同じ「読まれる」でも、読まれ方は違う──note全記事をダッシュボードから分析してみた

先日、noteのダッシュボードの仕様がアップデートされました。

これまでは全体のPV数やスキ数くらいしか大まかに把握できなかったのですが、記事ごとのインプレッション(note内での表示回数)や、期間ごとのPV推移など、かなり詳しい指標が確認できるようになりました。

私は普段、何か明確な数字目標を追ってnoteを書いているわけではありません。

基本的には、自分の思考の整理や日々の仕事での気づきを言語化するための備忘録、アウトプットのトレーニングとして書いています。数字ばかり追うと、私の場合は逆にストレスになりそうですし...

ただ、せっかくデータや構造を分析できる情報が提供されたので、自分のnoteの傾向を少し深く見てみたくなり、生成AIにインプットして分析してみました。

すると、単なる「どの記事が一番読まれているか」という人気ランキング以上に、記事による読まれ方の違いが見えてきました。

今回はその分析のやり方を紹介しつつ、結果として見えてきたこのnoteの傾向を共有したいと思います。

前提：分析の流れ

私は非プレミアムユーザーなので、以下の流れで分析を行いました。

1. 記事別のアクセス一覧を用意する

新仕様のダッシュボード画面から、記事別の一覧表を見ることができます。
こちらを全記事分表示して、ドラッグしたものをExcelに貼り付けました(図1)。今後CSVダウンロード機能が提供されることを願うばかりです。

2. 全記事のエクスポート

画面右上のプロフィールアイコンから「自分の記事」を選択し、中央上段にある「エクスポート」ボタンから全記事をエクスポートすることができるので、こちらをダウンロードしました。手順の詳細はこちらのヘルプを参照してください。

3. 1.と2.を生成AIにアップロードして分析を依頼する

私が唯一課金しているChatGPTを使いました。
お手元で試す場合、ご自身が一番使いやすいサービスを使う形で良いと思います。

分析結果

以下、2026年9月22日時点のデータを元に記載しています。

1. 「たくさん表示される記事」と「読まれる記事」は比例しない

ダッシュボードのデータを眺めていて、最初に引っかかったのがこの違和感でした。

直感的には、「note内でたくさん表示された記事= インプレッション数(Imp)が大きい記事ほどPV数が多いものかと思ったのですが、ImpとPVはまったく比例していませんでした。

象徴的な例をいくつか挙げてみます(図2)。

直近書いた#1『「自分がやった方が早い」という厄介な罠——合理的だからこそ、人はこの病に罹る』は、note内のタイムラインやレコメンドで多くの人の目に留まったと考えられ、1,800以上のImpを獲得しました。短期間の反響としては非常に大きかったです。

一方で、大航海時代の幻の島について書いた#2の歴史ロマン記事『“解明されてしまったロマン”の象徴『フリスランド島』』は、Impが415しかありません。note内ではほとんど誰の目にも触れていないような状況ですが、相対的なPV数が非常に多い。

前者は「広く見られて、瞬間的に人が集まる記事」であり、後者は、「どこからか狙い撃ちされて継続的に読まれている記事」なんですね。

歴史系の記事は象徴的な固有名詞をタイトルに入れるようにしているので、検索でヒットして読まれる、という傾向なのではないかと思います。note.comドメインのブランド力を感じます。

何にせよ、「読まれている」と言っても、届き方の構造はまるで違っているようです。

2. 全58記事から見えてきた「4つの読まれ方」

ImpとPVのギャップ、そして(推測は入るものの)読者の流入経路などを踏まえて全58記事を分類してみると、読まれ方には大きく4つの型があることが見えてきます。

① 共感爆発型（Imp大 × 反応強）

• 代表例：
  「自分がやった方が早い」という厄介な罠——合理的だからこそ、人はこの病に罹る

• 特徴：
  職場で誰もが直面する葛藤や「あるある」を扱った記事です。タイムラインに流れてきた瞬間、自分ゴトとして読んでもらえているのだと思います。この記事自体、公開間もないので何とも言えない部分はあるものの、現時点では、瞬発力が高く、短期間で広く知ってもらう役割を果たしてくれています。

② 検索資産型（Imp小〜中 × PV大）

• 代表例：
  『ヴォイニッチ手稿』という永遠のロマン
  “解明されてしまったロマン”の象徴『フリスランド島』

• 特徴：
  歴史上の奇書や幻の島など、私の個人的な趣味全開で書いたロマン寄りの記事です。
  note内での露出は控えめでありながら、長期に渡って読まれ続けています。時間が経つほどPVが積み上がる「資産」のような記事です。

③ 自己投影型（Imp中 × PV高め）

• 代表例：
  人は「2つあれば辞めない」──職場に踏みとどまる3分の2の法則
  最下流から最上流へ。中堅で終わらないために必要だった4つの分水嶺

• 特徴：
  キャリアの転機やチームマネジメントのリアルな悩みを扱った記事です。表示された回数が少ない割にPV数が相対的に多いのは②と同様ですが、これは、ビジネスパーソンの読者がご自身の状況や経験を重ね合わせて読んでもらえているのかな、という気がしています。

④ 入口型（Imp大 × PVそこそこ）

• 代表例：
  はじめて読む方へ｜このnoteで書いていること(第2弾)
  「note記事を1枚スライドにする」を、さらに本気でやってみた

• 特徴：
  AI系のツールを使ってみた体験談や自己紹介など。新しい読者が最初に通りかかる「玄関口」として機能していたり、私の記事ラインナップの中では比較的キャッチーなテーマが読者の目に触れているのかな？と推測しています。

こうして整理してみると、「たくさん表示される記事」と「狙って読まれる記事」は完全に別物なんですね。

そして冗談抜きに、歴史系の記事は全体的にImpの割にPVが多い傾向がありました。特にフリスランド島の記事は、もはや異常値ですｗ

さて、今後どう書いていくか？

私がnoteを書くのは、思考整理が一番の目的で、前述の通り数字を追っているわけではありませんし、有料記事を出すつもりもありません。

なので「読まれやすいテーマだけを書こう」とは思っていません。

私が歴史について書きたくなれば歴史を書くし、仕事で引っかかったことがあれば仕事について書く。おそらく、そこは今後も変わりません。

ただ、今回の分析を経て、「自分が伝えたいこと」と「相手に届く形」は別々に設計できるのではないか？とも感じています。

今後も自分が書きたいことを書く、という基本は変えずに、「どうすれば届きやすくなるか？」も含めて試行錯誤していきたいと思います。

おまけ：生成AIに作ってもらった分析レポート

定量数値の一覧と全記事をまとめて渡して「今後どういう記事を書いていくのがいいか」といった示唆を含めた1枚スライドを、生成AIに作ってもらいました(図4)。

ChatGPT曰く「読者的には、答えではなく、問いの立て方が興味深いのではないか」とのこと。

「今後伸ばす3つの問い」は、私の指向にも結構合っているので、大いに参考になりましたｗ