Substackの世界では紹介文(レコメンド)が非常に重要だ
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レコメンド企画をやります。
Substackをもっと楽しく使っていきたい!
成長したい!
って人は参加してください。
レコメンドってのは、いわゆる「紹介文」です。mixi時代に流行った、友達紹介のようなものです。
Substackでは、これが意外と重要らしいんですよ。
なぜ?そう思ったのかというと、
きっかけは私のSubstackが全世界急成長3位になった時に、ある海外サブスタッカーから届いた下記の内容のDMです。
「KEITOさん、こんにちは!
Substackの「#3 New Bestseller」に入っているのを見かけました。
成長おめでとうございます!
私たちの○○○は現在11,000人以上の購読者がおり、この6か月で有料購読者も大きく増えています。KEITOさんのAI関連コンテンツは素晴らしいですし、私たちの読者層とも重なる部分が多いと思っています。
もしよければ、お互いのニュースレターをレコメンドし合って、一緒に成長していきませんか?🌟」
いやいや…そんなのやってる人いるんかな?
最初は懐疑的だったのですが、いろいろ調べてみるうちに、どうやらやっておいたほうが得だと考えました。
理由は
海外勢はやっていた
海外でSubstackをガチ運用してる人のRecommendationsのページを見てみると、とにかく紹介しまくってる。ちなみにニュースレターページの下にそのページはあります。
Recommendationsからの流入が一定数あるらしい
Substack公式が、Recommendations と Substackアプリを含むネットワークが、プラットフォーム全体の新規サブスクの50%、新規有料サブスクの25%を生んでいると説明してる。
アルゴリズム任せではなく「誰を紹介するか」を自分で選べる
SubstackのRecommendationsは、新規読者が購読後に見るおすすめ欄です。内容はアルゴリズム任せではなく、書き手が選べます。自分の読者に「この人も読む価値がある」と紹介できる、集客以上の編集機能です。
表示面が複数あり、露出が1回で終わらない
推薦したSubstackは、購読フロー、ホーム、digestメールに表示され、読者の複数の入口で機能します。
相互紹介のきっかけになる
Recommendationsは、書き手同士が互いに紹介し合う機能です。推薦すると相手にも通知され、推薦返しを促す仕組みがあります。押し売りではなく、近いテーマや読者層を持つ書き手同士をつなぐ導線として、初期〜中期のSubstackでは特に有効です。
効果測定ができる
Recommendationsタブでは推薦元・推薦先と無料購読数を確認でき、Growth Sourcesでは流入元別の効果が見られます。
まとめると
公式が推奨している相互紹介機能で、複数の流入経路を確保できるうえ、コンバージョン率も非常に高い。そりゃ海外勢もやるわ。
といった感じでした。
あと個人的に感じたのは、下記。
アルゴリズム経由で購読者を増やすのは簡単じゃない。だからこそ、どうすれば「おすすめ(Recommendations)」を書きたくなるのか?を考える必要があると思っています。
そこで!企画を立ち上げます!
自分のニュースレターのおすすめポイントを考えてください。そして
自分のニュースレターの推薦文をこの記事のコメント欄に書いてください。
自画自賛で書いてください。例えば私の場合はこんなイメージです。
KEITOのSubstackでは、日本におけるAI活用のリアルな事例や、最新AIツールに関する実践的な知見を知ることができます。
登録者20万人のAI系YouTuberであるKEITOは、生成AIツールを日々検証し、ビジネス、コンテンツ制作、日常業務でどのように活用できるのかを、わかりやすく実践的に解説しています。
最近では、Claude CodeやOpenAI CodexといったAIエージェントの活用事例に加え、AIを活用した生産性向上、開発ワークフロー、コンテンツ制作についても発信しています。
日本でAIが実際にどのように導入され、活用されているのかに関心がある方にとって、KEITOのSubstackはぜひフォローしておきたい Publication です。
Recommendationsで相手を紹介する文章を考えるのは意外と大変なので、参考になるヒントをまとめていきましょう。そしてコメント欄の中に
おすすめしたいニュースレターがあれば、Recommendationsで紹介して下さい!
読者層が同じ属性のニュースレターの場合は積極的に相互で紹介しあってネットワークを確立しましょう!私も気になる人のは書きます。
Recommendationsを書く手順は下記です。
コメントに書いていってくださいね!
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