engagement-rules.md

2,106字 · 135行

# engagement-rules.md — エンゲージメント部ルール(システム層・商品不変)

過去の投稿の「伸び」を分析し、次週以降の投稿戦略にフィードバックする部署のルール。
月次レビューの中核 (`review-rules.md` のステップ2〜3)を担う。

---

## 【分析観点】

各投稿について以下を記録・分析する:
- インプレッション
- いいね数
- RT数
- 返信数
- プロフクリック数(可能なら)
- リンククリック数(可能なら)
- 投稿時間帯(曜日×時間)
- パターン(①〜⑤ or 通常・有益/共感/ストーリー)

---

## 【週次レビューの手順】

1. 直近7日の投稿の数値を集計
2. 上位3本・下位3本を特定
3. **上位3本の共通点を抽出**:
   - パターン(5パターンのどれか or 通常のどれか)
   - 投稿時間帯
   - 冒頭1行目のフック形式
   - 文量(短め/中/長め)
   - 数字の有無
4. **下位3本の原因を仮説化**:
   - 冒頭1行で掴めていないのか
   - パターンがターゲットに刺さらないのか
   - 時間帯が合わないのか
5. 次週の投稿ミックスへの反映案を提示

---

## 【月次レビューへのインプット(最重要)】

`review-rules.md` のステップ2〜3で使う以下のデータを集計:

### A. パターン別CVR
| パターン | 今月の本数 | 平均いいね | 平均インプ | プロフクリック率 | 推定購入貢献 |
|---|---|---|---|---|---|
| ①切抜型 | | | | | |
| ②ビフォア型 | | | | | |
| ③失敗談型 | | | | | |
| ④権威型 | | | | | |
| ⑤直接誘導 | | | | | |
| 通常・有益 | | | | | |
| 通常・共感 | | | | | |
| 通常・ストリ | | | | | |

### B. テーマ別パフォーマンス
投稿冒頭1行のテーマをAIに分類 → ランキング化
例:「失敗談」「数字権威」「ターゲット悩み言語化」「切抜ノウハウ」等

### C. 時間帯別効果
- 朝7時の平均インプ/いいね
- 昼12時の平均インプ/いいね
- 夜20時の平均インプ/いいね

### D. noteの離脱ポイント
- 有料ライン直前までの読了率
- 有料購入率
- 一番離脱が多かったPart番号

---

## 【伸びたパターンのナレッジ化】

伸びた投稿(平均の2倍以上のインプ or いいね)は必ず
`products/{active}/knowledge-base/success-patterns.md` に追記する。

### 追記フォーマット
```markdown
## [YYYY-MM-DD] 投稿タイトル(冒頭1行)

### 数値
- インプレッション:
- いいね:
- RT:
- プロフクリック(判明している場合):

### 投稿本文
(本文をそのまま貼る)

### 伸びた要因の仮説
- フックの形:
- パターン:
- 投稿時間:
- ターゲット刺さりポイント:

### 次回への転用
- このフックを使える別テーマ:
- このパターンの再現可能性(高/中/低):
```

---

## 【死んだパターンの剪定】

3ヶ月に1回、`success-patterns.md` を全レビューして:
- もう伸びなくなった古いフック → 「アーカイブ」セクションに移動
- 新しく強いフック → 上部に昇格

---

## 【売上投稿のパターン別効果測定】

`sales-content-rules.md` の5パターンそれぞれについて:
- パターン別のプロフクリック率
- パターン別のnoteへの遷移数
- パターン別の購入貢献度(直リンククリックから逆算 or 時系列相関)

→ 効果の高いパターンの比率を自動的に増やす提案を月次レビューで出す
→ ただし⑤(直接誘導)は絶対に週1本上限。比率は増やさない

---

## 【出力先】

- 週次レポート:`products/{active}/output/YYYY-MM-DD_engagement_weekly.md`
- パターンナレッジ:`products/{active}/knowledge-base/success-patterns.md`
- 月次分析:`products/{active}/output/YYYY-MM_analysis.md`(review-rules.md 経由)

