@vercel のX投稿分析

2026-09-27 時点の分析

87/ 100
発信力スコア

拡散の質(保存率57.5%)と勢い(+10%)が非常に高く、投稿習慣も安定しているため健康状態は良好。

あなたの投稿タイプ
保存される型

後で見返される=役に立つ情報を出せている。

診断: フォロワーが見に来ているもの

最先端のAI・開発者向けインフラ情報をいち早く、かつ実践的な形で入手するために訪れている。

フォロワー
459,930
平均いいね
821
中央値
287
フォロワー反応率
0.06%
中央値いいね/フォロワー(上限100%)
反応率
0.2%
いいね/表示
増幅率
10.9%
RT数/いいね数
保存率
57.5%
ブクマ数/いいね数
週の投稿数
2.6

フォロワー層の興味

フォロワーのプロフィール文から、よく出てくる言葉を集めます(押した時だけ取得。1回分の回数を消費)。

最も伸びる投稿スロット

金曜 0〜3時台 平均2,323いいね(3件)

勢い(古い半分 → 新しい半分の平均いいね)

796 → 875 (▲10%)

投稿の種類別成績(直近45件)

種類件数平均いいね最大
オープンソース・コラボ42,5924,917
新製品・機能発表131,4317,360
AI・エージェント技術137072,436
イベント・採用・雑談3370748
技術解説・ドキュメント6278373
導入事例・ユーザー事例6188509

勝ちパターン

「Introducing」「open source」「eve」などの新技術・公開を示す言葉を含み、具体的なコードや技術名を盛り込んだ長文の発表系投稿が最も伸びる。特に0時台の投稿が平均を大幅に押し上げており、米国市場向けの深夜発表が実質的なピーク。

成長診断

時系列で平均いいねが+10%と上向き傾向にあり、週2.6回の投稿頻度は「質を保てる適切なペース」。ただし表示回数の中央値が低めで、一部の投稿にリーチが偏っていることがボトルネック。特に12〜15時台の投稿は機会損失となっている。

コンテンツ戦略(何を増やし何を減らすか)

「AI・エージェント技術」と「新製品・機能発表」のカテゴリを増やし、「イベント・採用・雑談」を減らす。保存率が高い技術解説系(コード付き)を強化し、リンクのみの投稿や問いかけは避ける。オープンソース発表は平均の3倍以上のいいねが見込めるため、四半期に1回は大型OSSリリースを計画する。

バズ投稿の共通点(中央値の2倍=573いいね超が27件)

共通する要素は特に見当たりませんでした(中身で伸びるタイプ)。

文体の特徴と効き方

開発者向けの簡潔で技術的な文体。感情的な絵文字はほぼ使わず、コードブロックや技術名をそのまま表示する。文の長さは120字以上の長文が平均いいねを1.88倍に引き上げており、情報量の多さが保存率の高さに直結している。

フォロワー像の推定

25〜45歳のソフトウェアエンジニア、CTO、エージェントやクラウドインフラの最新動向をキャッチアップし、自社サービスへの導入を検討している。Vercelを「信頼できる技術の一次情報源」としてフォローしている。

投稿時間の助言

【日本時間】月〜木曜の0〜3時台(特に金曜0〜3時台は平均2323いいねで最高)が最も伸びる。米国西海岸の日中に相当し、開発者がアクティブな時間帯。逆に12〜15時台の投稿は平均190と極端に低いため避ける。頻度は週2〜3回を維持しつつ、大型発表は0時台に集中投下するのが効果的です。

時間帯別の平均いいね(上位)

18〜21時 平均2,051(4件)21〜24時 平均2,018(9件)9〜12時 平均1,766(7件)0〜3時 平均908(26件)6〜9時 平均434(24件)3〜6時 平均317(29件)

曜日別の平均いいね

木曜 842(16)水曜 832(30)火曜 738(20)金曜 678(19)土曜 531(14)日曜 8,635(1)

伸びる要素(ありvsなしの平均いいね)

要素ありなし倍率
長文(120字以上)893(83)4741.88倍
画像・動画つき935(22)7891.18倍
リンクつき833(81)7731.08倍
問いかけ(?)を含む312(3)8370.37倍
短文(60字未満)292(6)8550.34倍

文の長さ別の平均いいね

〜40字 201(5)40〜80字 497(4)80〜120字 633(8)120字〜 893(83)

絵文字の効果

あり 828(10件) / なし 8211.01倍

投稿のトーン内訳

情報・技術解説型55%
宣伝・告知型30%
実績・導入事例型10%
交流・カルチャー型5%

直近の投稿をAIがざっくり分類したおおよその割合です。

効いてる言葉(その語を含む投稿の平均いいね倍率)

