たまたま大きく伸びた 1 本は平均を押し上げ続け、その後のすべてを失敗のように見せます。中央値が表すのは自分の典型的な投稿 — つまり、これから書く 1 本です。
01 / 概要
アカウントをひと目で。
理由を探しに行く前に、最初のタブが「今どうなっているか」に答えます。
threads-analytics · overview4 セクション
01統計カードビュー・いいね・リプライ・リポスト・引用・シェア・エンゲージメント率を、同じ長さの前期との増減付きで表示します。
02最適投稿時間中央値ビューでランク付けした上位 2〜3 の時間帯を、サンプル数に基づく信頼度とともに表示。
03ビューの推移日／週／月で切り替えられるビュー推移に、自分の中央値をベースラインとして重ねます。
04トップ投稿中央値を上回った投稿を倍率で並べます — 「人気」ではなく「中央値の 3.2 倍」として。
02 / パフォーマンス
おすすめの投稿時間：いつ出すか、何が実際に届くか。
リーチとエンゲージメントに関する 11 チャート。タイミングの問い、投稿の品質マップ、そしてアカウントが伸びているのかどうか。
タブ指標総ビュー1 日平均ビューエンゲージメント率シェア率
threads-analytics · performance11 チャート
01全体パフォーマンス日次ビュー、投稿数、投稿あたり平均ビューを 1 つのタイムラインに統合。
02投稿品質マップリーチとエンゲージメント率で全投稿を散布図化。ドットサイズはシェア数で、ブレイクアウト・対話・ブロードキャスト・低パフォーマンスの 4 象限に分かれます。
03ビューからアクションへの漏斗総ビューのうち、いいね・リプライ・リポスト・引用・シェアに変換された割合。
04最適な投稿時間時間帯別の中央値ビューをヒートマップで表示。Tooltip にサンプル数と信頼度を添えます。
05エンゲージメント率の推移日次のインタラクション ÷ ビューに、7 日平滑線を重ねてノイズを抑えます。
06最適な曜日曜日ごとに中央値ビュー、エンゲージメント率、投稿数を比較。
07フォーマット × 長さマトリクス形式と長さのすべての組み合わせを、自分の中央値リーチと比べる 2 次元ヒートマップ。
08エンゲージメント種別の内訳いいね・リプライ・リポスト・引用・シェアへの分かれ方。
09エンゲージメント内訳の推移同じ内訳を時系列で積み上げ、読者の行動の変化がそのまま見えるようにします。
10リーチ成長トレンド投稿あたりの中央値・平均ビューの推移 — 「このアカウントは伸びているのか」への率直な答え。
11ビュー数の分布投稿がどのビュー帯に分布しているかと、1k・5k・1 万それぞれの到達率。
03 / コンテンツ
投稿分析：何を、どれくらい、どの頻度で。
コンテンツそのものに関する 13 チャート — 形式、長さ、キーワード、投稿のリズム、そして会話を生んだ投稿。
タブ指標投稿の継続性シェア率引用比率総投稿数最長連続投稿現在の連続投稿
threads-analytics · content13 チャート
01投稿アクティビティ日ごとの投稿数を示すカレンダーヒートマップ。
02コンテンツタイプ別成果テキスト・画像・動画・カルーセル・音声ごとに中央値ビュー、エンゲージメント率、シェア率を比較。サンプルが少ない区分は薄く表示されます。
03投稿の長さ分析文字数帯ごとの中央値ビュー。Tooltip に平均・P75・到達率・信頼度を添えます。
04投稿頻度と成果週に多く出すとリーチが伸びるのか、それとも 1 本あたりが薄まるだけなのか。
05シェアの推移日次シェア数の長期的な動き。
06エンゲージメント上位キーワード最もエンゲージメント率が高い語 — ハッシュタグを除き、3 投稿以上に現れたもののみ。
07最適な投稿頻度週あたりの投稿本数ごとに、1 本あたりのリーチとエンゲージメントを比較。
08コンテンツタイプ × 時間帯中央値ビューに基づく、形式ごとの最適な投稿時間。
09エンゲージメント率上位（いいね + リプライ + リポスト + 引用）÷ ビューで並べた投稿。
10リプライ率上位リプライ ÷ ビュー — 実際に会話を始めた投稿。
11シェア率上位シェア ÷ ビュー — いいねより先に、手元に残された投稿。
12投稿間隔と成果前の投稿から何日空いたかで中央値ビューを比較。毎日出すのと少し休むのはどちらが良いか。
13コンテンツ特徴の比較リンクの有無、問いかけの有無で成果を対比 — 「リンクはリーチを損なうのか」に自分のデータで答えます。
04 / オーディエンス
フォロワー分析：その向こうにいるのは誰か。
フォロワーの履歴は API が遡って返してくれないため、デプロイした日から 1 日 1 件ずつダッシュボードが記録します。
タブ指標フォロワー純増1 日平均記録日数
threads-analytics · audience3 チャート
01フォロワー推移同期した日ごとに 1 点のフォロワー数。Tooltip にその日の増減を表示します。
02フォロワー構成国・都市・年齢・性別の分布を 1 枚ずつ。基準日の位置を示し、人数と％ポイントの両方で変化を出します。
03構成の変化各グループの比率を基準日からの％ポイント変化で表示 — 構成の動きは遅く、絶対比率では何も見えないためです。
Threads は「現時点」のフォロワー情報しか返さないため、履歴は遡れません。オーディエンスのデータは投稿の同期頻度にかかわらず 1 暦日につき最大 1 回だけ取得され、フォロワー構成は 100 フォロワー以上でないと API が返しません。
05 / 投稿
そして、1 本ずつ読む。
集計はいつか特定の 1 投稿を指します。投稿ページは、それを読みに行く場所です。
threads-analytics · posts4 つの機能
01並べ替え日付・ビュー・いいねで並べ替え。
02検索公開したすべての投稿を全文検索。
03メディア種別フィルタ形式で絞り込み — 選べるのは、その期間に実際に存在する種別だけです。
04投稿の詳細開いた投稿のビュー、エンゲージメント率、中央値に対する倍率、ビューのパーセンタイル、アクション別の内訳を表示。
06 / 考え方
この数値を信頼できる理由。
分析は見栄えよく作るのが簡単です。ダッシュボードを正直に保っているのは、次の 4 つのルールです。
20 時の投稿が 3 本では結論になりません。サンプルの少ない区分は薄く表示され、低信頼と明示されるか、ランキングから外れます。最適な時間をでっち上げるのではなく「まだデータが足りない」と言います。
比較対象は常に自分の履歴で、規模もテーマも読者も違う他アカウントの一般的な基準ではありません。「中央値の 3.2 倍」は、あなた自身の中央値の 3.2 倍です。
増減はすべて直前の同じ長さの期間と比べます。30 日の数字が 7 日の数字と静かに比較されることはありません。
これらすべてを自分のアカウントに向ける。
ダッシュボードをデプロイして Threads アカウントを接続すれば、最初の同期でこのページのすべてのチャートが自分の履歴で埋まります。
どのチャートも自分のサーバー上で計算され、データが外に出ることはありません。