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Google Analytics（GA）とSearch Console（SC）を活用して、どの記事が人気か、どこから流入しているかを分析し、改善策を導く手順

HandY

①Google Analyticsで人気記事を特定する

❶GAにログイン

Google Analyticsにログインします。

GA4を使用している場合の手順です。

❷レポートを開く

左側メニューから「レポート」→「ライフサイクル」→「エンゲージメント」→「ページとスクリーン」を選択します。

❸人気記事を確認する

ページごとの「ページビュー数」や「滞在時間」を確認します。
・ページビュー数が多い記事が人気の記事と考えられます。
・滞在時間も参考にすると、内容がどれだけユーザーに興味を引いているかを判断できます。


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②Search Consoleで流入経路を確認する

❶Search Consoleにログイン

Google Search Consoleにログインします。

❷パフォーマンスレポートを開く

サイトを選択し、「パフォーマンス」メニューをクリックします。

❸流入元を確認

レポート内で「ページ」タブを開き、特定の記事（URL）を選択します。
その記事に関連する「クエリ（検索キーワード）」や「クリック数」、「表示回数」を確認します。

・どのキーワードで訪問者が流入しているか把握します。

・流入元（Google検索など）がわかります。


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③データを組み合わせる

GAで確認した人気ページと、SCで確認した流入経路をまとめます。

例

④改善点を見つける

人気記事の改善策

・キーワードの最適化
SCで上位に表示されているクエリを記事に含める。

・滞在時間の向上
滞在時間が短い場合は、画像や動画の追加、内部リンクの設置を検討

流入経路の拡大

・SNS流入が少ない場合は、SNSシェアボタンの設置や投稿を強化

・特定のキーワードで流入が少ない場合は、キーワードに基づく追加記事を作成


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⑤改善策を自動生成する方法（サンプル）

以下のコードはPythonを使って、GAとSCのデータを組み合わせ、改善案を自動生成する簡単なサンプルです。

コード例

import pandas as pd

# GAとSCからのサンプルデータ
ga_data = pd.DataFrame({
    '記事タイトル': ['サンプル記事A', 'サンプル記事B'],
    'ページビュー数': [5000, 2000],
    '滞在時間': [3.5, 1.8]
})

sc_data = pd.DataFrame({
    '記事タイトル': ['サンプル記事A', 'サンプル記事B'],
    '主な流入キーワード': ['キーワード1, キーワード2', 'キーワード3'],
    '流入元': ['Google検索', 'SNS']
})

# データをマージ
merged_data = pd.merge(ga_data, sc_data, on='記事タイトル')

# 改善策を追加
def generate_suggestions(row):
    suggestions = []
    if row['滞在時間'] < 2:
        suggestions.append('滞在時間を改善: 画像や動画を追加')
    if 'SNS' in row['流入元']:
        suggestions.append('SNSシェアを強化')
    return '; '.join(suggestions)

merged_data['改善策'] = merged_data.apply(generate_suggestions, axis=1)

# 改善策を表示
print(merged_data)

ワークシートサンプル

データ収集テンプレート

改善策記入テンプレート

ポイント

・データ分析後の改善は小さな変更を試し、効果をモニタリングする。
・分析作業を効率化するために、GAやSCのデータをスプレッドシートにエクスポートして管理すると便利です。


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