言葉使用平均いいね倍率
internal32,9423.89倍
access42,4023.18倍
eve42,2322.93倍
security52,1082.8倍
source42,1252.77倍
introducing51,9932.62倍
open81,8782.57倍
first61,7942.36倍
agent151,5712.28倍
joining41,7202.19倍

曜日×時間帯ヒートマップ(平均いいね)

0時3時6時9時12時15時18時21時
日
8,635
月
火
826
360
340
1,552
190
1,966
水
1,092
269
158
712
2,051
1,334
木
371
165
696
8,113
225
金
2,323
487
227
135
370
土
317
232
1,289
571

投稿ペース

週2.6投稿 / 投稿間隔の中央値 64.7時間 / 最長の間隔 17.8日 / 分析期間 311日

ベスト投稿5

  1. 8,635いいね(表示10,662,544) — We’ve identified a security incident that involved unauthorized access to certai
  2. 8,113いいね(表示1,301,882) — We just released 𝚛𝚎𝚊𝚌𝚝-𝚋𝚎𝚜𝚝-𝚙𝚛𝚊𝚌𝚝𝚒𝚌𝚎𝚜, a repo for coding agents. React performan
  3. 7,360いいね(表示2,675,482) — Introducing eve, an agent framework. 𝚊𝚐𝚎𝚗𝚝/ 𝚊𝚐𝚎𝚗𝚝.𝚝𝚜 𝚒𝚗𝚜𝚝𝚛𝚞𝚌𝚝𝚒𝚘𝚗𝚜.𝚖𝚍 𝚝𝚘𝚘𝚕𝚜/ 𝚜𝚔𝚒𝚕
  4. 5,023いいね(表示1,823,908) — You can now run any Dockerfile on Vercel. # 𝙳𝚘𝚌𝚔𝚎𝚛𝚏𝚒𝚕𝚎.𝚟𝚎𝚛𝚌𝚎𝚕 𝙵𝚁𝙾𝙼 𝚐𝚘𝚕𝚊𝚗𝚐:𝟷.𝟸𝟺 𝙲
  5. 4,917いいね(表示921,315) — We built to ship shaders on Now it's open source. ▪︎ Minimal agent-first WebGPU

処方箋

  1. 新機能やオープンソース化の発表は、必ず「Introducing」や「open source」を冒頭に置き、120字以上の技術的詳細(コード・アーキテクチャ)を含めて0時台に投稿する。
  2. 抽象的な宣伝文句ではなく、具体的な成果(数字や期間)と利用方法(コマンドやファイル構成)をセットで書く。例:「In the first two weeks, 512 employees shipped 356 projects.」。
  3. 問いかけや短文は避け、読者が保存して後で試せる「手順書」形式(番号付き箇条書きやコードブロック)で情報を構造化する。

伸びる投稿の型(穴埋めで使える)

新技術発表型
Introducing【技術名】 for【対象ユーザー】. 【具体的な機能1】 【具体的な機能2】 【アーキテクチャやコード】 Like【既存の有名技術】, for【新しい用途】.
なぜ効く: 「Introducing」と具体名の組み合わせが平均の2.62〜3.89倍のいいねを獲得。技術者が欲しい情報を最初に提示する。
導入成果報告型
【企業名】 built【プロダクト名】 on Vercel. In the first【期間】, 【数字】 engineers shipped【プロジェクト数】 projects. ▪︎ 【成果1】 ▪︎ 【成果2】
なぜ効く: 具体的な数字と企業名が信頼性を高め、保存率が上がる。実績ベースの情報は拡散されやすい。
オープンソース公開型
We built【プロジェクト名】 to【解決する課題】. Now it's open source. ▪︎ 【特徴1】 ▪︎ 【特徴2】 ▪︎ 【特徴3】 GitHub:【リンク】
なぜ効く: 「open source」を含む投稿は平均いいね倍率が2.57倍。OSS公開はコミュニティの共感と拡散を同時に得られる。

明日そのまま使える下書き3本

Introducing Vercel Cache Primitives. Give your agents and apps fine-grained cache control with one API. ▶︎ 𝚌𝚊𝚌𝚑𝚎.𝚜𝚎𝚝() ▶︎ 𝚌𝚊𝚌𝚑𝚎.𝚐𝚎𝚝() Works with Next.js, AI SDK
We migrated our internal billing system to Vercel Services. Result: 99.99% uptime, zero-downtime deploys, and a 40% reduction in infra costs. Here's the archite
Open source: our internal agent evaluation harness. Run 10,000 test cases against any model in minutes. Supports OpenAI, Anthropic, and open-weight models. GitH

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