【ゼロプロジェクト#13】マイナス29%!でも喜んでいます|数字の正体と、打った手

ノーコードAIラボのアイキャッチ(歯車のイメージ)

#12で、「収益記事に来ない読者に、広告を”読者の温度”で出し分けた」という話を書きました。

今回はその続きです。ただ、置き場所より手前で、もっと足元が揺れる数字が出ました。アクセスが、前の28日と比べて29%も減っていたのです。

でも私は、この数字を見て少しほっとしました。そして今日、予定していた348記事分の作業を、丸ごと保留にしました。build-in-publicなので先に言っておくと、効果が出たかどうかは、まだこれからです

  • 🎯 -29%の正体は、読者の減少ではなかった。滞在も直帰率も逆に良くなっていた
  • 😱 本当にきつかったのは別の数字。4,501人が来て、本命記事に届いたのは17人(0.4%)
  • ✋ 348本にリンクを足す作業をやめ、読者の13%が通る”入口の1本”に寄せた

🎯 -29%の正体は、”かさ増し”が剥がれた跡だった

まず、数字をそのまま置きます。英語ブログ(eigo-jouhou.com)の、2026年6月20日〜7月17日の28日間です。

指標28日間前期比
アクティブユーザー4,501-29.0%
セッション5,203-26.6%
表示回数5,247-38.7%
1回で読まれるページ数1.01-16.5%
平均滞在時間1分37秒+15.8%
直帰率58.93%-14.2%

おかしいと思いませんか。人が3割減ったのに、滞在時間は伸びて、直帰率は下がっている。

読者が3割いなくなったのなら、質の指標はそのまま横ばいになるはずです。減った側だけが、極端に質の悪い訪問だった——そう考えるほうが自然でした。

日別で見ると、形もはっきりしていました。6月20日の460人が、6月23日に180人まで一直線に落ちて、そのあとは100〜180人の帯でぴたりと安定。人間の読者は、こういう落ち方をしません。

断定はできませんが、私はこれを”ボットのかさ増しが剥がれた跡”だと判断しました。つまり6月の数字は、下駄をはいていた。私のブログの実力値は、1日およそ140人です。ここを今後の基準にします。

正直、これを認めるのは少しつらかったです。でも、幻の数字を基準にしたまま半年走るほうが、はるかに危ない。

😱 本当にきつかったのは、”17人”のほうだった

-29%は、実は今日いちばん軽い話でした。GA4の経路データを掘って出てきたのが、この数字です。

28日間で4,501人が来て、私の本命記事(収益につながる1本)に届いたのは17人。0.4%です。

そして「1回で読まれるページ数」は1.01。これは、ほぼ全員が1ページだけ見て帰っている、という意味です。

最初は計測の不具合を疑いました。でも経路データには内部の移動がちゃんと残っていて、1.01は不具合ではなく実態でした。

さらにサーチコンソールで本命記事を調べると、表示9回・クリック0・平均順位37.8位。検索からは、ほぼ誰も来ていません。つまりあの記事の入口は、内部リンクが100%。裏を返せば、内部の導線が細いかぎり、収益はゼロのままだということです。

✋ 348記事分の作業を、今日やめました

私はこの数ヶ月、記事の末尾に本命記事へのリンク(ブリッジと呼んでいます)を1本ずつ足す作業を続けてきました。残りは348本。

今日、これを保留にしました。理由は、効率が悪いからです。すでにリンクを持つ記事の実績を分析すると、1本あたりの貢献は28日でおよそ1クリック。しかも残り348本は、もともとアクセスの少ないロングテールです。

ここで、大事なことに気づきました。「リンクを置く」という問題は、もう解決していたのです。

残っていたのは”置いたリンクが押されない”という別の問題で、348本に置き足しても、それはほとんど動きません。作業をしていると、進んでいる気持ちにはなります。数がカウントされるからです。でもそれは、解決しない問題をコツコツ積み上げていただけでした。

