最近、
「広告やSNS投稿をがんばって作っているのに反応がいまいち」
「何が良くて、何がダメなのか正直わからない」
「改善しようにも“勘”頼りになってしまう」
こんな悩みを感じていませんか？
実は多くの方が、「作ること」には力を入れている一方で、「分析」を後回しにしています。その結果、“とりあえず投稿・とりあえず広告”を続けてしまい、改善の方向が見えなくなってしまうのです。
成果が出ている運用に共通しているのは、感覚ではなく、データをもとに改善していること。
とはいえ、
「分析って難しそう」
「専門知識がないと無理なのでは？」
と感じる方も多いはずです。
そこで役立つのが AI 。AIを使えば、これまで感覚に頼っていた広告やSNS投稿を、誰でも“改善できる材料”として整理できます。まずは、広告・SNS改善に欠かせない「分析」の考え方から見ていきましょう。
AIで広告・SNS投稿を分析する
なぜ「作る前に分析」が重要なのか
広告やSNS運用で成果が出ない原因は「内容が悪い」ことよりも、改善の方向性がズレているケースがほとんどです。
たとえば、
反応が悪い＝デザインが悪いと思い込む
数値を見ずに、文章だけを変え続ける
過去の成功体験をそのまま使い回す
こうした改善は、たまたま当たることはあっても再現性は高くありません。
本来見るべきなのは、
どこで離脱されているのか
どんな要素が反応につながっているのか
つまり、「作る前に、何を直すべきかを把握する」こと。
分析をせずに改善を続けると、今、良くなっているのかどうかすら分からない状態に陥ってしまいます。
見るべき基本指標
「数字が多すぎてよく分からない」
「結局、何を見ればいいの？」
そんな方は、まず次の2つだけ押さえておけばOKです。
●エンゲージメント率
エンゲージメント率とは、投稿を見た人がどれだけ反応してくれたかを表す指標です。
具体的には、
いいね
コメント
保存
シェア
といった反応の合計を、表示回数などで割って算出されます。この数字が高いほど、「見ただけで終わらず、興味を持ってもらえた投稿」だと言えます。
SNS運用ではまずこのエンゲージメント率を見ることで、内容が“刺さっているかどうか”の目安になります。
●CTR（クリック率）
CTR（クリック率）は、表示された中でどれくらいクリックされたかを示す指標です。
主に、
広告
プロフィールリンク
詳細ページへの誘導
などで使われます。
CTRが高い場合、
興味を引く見出しになっている
行動したくなる導線が作れている
と考えられます。
逆にCTRが低い場合は、「内容は悪くないけど、次の一歩につながっていない」可能性が見えてきます。
広告とSNSで指標の意味は変わる
同じ指標でも、広告とSNSでは“見る目的”が少し違います。
SNS投稿
興味・共感・反応が生まれているかを見る
→エンゲージメント率が特に重要
広告
行動（クリック・申し込み）につながっているかを見る
→CTRやコンバージョン率が重要
つまり、「数字が高い＝すごい」ではなく、その媒体で何を目的としているかが大切です。
数字を見るというと、つい「良い・悪い」「成功・失敗」と判断したくなります。でも本来の目的は、ダメ出しをすることではありません。数字は、「なぜこうなったのか？」を考えるための材料です。
たとえば、
エンゲージメント率が高い
→ 共感系の内容が刺さっているのかもCTRが低い
→ 行動を促す一言が弱いのかも
このように、数字から仮説を立てることが、改善のスタートになります。
AIを使った投稿・広告分析のやり方
AIで投稿文や画像を改善する前に、必ずやっておきたいのが“現状の整理＝分析”です。ここで大切なのは、「正確な分析」よりも「考えるための材料をそろえること」。
●AIに渡すべき3つの情報
AIで投稿や広告を分析するとき、最低限そろえておきたい情報は次の3つです。
① 投稿文・広告文（そのままでOK）
- 実際に使った文章
- 反応が良くなかったものも、あえて使う
「うまくいかなかった例」ほど、改善のヒントが詰まっています。
② 数値データ（ざっくりでOK）
- いいね数
- クリック数
- 表示回数
- CTRやエンゲージメント率（わかる範囲で）
完璧な数値は不要です。重要なのは、「多い・少ない」を判断することではありません。あとで触れますが、数字は仮説を立てるための材料として使います。
③ ターゲット情報
- 誰に向けた投稿・広告なのか
- どんな悩みを持っていそうか
- どんな状況で見られているか
ここが一番大事です。この情報がないと、AIは「それっぽい改善案」しか出せません。
●分析プロンプトのポイント
ここで、よくある失敗があります。
「分析してください」
「改善点を教えてください」
