。
一方、AIや投資、社会問題などの記事は、幅広い読者の関心を集める可能性があります。
では、研修の記事を書くのをやめればよいのでしょうか？
私は、そうは思いません。
閲覧数を集めるテーマと、専門知識を商品にするテーマは、役割が違うからです。
例えば、AIの記事で読者に興味を持ってもらい、その先にAIを活用した人材育成の実践ノウハウを用意する。
あるいは、無料記事で考え方を紹介し、有料記事では実際に使える研修企画書やプロンプトを提供する。
こうした仕組みも考えられます。
AIには、単に人気テーマを探させるだけでなく、自分の専門性をどう収益につなげるかまで検討させたいところです。
🔳実習⑤ AIに次の10本を企画させる
最後は、分析結果を次の行動につなげます。
【コピペ用プロンプト③ 次の記事企画】
これまでの分析結果を踏まえて、今後公開するnote記事を10本企画してください。
【条件】
・新規読者を集める無料記事を4本
・専門性と信頼を高める記事を3本
・有料化を検討する実践記事を3本
【各記事について】
① タイトル案
② 想定読者
③ 読者の悩み
④ 記事で提供する価値
⑤ 無料・有料の区分
⑥ 関連する既存記事
⑦ Amazon商品紹介の適合性
⑧ 成果を測る指標
を示してください。
過去の数字だけで将来の売上を保証しないでください。
また、私自身の経験や専門性を生かせるテーマを優先してください。
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これで、AIによる分析から次の記事の企画までつながりました。
🔳さらに自動化することはできるのか？
もちろん、可能性はあります。
例えば、毎月データを集め、AIに分析させ、翌月の記事企画を作らせる仕組みです。
ただし、今回紹介した通常のChatGPTへの画像・CSV入力は、基本的に人間がデータを渡す方法です。
noteの管理画面から、あらゆる分析データを自動取得できるわけではありません。
本格的な自動化には、データ取得方法、ファイル保存、定期実行などの設計が必要になります。
また、noteの管理画面を無断で自動操作するような方法は、利用規約や情報管理上の問題がないか確認する必要があります。
最初は月1回、手動でデータを渡す方法でも十分です。
🔳数字を追いかけるだけでは、良い記事は生まれない
最後に、私が大切だと思うことがあります。
noteを収益化するなら、数字の分析は必要です。
しかし、数字に振り回されるのは違うと思います。
閲覧数が少なくても、誰かの仕事や人生に役立つ記事があります。
専門性の高い記事は、読者が限られることもあります。
だからこそ、AIには数字を分析させ、人間は何を書くべきかを考える。
AIに売上を分析させる目的は、売れる記事だけを書くことではありません。
自分が伝えたい価値を、必要としている読者に届ける方法を見つけることです。
🔳次回予告：AIに有料記事の商品企画を任せてみる
今回、AIにnoteの数字を分析させました。
では、その結果を使って、実際に売れる可能性のある商品を設計できるでしょうか？
例えば、実務で使えるプロンプト集。
研修企画書のテンプレート。
AIエージェントの構築手順書。
こうしたものを有料コンテンツにするのです。
次回は、**「AIに有料noteの商品企画を任せたら、いくらで何を売るべきか？」**をテーマに、実践してみたいと思います。
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※本記事はAI活用の学習を目的としています。閲覧数や売上の分析結果は将来の収益を保証するものではありません。個人情報、購入者情報、非公開の販売データなどをAIに入力する際は、必要に応じて匿名化し、取り扱いに注意してください。
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