アクセス数だけ見て分析が終わるから卒業！「GA4をAIに分析させよう」
Googleアナリティクスで自分のアクセス除外【必ずできる】に書きましたが、自分をアクセス除外したら、次にそのデータをAIに渡して分析させてみましょう。
目次
- GA4のCSVデータをダウンロードして整える
- どんな助言が欲しいか具体的に明記する
- 実行する
- AIエージェントの少し未来の話
GA4のCSVデータをダウンロードして整える
GA4からCSVデータをダウンロードしたら、そのデータが構造化されているか確認して整形しましょう。AIには構造化されたデータを渡せば、それだけ正確な助言が得られます。そのためできるだけ具体的に構造化データを渡す必要があります。例として、以下の項目が厳密に構造化されているか確認しましょう。
| URL | タイトル | アクティブユーザー数 | 滞在時間 | 表示数 |
|---|
どんな助言が欲しいか具体的に明記する
データを整えたら次はどんな助言が欲しいか具体的に明記しましょう。
- リライトの余地があるか
- 次にどんな記事を書けばいいか
ここで重要なのが、質問内容です。質問は可能な限り具体的に書く必要があります。曖昧な質問への回答はAIも人間もの苦手とするところなのは同じです。質問が曖昧だと水で薄めた一般論みないな答えが返ってくるだけです。
具体的なプロンプトの例
- リライトの余地がある記事がもしあれば、そのurlとどんな内容が効果的なのか教えて。
- 上位5記事を集中して改善したいので、記事を読んで改善点を教えて。
- ○○のような人にむけて新規に記事を書くとしたら、どんな内容の記事がアクセスが集められそうか教えて。
- アクセス数は少ないけどよく読まれている記事があれば、そのタイトルを見なおしたい。キャッチーなタイトル案を複数提示して
こういう問いを立てるにはアクセス解析やマーケティングの基礎知識が必要です。だから勉強しないといけません。AI時代であろうとAIに丸投げというわけにはいきません。AIを使いこなすには常に勉強が必要です。
また、今回はChatGPTを使いましたが、Geminiやアンソロピックなど他のAIサービスで試して、比較してみるのもいいでしょう。
実行する
今回は試しに有料プランのChatGPT5.2でAutoで試してみました。10記事くらいのアクセス解析データをブラウザにCSVデータをドラッグ＆ドロップで渡して、質問を2つすると、だいたい1分くらいでそこそこ有用な助言が返ってきました。あとはその助言を踏まえて、改善を実践していくのみです。AIは万能ではないので、助言をどう活用するかは自分次第です。
AIエージェントの少し未来の話
今回はGA4のデータを手動でダウンロードして手動でChatGPTに渡しましたが、MCPという技術を使えば手動でデータを渡さなくても、AIに自然言語で指示するだけで、APIを介して必要な作業や分析をしてくれます。例えば毎週月曜日に、前の週のアクセス解析を自動で作成し、AIによって要約されたデータを意思決定に使うなんてことが、少し未来ではなくもう今の段階でできます。