とだけ、AIに投げてしまうケースです。これだと、一般論や当たり障りのない指摘が返ってきやすくなります。
そうならないためのポイントは、「プロンプトはAIに考える“視点”を渡すイメージで書く」ことです。
たとえば、
この投稿は、◯◯向けに作りました
目的は△△への誘導です
数値は□□でした
「読まれない」「クリックされない」原因を文章構成・訴求・ターゲット視点から整理してください
改善の方向性を3つ出してください
こうすると、AIは「改善案」だけでなく、なぜそう考えたのかも言語化してくれます。
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●AIに任せていいこと／人が判断すべきこと
AI分析を使ううえで、役割分担を意識することも大切です。
AIに任せていい部分
文章構成の整理
見落としがちな改善ポイントの洗い出し
複数の改善方向の提案
人が判断すべき部分
どの改善案を採用するか
ブランドやサービスの世界観に合っているか
本当に届けたい相手に刺さるか
AIはあくまで、判断材料を増やしてくれる存在。最終的に決めるのは、人です。
投稿文・画像をAIで改善する
ただ、すべてAI任せにしてしまうと思わぬ失敗もあるので、まずは、ポイントを見ていきましょう！
分析で「どこを改善すべきか」が見えてきたら、次は実際の改善フェーズです。ここでAIが最も力を発揮するのが、投稿文やビジュアルのブラッシュアップ。
ただし、ここでも大切なのはAIにすべて任せないこと。
AIは万能なクリエイターではなく、改善案を量産してくれる“優秀なアシスタント”として使うのがコツです。
AIで改善できるポイント・できないポイント
まず押さえておきたいのが、「AIに任せていいこと」と「人が決めるべきこと」の線引きです。
ここでは、
「AIに任せてOKなこと」
「人が決める必要があること」
をはっきり分けて整理します。
●AIで改善しやすいポイント
AIが得意なのは、言語化と整理です。
キャッチコピー案出し
短め
やさしい
少し強め
など、ひとつの表現に固執せず複数案を出してもらうことで、「どれが一番伝わりそうか」を冷静に選べるようになります。
言い換え・トーン調整
ちょっと硬い
売り込み感が強い
逆にぼんやりしている
こうした文章も、トーンを指定するだけで自然に調整できます。「自分では気づきにくい違和感」にAIが気づかせてくれるのは、かなり助かるポイントです。
構成の整理
話が散らかっている
どこが一番言いたいのかわからない
伝えたいことはあるのにうまくいかないときも、文章構成を整理する役としてAIは優秀です。
特に、
「なんとなく書いた文章」
「悪くはないけど刺さらない投稿」
を改善したいときには、選択肢を一気に増やしてくれる存在として非常に優秀です。
●人が決める必要があるポイント
一方で、AIに任せきれない部分もあります。それは“軸”となる部分の決定です。
ブランドの世界観
やさしい
信頼感
親しみやすさ
専門性
こうした雰囲気や空気感は、そのブランドが積み重ねてきたもの。AIは再現はできても、「決める」ことはできません。
誰に届けたいか
初心者なのか
少し慣れてきた人なのか
忙しい人なのか
この「誰に向けた言葉か」という軸は、人が決めないとブレてしまいます。ここが曖昧なままAIを使うと、それっぽいけど誰にも刺さらない文章になりがちです。
この“軸”となる部分が曖昧なままAIを使うと、「整っているけど、どこか他人行儀な文章」になりがちです。AIはあくまで、決まった軸をもとに表現を広げる存在。方向を決めるのは、人の役割です。
文章改善の具体例
AIで文章改善をするときに意識したいのは、「正解の文章を作らせない」こと。AIに丸投げすると、それっぽい文章は返ってきます。でも、それが必ずしも「あなたのビジネスに合った文章」とは限りません。
おすすめなのは、こんな使い方です。
- キャッチコピー案を複数出す
- 同じ内容を違う言い回しで出させる
- 構成の抜けや分かりにくさを指摘させる
こうした使い方をすると、「なんとなく書いた文章」から抜け出しやすくなります。
改善前 : よくある「伝わりにくい投稿例」
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一見すると問題なさそうな文章です。ですが、広告やSNSの現場では、こうした投稿が伸びにくいことも多いのが実情です。
その理由は、
誰向けのサービスなのかがぼんやりしている
強みが「よくある表現」で埋もれている
読んだあと、何をすればいいのかが曖昧
つまり、「悪くはないけど、行動につながらない文章」になってしまっているのです。
AIによる改善の例
