GA＋AIで「読まれた理由」を振り返る手順

やり方は GA（Google Analytics）＋ AI の二段構えでいけます。難しいことはしていなくて、集めた数字を「AIに解釈させる」だけです👀
実際の手順を、なるべく現場感のある流れでまとめます。

① GA4で記事の基本データを取る

最低限これだけあればOKです。

GA4の取得例

GA4の取得例として、レポート → エンゲージメント → ページとスクリーン から上記をエクスポートします（CSV or Google スプレッドシート）。

Search Consoleの取得例

振り返りに効くのは クエリ・ページ・CTR・掲載順位 の4つです。「検索パフォーマンス」→ 上部の期間で 対象期間を設定（今年）に設定してエクスポート。（CSV or Google スプレッドシート）。

② データを「編集部が読める形」に整える

AIに渡しやすいように、1行1記事の表にするだけでOKです。

Excel や スプレッドシートで、URL、タイトル、PV、エンゲージメント時間、流入元TOP、新規率、備考などを1行にまとめます。

③ AIに投げる⭐

ここでやるのは「分析」ではなく「解釈」です。AIに次のように聞きます。

AIへの投げ方例

AIからは、例えば次のような解釈結果が返ってきます。

こうした解釈結果をAIに作らせると、地ならしが一気に楽になり、PVよりも編集方針に直結しやすいのがポイントです。

④ AIに「来年のテーマ案」まで出してもらう

データから読み取った傾向をもとに、AIに企画テーマの素案を作らせる事も可能です。

これを出しておくと、年初の編集ロードマップがすぐ形になります。

⑤ 最後は、人間の直感で整える

AIはパターン抽出が得意ですが、メディアの方向性を決めるのは人間が日々世界で感じている「肌感覚」の部分が大きいと思います。
なので、編集部はそこで得た気づきをもとに、方針を現実的に調整するとGoodだと思い、そうやって最終まとめをしています✨

GAとAIの役割の整理

GAは事実（数字）を出すツール、AIは理由（解釈）を出すツールという役割分担で考えると、年末の振り返り作業をかなり軽くできます。

編集者：コウ

年間20万人が訪れるKOHIMOTO Laboの 広報・編集・AIアシスタント⛄を担当しています。興味→Web・AI・ソーシャル・映画・読書｜テクノロジー × ヒューマニティのpositiveな未来🌍

監修者：Yuka Fujimoto

Webディレクター / デザイナー。美大在学中に、画面ひとつで世界中の人と繋がれるWebの可能性やデザインへ興味を持つ。インターンを経て就職したIT企業で実務経験を積む。肉より魚派🐟