こんばんは、斎藤です。
ブログ運営者が最もおろそかにしがちなのが、「記事公開後のデータ分析と改善」です。
本シリーズの第6回で構築するのは、「収益を下げている記事」や「改善のポテンシャルが高い記事」をAIが自動で検知し、改善を促すアラートを出すシステムです。
それでは見ていきましょう！
目次
🥇 導入：データ分析の「放置」をなくす自動検知システム
Google Analytics (GA) や Search Console (SC) のデータを手動でチェックするのは時間がかかり、結果としてパフォーマンスの低い記事が放置され、機会損失を生みます。
本シリーズの第6回で構築するのは、あなたのブログ運営に「視力」と「自動でPDCAを回すエンジン」を与えるシステムです。
この記事を読めば、以下のポイントを理解し、データ分析の重労働から解放され、改善作業にのみ集中できるようになります。
- ノーコードでGA/SCのデータを自動抽出する仕組み
- AIに「改善ポテンシャル」を分析させるプロンプト戦略
- 収益改善が必要な記事をSlack/メールに自動通知するワークフロー
データ分析の時間をゼロにし、自動収益システムを動かすための「羅針盤」を手に入れましょう！
🥈 本編
1. 収益改善記事の自動検知におけるAIの役割
AIは、生のデータを見るだけでなく、そのデータから「なぜこの記事は失敗しているのか？」という仮説立てと原因分析までを自動で行うことができます。
① AIが検知すべき「失敗の兆候」
AIに以下のシグナルを監視させ、改善の優先度を自動で決定させます。
- CTRが低い: 検索結果でのクリック率が低い（タイトル・メタディスクリプションの改善が必要）。
- CVRが低い: 記事へのアクセスはあるが、コンバージョン（成約）に至っていない（導線・コンテンツの説得力の改善が必要）。
- 直帰率が高い / 滞在時間が短い: 記事内容が読者の期待に応えられていない。
② システムの設計図（GA/SCデータからアラートへ）
このワークフローでは、GA/SCのデータ（トリガー）をノーコードツールで取得し、AIが分析・通知する構造を作ります。
| 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) | Google Analytics / Search Console | 毎週/毎月特定の期間のパフォーマンスデータをノーコードツールに自動送信。 |
| Step 2 (アクション) | ノーコードツール (Zapier/Make) | データを取得し、「CTR < X% または CVR < Y%」といった条件で記事をフィルタリング。 |
| Step 3 (アクション) | AI (ChatGPTなど) | フィルタリングされた記事のURL、タイトル、データ（CTR/CVR）を渡し、「改善すべき具体的な理由と修正方向」を分析させる。 |
| Step 4 (アクション) | Slack / メール | AIが分析した結果を、「【要リライト】改善ポテンシャル記事リスト」として自動通知。 |
2. 【実践】データ自動取得とAI分析ワークフローの構築
具体的なワークフロー構築では、API接続とAIへの分析指示が鍵となります。
💡 実践フェーズ1：GA/SCとノーコードツールのAPI連携
ZapierやMakeでは、Google AnalyticsおよびSearch Consoleとの連携機能が用意されています。
これにより、手動でレポートをダウンロードすることなく、特定のレポート（例：過去30日間のページ別CVR）を定期的に自動で取得できます。
💡 実践フェーズ2：AI分析用プロンプトの設計（仮説立て）
AIに単なる数字の読み上げではなく、「データサイエンティスト」のペルソナを与え、改善の仮説を立てさせます。
【プロンプトの例】
「あなたはSEOデータサイエンティストです。以下の記事リスト（URL、CTR、CVR）を分析し、『最もCTR改善の優先度が高い記事』を一つ選び、その記事のタイトルとデータに基づき、『CTRを改善するための具体的なタイトル修正案を3つ』提案してください。」
💡 実践フェーズ3：自動通知と改善リストの作成
AIが提案した改善案と、該当記事のURLをセットで、SlackやチームのTodoリスト（例：Trello, Notion）に通知します。
これにより、「リライトすべき記事」と「リライトの方向性」が自動で決定され、あなたはすぐに次の行動（第7回に繋がる）に移れます。
3. 継続的な自動監視で機会損失を防ぐ
このシステムは、一度設定すれば永遠にあなたのブログのパフォーマンスを監視し続けます。
これにより、新しい競合が出現したり、検索順位が変動したりした際のパフォーマンスの低下を即座に検知し、機会損失を最小限に抑えることができます。
🥉 まとめと次への展望
✨ あなたのブログに「自動で回るPDCAサイクル」が誕生
この第6回で、あなたはブログ運営の最も重要な要素である「データに基づいた改善サイクル」を自動化しました。
AIは、あなたの目となり、データ分析の重労働から解放してくれます。
あなたは通知されたリストに基づき、最も収益に直結する改善作業にのみ、時間と労力を集中できるようになりました。
⏩ 次回予告：【実践ワークフロー】第7回
改善が必要な記事が特定されたところで、次回はその改善をAIに任せます。
「CVR/CTRを劇的に改善！AIによるタイトル・リード文のリライト案自動生成」と題し、第6回で検知された低パフォーマンス記事に対し、AIが具体的なタイトルやリード文の修正案を自動生成し、Google Sheetsに格納するワークフローを構築します。
データ分析からリライト案の生成までをシームレスに繋ぎ、収益改善を加速させましょう！