ここで、以下のような情報を渡してみます。
元の投稿文
想定ターゲット（例 : 中小企業の広告担当者／フリーランス）
投稿の目的（例 : サービスページへの誘導）
すると、たとえば以下のポイントを意識した改善案が出てきます。
最初に悩みを提示している
→ 読者が「自分のことだ」と感じやすい誰に向けたサービスかが明確
→ 不要な人を無理に引き留めない行動が具体的
→ 「チェックする」という次の一歩が見える
AIは、このような「伝わらない原因」を言語化し、改善案として整理することが得意です。
画像・ビジュアル改善の考え方
文章をAIで整えたあと、次に多くの方が気になり始めるのが、画像やビジュアルの改善です。実際、広告やSNSでは「文章よりも先に、画像が目に入る」というケースも少なくありません。
最近では、CanvaをはじめとしたデザインツールにもAI機能が当たり前のように搭載されるようになりました。
- デザインテンプレートの提案
- 画像サイズの自動調整
- テキスト配置の最適化
こうした機能を使えば、デザインの専門知識がなくても、それなりに整った見た目は作れます。「今までより、明らかに良くなった」と感じる方も多いはずです。
ただし、ここでよくある落とし穴があります。見た目を整えただけでは成果につながらないケースなどです。
その理由は、
- 文字が多すぎて、何を伝えたいのかわからない
- 色や装飾が多く、視線の行き先が定まらない
- そもそも「誰向けの画像」なのかが曖昧
これは、CanvaやAIの性能の問題ではありません。設計が整理されていないことが原因です。
●画像改善で意識したい3つの視点
AIやデザインツールを使う前に、まず押さえておきたいポイントがあります。
① 情報は「一瞬で伝わる量」に絞る
SNSや広告の画像は、じっくり読まれる前提ではありません。
- 伝えたいことは1つ
- 詳細はクリック後に任せる
この割り切りがあるだけで、画像の役割がはっきりします。
② 視線の流れを意識する
人の視線は、上 → 中央 → 目立つ要素へ自然に動きます。
- 何を一番見せたいのか
- どこに目を向けてほしいのか
これを決めずに作ると、「なんとなくキレイだけど、残らない画像」になりがちです。
③ 文字・色・余白は「少なめ」が基本
AIが提案するデザインは、情報を盛り込みすぎることがあります。
- 色は2〜3色に抑える
- 文字は短く、余白を取る
引き算を意識することで、伝わりやすさは一気に上がります。
バナーやアイキャッチを自分で作ろうとしたとき、「AIで画像が作れるっていうけど、実際どう使えばいいの？」そんな疑問を感じたことはありませんか？ 最近は、ChatGPTやCanvaなど、AIを使って画像を作れるツールが一気に広がり「自社でも[…]
●投稿の改善＋受け皿を作る
ここまで読んで、「画像もAIで何とかできそう」と思った方もいるかもしれません。ただし、実務の現場ではこんな状態に陥ることもよくあります。
「投稿の反応は良い。クリックもされている。でも、その先で離脱されている」
この原因の多くは、画像や投稿の問題だけではありません。
広告やSNSの役割は、あくまで「きっかけ」を作ること。その先にあるのは、
サービス内容がわかりやすく整理されたページ
スマホでも見やすいレイアウト
迷わず行動できる問い合わせ導線
といった「受け皿」が必要です。
どれだけ投稿を改善しても、受け皿が整っていなければ成果はそこで止まってしまいます。
そこで、n-winではAIを使った投稿改善そのものよりも、
投稿から自然につながるページ設計
画像・文章・導線の一貫性
問い合わせにつながる動線づくり
といった、成果を出すための土台づくりを重視しています。AIで発信力を高めるからこそ、その先まで含めて整えることが大切です。
次の章では、AIを活用しながら改善を続けていくためのABテストと改善サイクルの考え方を見ていきましょう。
ABテストと改善サイクルの作り方
AIを使って投稿文や広告を改善できるようになると、次にぶつかるのがこんな壁です。
「どれが正解かわからない」
「改善したつもりだけど、効果が出ているのか微妙…」
ここで重要になるのが、ABテストと改善サイクルの考え方です。
といっても、難しいマーケティング理論や専門ツールは必要ありません。AIをうまく使えば、初心者でも無理なく回せる形にできます。
ABテストは難しく考えなくてOK
ABテストと聞くと、
大がかりな設定が必要そう
数字に強くないと無理そう
と感じる方も多いですが、基本の考え方はとてもシンプルです。
① 1回で完璧を目指さない
まず大前提として、1回の投稿・1回の広告で正解を出そうとしないこと。
「今回はこの仮説を試す」それくらいの気持ちで十分です。
