こんばんは、斎藤です。
前回、第6回で「改善が必要な記事」を自動で検知できるようになりました。
本シリーズの第7回では、その検知された記事に対し、実際に収益を向上させるための修正案をAIが自動で生成するワークフローに焦点を当てます。
それでは見ていきましょう！
🥇 導入：改善案を待つ時間もゼロにする、AIリライトエンジン
データ分析の結果、「CTRが低いからタイトルを改善すべき」「CVRが低いからリード文を修正すべき」という課題が特定されても、実際に効果的なリライト案を生み出す作業には、多くの時間とSEO知識が必要です。
本シリーズの第7回では、この「改善案の考案」プロセスをAIに任せます。
AIは、記事の本文情報と低パフォーマンスデータに基づき、読者のクリックやコンバージョンを最大化するためのタイトルやリード文の修正案を自動で生成します。
これは、あなたのブログ運営に「自動で回る改善の実行力」を与えることを意味します。
この記事を読めば、以下のポイントを理解し、データ分析からリライト実施までの時間を劇的に短縮できます。
- AIに「CTR/CVR改善特化型」のリライト案を生成させるプロンプト戦略
- 第6回で検知されたデータと記事本文をAIに連携させる仕組み
- 生成された修正案をGoogle Sheetsに自動格納するワークフロー
リライト案の検討時間をゼロにし、すぐに改善テストを実行できる体制を構築しましょう！
🥈 本編
1. 収益改善のためのAIリライトエンジン設計
AIがリライト案を生成する際、単に表現を変えるのではなく、「データが示す課題」を解決するための構造的改善案を出す必要があります。
① CTR改善のためのプロンプト戦略
CTR（クリック率）が低い場合、問題は「検索結果画面」にあります。
- AIへの指示: 既存のタイトル、メタディスクリプション、検索順位（第6回データ）を与え、「競合に勝つための緊急性や具体性を盛り込んだタイトル案を5つ」生成させます。
- ポイント: 読者の「検索意図とのズレ」を指摘させ、それを解消する案を出させます。
② CVR改善のためのプロンプト戦略
CVR（コンバージョン率）が低い場合、問題は「記事を開いた直後」にあります。
- AIへの指示: 記事のターゲットキーワードと既存のリード文を与え、「記事を読むべき強力な理由と、読み進めることで得られる具体的なメリットを強調したリード文の修正案を3つ」生成させます。
- ポイント: 読者の「離脱理由」を予測させ、それを防ぐ導入案を出させます。
③ システムの設計図（低パフォーマンス検知からリライト案生成へ）
このワークフローは、第6回で検知・通知された「要リライト記事リスト」を起点とします。
| ステップ | ツール（役割） | 内容（トリガー/アクション） |
|---|---|---|
| Step 1 (トリガー) | Slack / Google Sheets | 第6回で特定された「要改善記事」のリストをトリガーとする。 |
| Step 2 (アクション) | CMS (WordPress) | 該当記事の本文全体（またはタイトル/リード文）をノーコードツールで抽出。 |
| Step 3 (アクション) | AI (ChatGPTなど) | 記事本文、課題データ（CTR/CVR）、およびプロンプトに基づき、リライト修正案（タイトル、リード文）を生成。 |
| Step 4 (アクション) | Google Sheets | 生成された修正案を「リライト実施リスト」に自動格納。このリストが、あなたの「実行すべきタスク」になります。 |
2. 【実践】リライト案自動生成ワークフローの構築
このフェーズで最も重要なのは、AIに「記事の内容を理解させた上で」リライト案を出させることです。
💡 実践フェーズ1：WordPressからの記事本文抽出
ノーコードツールのWordPress連携機能を使用し、該当記事のURLまたはIDから、記事の本文（HTMLまたはプレーンテキスト）を抽出します。
これはAIに記事全体の文脈を理解させるために必須です。
💡 実践フェーズ2：AIへの連携データの統合
ノーコードツール内で、以下のデータを結合してAIに渡します。
- 既存の記事本文（Step 2）
- 課題データ（例：現在のCTRは1.5%、目標は2.5%）（Step 1）
- リライト指示プロンプト（CTR改善に特化した指示）
💡 実践フェーズ3：人間による「最終選定と実施」
Google Sheetsに溜まったリライト案（タイトル案3つ、リード文案2つなど）に対し、あなたは最も効果的だと判断した案を一つ選び、WordPressに手動で適用します。
- 自動化 vs 手動: リライトの「実行（WordPressへの適用）」は、誤動作を防ぐためにも人間が最終チェック・承認する「最小介入」を維持します。
3. リライト後の自動効果測定
リライトを実施した後、第6回で構築した「自動検知ワークフロー」が再び重要になります。
リライト後の記事は、自動検知システムによって監視され、改善が成功したかどうか（CTR/CVRの目標値達成）が継続的にチェックされます。
成功すれば「完了」、失敗すれば再び「要改善」リストに戻る、真のPDCAサイクルが完成します。
🥉 まとめと次への展望
✨ あなたは「戦略的な編集者」になりました
この第7回で、あなたはデータ分析（検知）から改善案の考案（リライト案生成）までを一貫して自動化しました。
あなたの作業は、AIが生成した修正案の中から、「どの案が読者に響くか」という戦略的かつ人間的な判断を下すことに絞り込まれました。
これにより、収益改善のPDCAサイクルが極めて高速に回るようになります。
⏩ 次回予告：【実践ワークフロー】第8回
コンテンツの改善サイクルが整ったところで、次は「集客」と「外部連携」に移ります。
「集客とブランディングを自動化！新記事のSNS自動投稿と最適化」と題し、新しい記事が公開された瞬間、AIが最適なSNS投稿文やハッシュタグを生成し、X、Facebook、Instagramなどに自動で予約投稿するワークフローを構築します。
記事公開後の集客作業をゼロにし、真の「最小介入サイクル」を完成させましょう！
