ライブ配信で悩んでる人
「TikTokライブをしているけど、視聴者やギフトが思うように伸びなくて不安…」
「配信しても平均視聴時間が短くて、視聴者がすぐ離れちゃう…どうしたら最後まで見てもらえるのかな?」
「コメントやギフトをくれる人が限られていて、もっと参加してもらえる工夫はできないかな?」
渋沢A壱
こうした悩みに応えるために、本記事では「TikTokライブ」の配信データを徹底分析し、初心者ライバーでも実践できる改善ポイントを具体的に紹介していきます。
配信概要
LIVE日付 | 曜日 | 開始時間 | 配信時間 | 視聴数 | 新規フォロワー | 報酬(コイン) |
---|---|---|---|---|---|---|
2025年7月13日 | 日 | 22:05 | 2時間49分 | 321 | 2 | 1,874 |
2025年7月13日 | 日 | 07:18 | 2時間12分 | 1,630 | 22 | 545 |
2025年7月13日 | 日 | 06:00 | 1時間17分 | 807 | 18 | 122 |
2025年7月12日 | 土 | 19:31 | 4時間08分 | 619 | 12 | 5,789 |
配信インサイト比較
開始時間 | 視聴数 | ユニーク視聴者 | 最高同時視聴 | 平均視聴時間 | コメント | いいね | シェア | ギフト贈呈者 | フォロワーデータ |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
7/13 22:05 | 321 | 187 | 12 | 4分 | 884 | 17.5K | 2 | 17 | 平均8分・82人・23人コメント・16人ギフト |
7/13 07:18 | 1,630 | 1,422 | 53 | 1分 | 1,200 | 43.1K | 3 | 18 | 平均5分・140人・37人コメント・16人ギフト |
7/13 06:00 | 807 | 700 | 80 | 54秒 | 299 | 29.4K | 11 | 14 | 平均4分・55人・21人コメント・14人ギフト |
7/12 19:31 | 619 | 336 | 35 | 3分 | 612 | 51.6K | 44 | 18 | 平均5分・141人・17人コメント・15人ギフト |
トラフィック分析と考察
TikTokライブにおける視聴者流入経路を分析すると、「おすすめ掲載」に強く依存している時間帯と、フォロー中フィードやシェアから流入が多い時間帯が明確に分かれました。
日本の行事・イベント影響
2025年7月13日は特別な祝日ではありませんが、7月中旬は夏休み前で学生が比較的視聴に積極的になりやすい時期です。早朝配信で学生層や夜更かしユーザーを取り込めた可能性が高いと考えられます。また、夜の配信では社会人が落ち着いて視聴しやすく、ギフトやコメント数が伸びやすい傾向がありました。
7月13日 朝(6:00 / 7:18)の特徴
朝の配信では「おすすめからの流入」が圧倒的に多く、特に07:18開始の配信は流入の74%が「おすすめ」経由でした。ユニーク視聴者数も1,400人を超えており、朝の時間帯は不特定多数の新規ユーザーにリーチできるチャンスが大きいと考えられます。
7月13日 夜(22:05)の特徴
夜配信は「フォロー中フィード(33%)」と「おすすめ(38%)」が拮抗していました。既存フォロワーの視聴時間も長く、平均視聴時間8分と安定しています。つまり夜は「既存ファンとの交流」に強く、ギフトやコメントの参加率が高まる傾向があります。
7月12日 夜(19:31)の特徴
おすすめ掲載率が19%と低く、シェア25%が突出しています。このことから、既存のファンが拡散してくれた影響で広がった配信と推測されます。コメント数やいいね数は高水準でしたが、新規フォロワー流入は12人と控えめでした。
曜日・時間帯ごとの傾向
週末(日曜・土曜)の配信では「朝の拡散力」と「夜のファンとの深い交流」がはっきり出ました。
朝配信(6:00〜8:00)
社会人が通勤前に視聴するケースや、学生・夜型ユーザーの視聴が多い傾向。新規流入が強いため、フォロー獲得のチャンス。
昼配信(11:00〜14:00)
今回はデータなしですが、休憩時間や学生層の利用が多い時間。平日は特に「ながら見」が中心になるため、コメントを引き出す工夫が必要です。
夜配信(19:00〜23:00)
社会人や学生の帰宅後にあたり、既存フォロワーが安定して参加。ギフトやコメントの熱量は高いが、新規流入は朝に比べて少なめ。
数値から見える課題と改善ポイント
- 平均視聴時間が1分前後の枠が多く、すぐ離脱されている → 冒頭で視聴者を引き込む自己紹介・企画説明を追加
- おすすめ掲載に依存しすぎ → フォロワーへの告知やリピーター強化が必要
- ギフト贈呈者数は安定(14〜18人)が、新規拡大に弱い → ランキング企画やお礼イベントで増やす
- コメント活発な時間帯が限られる → 質問形式で双方向性を高める
追加分析
集中している時間帯: 朝配信は開始30分以内に視聴者が集中。
離脱率: 平均視聴時間が1分未満の枠は「自己紹介や話題が始まる前に離脱」している可能性。
コメント活発なトピック: 夜配信では雑談や視聴者との直接対話にコメントが集中。
おすすめとの相関: コメント・いいね数が多いほど「おすすめ掲載率」が高まる傾向が見られる(推測)。
TikTokアルゴリズム評価の推測
今回のデータでは「おすすめ流入率」が高い朝配信で視聴者数が跳ね上がりました。TikTokのアルゴリズムは「エンゲージメントの初速」と「いいね・コメント率」に強く反応していると推測されます。ただしこれは確定的なものではなく、あくまで傾向としての推測です。
逆算して考える要因
- 開始直後にコメントをもらえるかどうか → 初動エンゲージメントが重要
- 配信告知の有無 → フォロワーの参加率に直結
- 配信内容 → 企画性が弱いと離脱が増える
視聴者数ケース分析:1,000〜2,000人規模のおすすめ掲載
7月13日07:18開始の配信では、視聴数1,630と突出。これはおすすめ掲載率74%が要因と考えられます。しかし平均視聴時間は1分と短く、視聴者を惹きつける「冒頭の工夫不足」が見て取れます。今後は開始1分以内にフックを用意することが改善ポイントです。
次の配信で試すこと(行動リスト)
開始直後に「今日のテーマ」を伝える
- 新規視聴者向けの自己紹介を30秒で行う
- フォロワー参加型の質問を投げかける
- ギフトへのお礼を名前を呼んで伝える
- コメント拾い率を上げる
- 終了前に「次回配信の予定」を告知
- 短い歌や一発芸など「離脱防止コンテンツ」を挿入
- ランキング企画でギフトモチベーションを作る
- 配信開始30分前に告知投稿を行う
- 背景やBGMを変えて視覚的変化を加える
- 時間帯を変えて実験する(朝・昼・夜)
- シェアを促す声かけをする
- 新規フォロワー限定の特典を用意する
- ハッシュタグを工夫して露出を増やす
- 終了後すぐにハイライトを投稿して再流入を狙う
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