投稿時間

「何時に投稿すべきか」に、データはどこまで答えるか

時間帯による差は確かにあります。ただしその差は、多くの人が期待するほど大きくはありません。まず差の大きさそのものを見てください。

時間帯による差は、偶然では説明しにくい大きさです

時間帯のラベルを24群にランダムに割り当て直して、同じ「最大÷最小」を 1,000回計算しました。まったく差がない場合でも、その比の中央値は 3.8倍、 20回に1回は 6.7倍 まで開きます。

それでも、これは相関であって因果ではありません。その時間に投稿する人の層が違う可能性を、この検定は排除しません。

曜日はまとめています。12件未満の時間帯は数値を出していません（24時間中 24 時間ぶんのデータがあります）。

曜日×時間帯のヒートマップは、168マスそれぞれに 12 件以上が必要です。現在の埋まり具合は 11% なので、灰色のマスばかりになって誤解を招くため表示していません。収集が進めば自動的にヒートマップに切り替わります。

曜日ごとのインプレッション中央値。

集計に入っているのは 7 曜日ぶんです。データが1件も無い曜日は棒を出していません（0という値ではなく、測っていないという意味です）。

この期間で最も中央値が高かった時間帯は18時台（382／34件）、最も低かったのは1時台（50／36件）で、その比はおよそ7.6倍でした。

一方、同じ時間帯の中での投稿ごとのばらつきは、この時間帯間の差よりもはるかに大きくなります。つまり「何時に出すか」より「何を出すか」のほうが、桁違いに効いているということです。時間の最適化は、内容が十分に良くなった後に効いてくる最後の数%だと考えるのが妥当です。

因果は分かりません。夜に投稿した人が伸びたのか、伸びる投稿を持っている人が夜に投稿する傾向があるのかを、観測データだけでは区別できません。確かめたいなら、同じ内容を時間だけ変えて出すA/Bを自分で回す必要があります。
投稿数の偏りが混ざっています。人が多く投稿する時間帯ほどサンプルが厚く、少ない時間帯は中央値が不安定です。
フォロワーの活動時間は人によって違います。全体の傾向より、自分のアカウントの実データのほうが常に優先されます。

集計の定義とサンプルの作り方は調べ方に記載しています。