② 比較するのは1要素だけ
初心者の方がやりがちなのが、文章も画像もターゲットも一気に変えてしまうこと。
これだと、何が良かったのか分からなくなってしまいます。
ABテストでは、
見出しだけ変える
冒頭の一文だけ変える
訴求ポイントだけ変える
など、1要素だけを変えて比較するのが基本です。
この考え方は、
Instagram投稿
X（旧Twitter）
Meta広告
Google広告
どれでも共通して使えます。「違いを1つだけ作って、反応を見る」これだけ覚えておけばOKです。
AIを使った複数案の出し方
ABテストで一番大変なのは、「案を考えること」。ここをAIに任せます。
見出し違いを出す
不安をあおる見出し
ベネフィットを強調した見出し
共感を軸にした見出し
など、同じ内容の投稿でも方向性の違う案をAIに一気に出してもらうことができます。
訴求違いを出す
時短
コスト削減
安心感
専門性
同じ商品・サービスでも、どこを強調するかで反応は大きく変わります。これもAIに「訴求軸を変えた案を複数出して」と伝えればOK。
ターゲット別に分ける
初心者向け
経験者向け
個人事業主向け
中小企業向け
さらに一歩進めるなら、ターゲット別の案出しも効果的です。
ここで大切なのは、「選ぶのは人間、出すのはAI」という役割分担。AIに判断を丸投げするのではなく、
「どれが自分のブランドに合うか」
「どれが今のフェーズに合うか」
を人が選ぶことで、ブレのない改善ができるようになります。
改善サイクルが回らない理由
「分析もした」「改善もした」それでも成果が伸びない…。そんなときは、改善サイクルのどこかで止まっている可能性があります。多くの場合、改善が止まる原因は次の3つにあります。
① 数字を見て終わっている
意外と多いのが、数字を確認して「ふーん」で終わるパターン。数字は次の行動を決めるための材料です。
② 次の仮説がない
冒頭が弱かったのか
ターゲットがズレていたのか
訴求が刺さっていないのか
「エンゲージメントが低かった」で終わるのではなく、次に何を試すかまで考えて初めて改善になります。
③ クリック後の導線が弱い
ページが見づらい
何をすればいいか分からない
問い合わせまでの道が遠い
この状態では、どれだけABテストを回しても限界があります。投稿や広告がうまくいっても、その先のページが弱いことが成果が止まる最大の原因だったりするのです。
大切なのは、
- 数字を見る
- 仮説を立てる
- 次の一手を試す
このサイクルを回し続けること。AIは、この“試行錯誤”を速く・楽に・続けやすくしてくれる存在です。
発信力だけでは成果につながらない理由
AIを使えば、広告文・SNS投稿・画像も以前よりずっとラクに、そして“それなりに良いもの”が作れるようになりました。実際、「反応が良くなった」「クリック数が増えた」と感じている方も多いはずです。
それでも、
「問い合わせは増えない」
「売上につながらない」
という壁にぶつかるケースは少なくありません。
その理由はとてもシンプル。発信の“先”が整っていないからです。
よくあるNGパターン
実務の現場でよく見かけるのが、次のような状態です。
LPが古い
情報が整理されておらず、「結局、何のサービスなの？」と一度で伝わらない。
スマホで見づらい
- 文字が小さい
- 余白がなくて読みづらい
- スクロールがしんどい
今やアクセスの多くはスマホです。ここでストレスを感じた時点で、離脱されてしまいます。
何をしてほしいかわからない
読み進めても、
- 問い合わせ？
- 資料請求？
- 予約？
次の行動が見えません。これでは、興味を持っても「動けない」状態です。
問い合わせフォームが使いにくい
- 入力項目が多すぎる
- エラーがわかりにくい
- 送信できたか不安になる
実はここ、「最後のひと押し」を逃しているケースがとても多いポイントです。
どれも致命的に悪いわけではありません。でも、1つでも当てはまると、せっかくの発信が成果につながりにくくなります。
広告・SNS × Webサイトはセット
広告やSNSは、AIを使えば以前よりもずっと効率よく改善できます。流入を作ること自体は、かなり再現性が高くなりました。
でも、成果を生むのはその先です。
- HP
- LP
- 問い合わせ導線
この部分が整っていなければ、どれだけ流入が増えても、成果は頭打ちになります。
よくあるのが、
「とりあえず広告だけ改善する」
「SNS投稿だけAIで回してみる」
という“片手間改善”。
これは一番もったいない使い方です。なぜなら、発信力が上がるほど、受け皿の弱さが目立ってしまうから。
逆に言えば、
- 投稿で伝えている内容
- ページに書かれている内容
