「アクセス数は分かるけど、その先の分析データの読み方が分からない…。」
「GoogleアナリティクスやSearch Consoleを導入したものの、何から手をつければいいの？」
こういった悩みを持っている方もいるのではないでしょうか？
本記事では、効果的なサイト分析の手法と具体的な改善アクションについて、『Taskhub』を提供する弊社がご紹介します。
初心者の方でも実践できる内容となっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
サイト分析プロンプトの利用ガイド
AIとの対話を効果的に行うためのプロンプトをご紹介します。下記のプロンプトは品質を保証するものではありません。ご自身の用途に合わせてカスタマイズしながら、最も使いやすいプロンプトを作成してみてください。
こんな人におすすめ！
- Webサイトの分析データを見ても、改善点が見つけられない担当者様
- アクセス解析ツールの数値を、具体的な施策に落とし込めないマーケター様
- データドリブンなサイト改善を始めたいWeb制作者様
この記事のプロンプトで得られる効果
- サイトの問題点を客観的な視点で抽出できる
- データに基づいた具体的な改善施策が提案される
- ユーザー目線での改善ポイントが明確になる
これらのプロンプトを活用することで、サイトの数値分析から具体的なアクションプランまでを、AIのサポートを受けながら効率的に進めることができます。データの解釈に悩む時間を減らし、より効果的な改善施策の立案に時間を使うことが可能になります。
それでは実際のプロンプトを見ていきましょう。
サイト分析プロンプトを活用する3つのメリット
1. データに基づく的確なキーワード戦略の立案
サイト分析をプロンプトとして活用することで、以下のような効果が期待できます：
- 検索ボリュームの高いキーワードを特定
- ユーザーの検索意図に沿った記事執筆が可能
- 競合サイトとの差別化ポイントの発見
➡️ これにより、SEO効果の高い記事執筆が実現できます。
2. ユーザーニーズを反映した最適なコンテンツ設計
プロンプトを活用することで：
- 直帰率や滞在時間などの指標から読者の興味関心を把握
- 記事執筆キーワードの適切な配置
- ユーザーの行動データに基づいたコンテンツ構成
➡️ 結果として、より読者に価値のある記事を作成できます。
3. 効率的な記事改善サイクルの確立
サイト分析データをプロンプトに活用することで：
- CVR（コンバージョン率）向上のための具体的な改善点の特定
- 記事執筆キーワードの最適な密度調整
- PV数やエンゲージメント率などの定量的な効果測定
➡️ 継続的な記事品質の向上とパフォーマンスの改善が可能になります。
これらのメリットを活用することで、より戦略的で効果的な記事作成が可能となります。
サイト分析プロンプトのご紹介
# 命令
私は{サイト分析}を行うアナリストとして、以下のポイントに基づいて分析を実施します。
サイトリンク：
# 意識すること
- 分析結果は具体的な数値とその解釈を含める
- 改善提案は実行可能な施策に落とし込む
- 競合サイトとの比較分析を含める
- ユーザー行動データの詳細な分析を行う
- SEO観点での課題抽出を行う
# 必要事項
以下の項目について詳細な分析と提案を行ってください：
1. アクセス解析データの詳細
2. コンバージョン導線の分析
3. ユーザー行動パターンの把握
4. 改善ポイントの優先順位付け
5. 具体的な改善施策案
# 用途（例）
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- サイトパフォーマンスの定期評価
- 改善施策の効果測定
- 競合分析
- ユーザー体験の向上
- コンバージョン率の改善
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上記の分析結果と提案を、具体的な数値とともに報告書形式でまとめてください。サイト分析プロンプトの実行例を3つ紹介
それではプロンプトが出力した実例を見てみましょう。ご自身の活用イメージをより膨らませてみましょう。
前述のプロンプトテンプレートの命令文に、以下の入力プロンプトを記入し、実行しました。入力プロンプト：
以下のWebサイトについて、SEO視点で分析してください:
1. メタディスクリプションの改善点
2. 見出し構造の最適化
3. コンテンツの質に関する提案例1. ECサイトの分析
分析結果:
- メタディスクリプション：文字数が80文字を超過しており、検索結果で途切れる可能性あり
- 見出し構造：H1タグが複数存在。H2からH3への階層が不自然
- コンテンツ改善：商品説明の具体性が不足。ユーザーメリットの記載を推奨例2. コーポレートサイトの分析
分析結果:
- メタディスクリプション：企業の特徴や強みが明確に表現されていない
- 見出し構造：主要なセクションがH2タグで適切に区分されている
- コンテンツ改善：事例やデータを用いた説得力のある内容の追加を推奨例3. ブログサイトの分析
分析結果:
- メタディスクリプション：キーワードの配置が最適化されていない
- 見出し構造：目次の構造と実際の見出しの階層が一致していない
- コンテンツ改善：画像のalt属性の追加とリンクアンカーテキストの最適化が必要サイト分析プロンプトを活用する際の3つの重要な注意点
1. データの正確性と最新性の確認
サイト分析を行う際は、プロンプトに入力するデータの正確性と最新性が極めて重要です。古いデータや不正確な情報を基にした分析は、誤った結論を導き出す可能性があります。
- アクセス解析データは直近の期間のものを使用
- 競合サイトの情報は最新の状態をチェック
- データソースの信頼性を必ず確認
2. 目的に応じたプロンプトの最適化
サイト分析の目的によって、プロンプトの内容を適切にカスタマイズする必要があります。
- SEO分析なのか、UX改善なのかを明確に指定
- 具体的なKPIや改善目標を含める
- 分析対象の範囲を明確に定義（全体 or 特定ページ）
3. コンテキストの適切な提供
AIに適切な分析を行ってもらうために、十分なコンテキスト情報を提供することが重要です。
- サイトのターゲットユーザー層
- 業界特有の専門用語や特徴
- 現状の課題や過去の改善施策の履歴
これらの注意点を意識することで、より精度の高いサイト分析結果を得ることができ、効果的な改善施策の立案につながります。
ChatGPTでサイトの分析をする際のプロンプトのまとめ
生成AIを活用したウェブサイト分析が注目を集める中、効果的なプロンプトの活用方法が重要となっています。
Taskhubは、サイト分析に特化した実用的なプロンプトを含む200種類以上のAIタスクを提供する、日本初の生成AI活用プラットフォームです。SEO分析やユーザー行動分析、コンペティター調査など、ウェブサイトの改善に必要な様々な分析タスクを、専門知識がなくても簡単に実行することができます。
Azure OpenAI Serviceを採用したセキュアな環境で、機密性の高いサイトデータも安全に分析可能。さらに、AIコンサルタントによる充実したサポート体制により、効果的なサイト分析の実施をバックアップします。
プロンプトエンジニアリングの知識や経験がなくても、Taskhubの用意された分析プロンプトを活用することで、すぐにプロフェッショナルレベルのサイト分析を始めることができます。サイト分析の効率化にご興味のある方は、具体的な活用事例や機能の詳細を記載したサービス概要資料を、ぜひダウンロードしてご確認ください。