🔄 代わりに打った手:13%が通る”入口の1本”に寄せる

経路データを眺めていて、ひとつだけ異様な記事がありました。スラングのまとめ記事です。

28日間で、この1本を始点にした人が577人。サイト全体のアクティブユーザーの、約13%がここを通っている計算です。事実上の入口でした。

ロングテール348本に導線を置く労力と、この1本を直す労力。効率は桁で違います。

そこで今日、まとめ記事6本について、記事の物理的な中間地点(45〜55%の位置で、話の切れ目のところ)に、本命記事への導線を追加しました。末尾と合わせて2枚構成です。

末尾だけに置いていたのは、ずっと不自然だと思っていました。最後まで読み切る人のほうが、少数派なのですから。

📊 「まとめ記事なら回遊する」の嘘

この過程で、もうひとつ思い込みが壊れました。まとめ記事4本の、次のページへ進んだ割合です。

まとめ記事始点次へ進んだ人回遊率
フレーズ50選973031.0%
スラング50選5779115.8%
すごい30選138107.2%
ありがとう20選15995.7%

5倍以上の開きがあります。「まとめ記事だから回遊する」のではなく、一部だけが強い。

ただ、正直に書いておきます。トップの31%は、母数が97しかありません。数件動けば20%にも40%にもなる規模です。だから私はこれを、確定した事実ではなく”まだ検証していない仮説”として扱っています。

それでも、読者の動きの形は見えました。まとめ記事(次も読む気がある)→ 個別記事 → 離脱。回遊する気がいちばん高いのは、まとめ記事にいる瞬間です。だから、そこに手を入れました。

🧭 でも、効果はまだ測りません

施策を打った日に数字を出しておかないと、あとから都合よく解釈できてしまいます。なので、設置前の実績をここに置いておきます。それぞれ「始点になった人数 → 本命記事に届いた人数」です。

まとめ記事始点本命への到達
スラング50選57761.0%
フレーズ50選9700%
すごい30選13800%
ありがとう20選15900%

答え合わせは2〜4週間後、早くて8月上旬です。ここでも、正直な見積もりを書いておきます。

まともに判定できるのは、577人の1本だけです。2%に届けば上出来。残りの5本は始点が97〜159人しかなく、改善しても月に数件で、ただのブレと見分けがつきません。

「6本に施策を打ちました」と書けば、景気はいい。でも実際に読める答えは、1本分です。ここを曖昧にすると、次の判断を自分で誤ります。数字は、条件がそろってから測る。これは#11でいちばん学んだことでした。

🧠 今日いちばん学んだこと

数字を見るのは、やることを増やすためだと思っていました。今日は逆でした。やらないことを決めるために、数字を見た日でした。

非エンジニアの私にとって、AIと組む最大の利点は「作業が速くなること」だと思っていました。でも、本当の利点はたぶんここです。

348本をやり切る体力があるからこそ、やめる判断が難しくなる。AIは無限に作業できてしまうので、効果の少ない作業も無限に続けられてしまう。データを見て手を止めることは、AIの時代にはむしろ、我々の仕事なのかもしれません。

🌱 まとめ

-29%は、へこむ数字でした。でも、原因を「読者が減った」で片づけず、”かさ増しが剥がれた”まで掘れたのは収穫でした。

打った手は、348本をやめて、読者の13%が通る入口の1本に寄せること。効果を測るのは、条件がそろってから。作業の量で殴るのをやめて、母数の大きい1本を選ぶ——その繰り返しを、これからも正直に書いていきます。

次回は、この数字がどう動いたか(あるいは動かなかったか)をそのまま出します。動かなかったときこそ正直に。

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この記事を書いた人|スズエ

73歳・現役の英語塾講師。米国留学5年・SF州立大学卒、元・企業CEO専属の通訳/翻訳。プログラミングは一切できない非エンジニアです。それでもAI(ChatGPT・Claude)を相棒に、一度は眠らせた約1,500記事を蘇らせながら、24時間自動で動くブログを運営しています。「この歳でも、AIとならまだ新しいことに挑戦できる」——そのリアルな試行錯誤を、実話で発信中です。

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