自社サイトやオウンドメディアを運用していると、上司や経営層への毎週・毎月の定期報告が欠かせません。

そんな運用者のみなさん、データ集計や資料作成に追われ、本来やるべき施策に割ける時間が足りないと感じませんか？僕は感じていました。

本記事では、GA4（Googleアナリティクス4）とGoogleサーチコンソールのデータをAIに渡すだけで、サイトパフォーマンス分析スライドを自動生成する方法をご紹介します。定点観測レポートの作成を自動化し、空いた時間を施策実行に回しましょう。

この手法では、GA4とサーチコンソールのデータをCSV形式で書き出し、AIに読み込ませて「HTMLスライド形式」のレポートを生成します。

▲この方法で出力できるスライドはこちらからご確認いただけます。

▲動画でも解説しています。

AIサイト分析STEP1：GA4データの出力

まずは、サイト内でのユーザー行動を把握するためのデータを用意します。以下のデータをGA4から取得してください。※設定のポイント： すべてのレポートで、必ず画面右上の期間設定から「比較（前年比など）」を有効にしてください。

ページ分析用データ

どのページが閲覧され、コンバージョン（CV）に至ったかを確認します。

• 場所： レポート ＞ エンゲージメント ＞ ページとスクリーン
• 設定： 表の左上を「ページパスとスクリーン クラス」に変更。
• 出力： 共有アイコン ＞ ファイルをダウンロード ＞ CSV形式（推奨名：pages_data.csv）

流入チャネル分析用データ

どの流入経路からCVが発生しているかを把握します。

• 場所： レポート ＞ 集客 ＞ トラフィック獲得
• 設定： 表の左上を「セッションの参照元 / メディア」に変更。「キーイベント」列で「問い合わせ完了（例: contact_complete）」を選択して数値を絞り込みます。
• 出力： CSV形式でダウンロード（推奨名：traffic_data.csv）

入り口分析用データ

サイトへの最初の接点となったページを分析します。

• 場所： レポート ＞ エンゲージメント ＞ ランディング ページ
• 設定： 「キーイベント」列で「問い合わせ完了イベント」を選択。「キーイベント」列で「問い合わせ完了（例: contact_complete）」を選択して数値を絞り込みます。
• 出力： CSV形式でダウンロード（推奨名：landing_page_data.csv）

AIサイト分析STEP2：サーチコンソールデータの出力

次に、どのような検索キーワードでサイトに訪れたかを分析するためのデータを用意します。以下のデータをサーチコンソールから取得してください。

検索クエリデータ

• 場所： 左メニュー「検索パフォーマンス」 ＞ 検索結果
• 設定： 期間をGA4と合わせ、「比較」タブで前年比（または前期間比）を設定。画面下のタブが「クエリ」になっていることを確認します。
• 出力：画面右上の「エクスポート」 ＞ CSV形式
  • ※ダウンロードされたZIPファイルを解凍し、中にあるクエリ.csv を使用します。

AIサイト分析STEP3：AIへの指示（プロンプト）と生成

最後に、用意した4つのファイルをAIに渡し、レポートを作成させます。Geminiを使用する場合は、プレビューが可能な「Canvas機能」の利用が適しています。実際のレポート作成において、特定の業界に合わせた分析視点を追加したい場合などは、プロンプトの「命令書」部分に詳細な条件を追記してみてください。

実行手順

1. Geminiのチャット画面で、出力された計4つのCSVファイルをすべてアップロードします。
2. 以下のプロンプト（命令書）を入力してください。

# 命令書：Webサイトパフォーマンス分析報告スライドの作成

あなたはプロフェッショナルなWebアナリストです。

以下に貼り付けられたCSVデータを分析し、経営層へ報告するためのプレゼンテーション資料を作成してください。

## ■ スライド構成（全10〜12ページ程度）

提供されたデータを分析し、以下のストーリーラインでスライドを構成してください。

### A. 固定スライド（定点観測）

1. 表紙: タイトルと対象期間

2. エグゼクティブサマリ: 全体の結論（Good/Bad）、主要KPIハイライト

3. KPI詳細分析 (Table): セッション、CV、CVRなどの前期間比較表

4. 流入チャネル別貢献度 (Chart/2col): チャネルごとの増減分析

5. SEOキーワード分析 (Table/List): クエリの表示回数・クリック数・順位変動

6. コンテンツ分析 [量] (List): セッション増減ページのWinners/Losers

7. コンテンツ分析 [質] (List): CV貢献ページ、CVRが高いページ

### B. 分析スライド（データから自動生成）

データ全体を俯瞰し、「経営層に報告すべき重要な発見」を2〜4枚追加してください。

* データの特異点（急増・急減・特定セグメントの動き）を発見し、グラフ（HTML/CSSで表現）と共に提示すること。

* 必ず「考察 (Insight)」と「推奨アクション」を明記すること。

### C. まとめ

* Next Actions: 具体的な改善提案まとめ

# Design Principles (厳守)

1. Slide-First Design: Webサイトではなく、プレゼンスライドとしてデザインすること。

2. Dimensions: 各スライドは必ず 1280px × 720px の固定サイズにすること。

3. Consistency:

    - 配色は 60-30-10 の法則（文字カラー #4A4A4A、ブランドカラー #EA5507 または #034C9A、背景カラー #FCFDFB）に従う。

    - フォントは Google Fonts (Noto Sans JP) を使用。

    - アイコンは Font Awesome (cdnjs) を使用。

4. Layouts: コンテンツ量に合わせて「Title_Slide」「Table」「Bar_Chart」などのレイアウトを使い分けること。

AIを使った効率的なサイト分析サイクルを構築しましょう

本記事ではAIを駆使したサイト分析の具体的な手法まで詳しく解説してきました。株式会社GIGでは、最新のAI活用に関する知見と、サイト運用の実践的なノウハウを掛け合わせることで、貴社のマーケティング活動を後押しします。

また、将来的には貴社自身がAIツールを使いこなし、自律的に運用を回していけるような体制づくりを支援する「内製化支援」にも力を入れています。AIをどうサイト運用に組み込み、具体的な成果に繋げていくべきか、ご興味がございましたら、ぜひ一度GIGにご相談ください。

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泉 知樹

関西学院大学卒業。2020年に株式会社GIGにジョインし、toC/toB向けメディアの運営を担当。現在はマーケティングチームに所属し、インハウスおよびクライアントワークにおけるオウンドメディアを活用した採用/事業広報施策を担当。