- 問い合わせまでの流れ
これらが一貫していれば、少ないアクセスでも、成果はしっかり出ます。
n-winでは、「AIで発信を強くすること」そのものよりも、
- 発信とページのズレをなくす
- 読み手が迷わず行動できる導線を作る
- 成果につながる“全体設計”を整える
ことを重視しています。
AIは、部分改善の道具。成果を生むのは、全体をつないだ設計です。
Webサイトはプロに任せたほうがいい理由
ここまで読んで、「AIで投稿や広告はかなり改善できそう」と感じた方も多いと思います。実際それは間違いではありません。発信のアイデアや改善のヒントは、AIを使えば自分でも十分に出せます。
ただし、すべてを自分でやろうとすると、必ずどこかで詰まります。その理由は、「向いている役割」が違うからです。
自分でやるべきこと／任せるべきこと
AI時代のWeb運用で大切なのは、全部を自分で抱え込まないこと。役割を分けて考えるだけで、成果までのスピードは一気に上がります。
自分でやるべきこと
- 投稿や広告のアイデアを考える
- どんな反応があったかを感じ取る
- 「こういう人に届けたい」という想いを言葉にする
- AIを使って改善案を出してみる
ここは、現場を知っている“あなた”だからこそできる部分です。
一方で、ここから先は話が変わってきます。
プロに任せるべきこと
- Webサイト全体の構成設計
- どこで不安を感じ、どこで行動するかの導線設計
- WordPressやセキュリティなどの技術面
- スマホ・PC両方での見え方調整
これらは、「なんとなく」や「自己流」で触るほど、あとから修正が大変になりやすい領域です。
特に、AIで流入を作れるようになった今だからこそ、土台の差が結果に直結します。
n-winのサポート内容紹介
n-winでは、「とりあえずサイトを作る」「見た目だけ整える」という制作はしていません。重視しているのは、AIを活用した発信がきちんと成果につながる状態を作ることです。
具体的には、次のようなサポートを行っています。
- WordPress構築
→ 更新しやすく、改善を重ねられる設計 - SSL対応
→ セキュリティ面の不安をなくす - レスポンシブ対応
→ スマホでもストレスなく見られる - 問い合わせフォーム設計
→ 「迷わず送れる」導線づくり - 画像調整・動画埋め込み
→ 投稿や広告とページの一貫性を保つ - 修正は回数制限なし
→ 改善前提で育てていけるサイトへ
これらはすべて、「AIで改善を回し続けるための土台」です。
投稿や広告だけをどれだけ頑張っても、受け皿が弱ければ成果は止まります。逆に言えば、土台が整っていれば、少しの改善でも反応は確実に変わってきます。
「Web制作会社って、どう選べばいいの？」
「依頼するとき、何を伝えればいい？」
こんな疑問が出ると思います。
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AIで発信力を高めたいなら、サイトは“後回し”にしない。これが、遠回りに見えて、実は一番の近道です。
まとめ｜AI活用で成果を最大化するために
AIは、使い方さえ間違えなければとても頼もしい存在です。ただし、AIは魔法ではありません。入れた瞬間に成果が爆伸びする…というものではないです。
でも、
「考える材料を増やす」
「改善の方向性を言語化する」
という点では、これ以上ない相棒なのも事実。
感覚や勘に頼っていた運用を、「理由のある改善」に変えてくれるのがAIです。
成果が出る運用には、共通する流れがあります。
- 投稿や広告をAIで改善する
- 数字を見て、仮説を立てる
- ABテストで試しながら精度を上げる
- その流れを受け止めるWebサイトを整える
投稿改善 × ABテスト × 受け皿整備
ここまでそろって、はじめて「成果が出続ける状態」になります。どれか一つだけ頑張っても、どこかで必ず止まってしまう。だからこそ、「AIで発信を強化する」だけで終わらせないことが大切です。
もし今、
- 投稿や広告はがんばっているのに、反応が伸びない
- 改善の方向性が合っているのか不安
- AIを使っているけど、成果につながっている実感がない
そんな状態なら、土台の整理から見直すタイミングかもしれません。
n-winでは、AIを活かすための投稿改善だけでなく、そこから自然につながるWebサイト・導線づくりまで含めてサポートしています。
「いきなり仕事の依頼じゃなくていい」
「まずは話を整理したい」
それくらいの温度感で大丈夫です。気になることがあれば、まずはお気軽にご相談ください。
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