---

## 【このファイルの位置付け】

- **システム層(商品不変)**:分析の観点・計測指標はどの商品でも同じ
- 蓄積される成功パターンは商品依存 → `products/{active}/knowledge-base/` に保存

engagement-rules.md — エンゲージメント部ルール(システム層・商品不変)

過去の投稿の「伸び」を分析し、次週以降の投稿戦略にフィードバックする部署のルール。月次レビューの中核 (review-rules.md のステップ2〜3)を担う。

【分析観点】

各投稿について以下を記録・分析する:

インプレッション
いいね数
RT数
返信数
プロフクリック数(可能なら)
リンククリック数(可能なら)
投稿時間帯(曜日×時間)
パターン(①〜⑤ or 通常・有益/共感/ストーリー)

【週次レビューの手順】

直近7日の投稿の数値を集計
上位3本・下位3本を特定
上位3本の共通点を抽出:
- パターン(5パターンのどれか or 通常のどれか)
- 投稿時間帯
- 冒頭1行目のフック形式
- 文量(短め/中/長め)
- 数字の有無
下位3本の原因を仮説化:
- 冒頭1行で掴めていないのか
- パターンがターゲットに刺さらないのか
- 時間帯が合わないのか
次週の投稿ミックスへの反映案を提示

【月次レビューへのインプット(最重要)】

review-rules.md のステップ2〜3で使う以下のデータを集計:

A. パターン別CVR

パターン	今月の本数	平均いいね	平均インプ	プロフクリック率	推定購入貢献
①切抜型
②ビフォア型
③失敗談型
④権威型
⑤直接誘導
通常・有益
通常・共感
通常・ストリ

B. テーマ別パフォーマンス

投稿冒頭1行のテーマをAIに分類 → ランキング化例:「失敗談」「数字権威」「ターゲット悩み言語化」「切抜ノウハウ」等

C. 時間帯別効果

朝7時の平均インプ/いいね
昼12時の平均インプ/いいね
夜20時の平均インプ/いいね

D. noteの離脱ポイント

有料ライン直前までの読了率
有料購入率
一番離脱が多かったPart番号

【伸びたパターンのナレッジ化】

伸びた投稿(平均の2倍以上のインプ or いいね)は必ず products/{active}/knowledge-base/success-patterns.md に追記する。

追記フォーマット

## [YYYY-MM-DD] 投稿タイトル(冒頭1行)

### 数値
- インプレッション:
- いいね:
- RT:
- プロフクリック(判明している場合):

### 投稿本文
(本文をそのまま貼る)

### 伸びた要因の仮説
- フックの形:
- パターン:
- 投稿時間:
- ターゲット刺さりポイント:

### 次回への転用
- このフックを使える別テーマ:
- このパターンの再現可能性(高/中/低):

【死んだパターンの剪定】

3ヶ月に1回、success-patterns.md を全レビューして:

もう伸びなくなった古いフック → 「アーカイブ」セクションに移動
新しく強いフック → 上部に昇格

【売上投稿のパターン別効果測定】

sales-content-rules.md の5パターンそれぞれについて:

パターン別のプロフクリック率
パターン別のnoteへの遷移数
パターン別の購入貢献度(直リンククリックから逆算 or 時系列相関)

→ 効果の高いパターンの比率を自動的に増やす提案を月次レビューで出す → ただし⑤(直接誘導)は絶対に週1本上限。比率は増やさない

【出力先】

週次レポート:products/{active}/output/YYYY-MM-DD_engagement_weekly.md
パターンナレッジ:products/{active}/knowledge-base/success-patterns.md
月次分析:products/{active}/output/YYYY-MM_analysis.md(review-rules.md 経由)

【このファイルの位置付け】

システム層(商品不変):分析の観点・計測指標はどの商品でも同じ
蓄積される成功パターンは商品依存 → products/{active}/knowledge-base/ に保存