はじめに

コウジ：基本からアフィリエイト手法を考え直したい。キーワード選定をして月に500回程度検索されるキーワードをAIに任せて、そこから次にやるべきことを整理したい。
AI：いいですね。その後にやるべきステップは、SEO戦略、コンテンツ構成、初期流入設計、クリック率（CTR）改善。そして、Google Search Console API を使って CTR や順位のデータを取って、自動で改善サイクルを回すのが強力です。

以下では、その対話を振り返りながら、実務への展開と私（コウジ）が取るべきアクションプランを章ごとに分けて整理しました。

はじめに

1. キーワード戦略とコンテンツ設計：基本から再整理する
2. Search Console API を使った改善サイクルの具体化
- 2.1 取得すべき主要指標
- 2.2 改善サイクルの流れ（自動化を前提）
3. Google Search Console API の詳細設定と運用技術
- 3.1 GCP で API を有効化し、認証を設定する手順
- 3.2 運用環境として：Rails vs Django（Python）
4. 通知と改善提案の仕組み：Slack × AI を使った実践
- 4.1 Slack 通知の仕組み
- 4.2 AI による改善提案（タイトル・見出し）
5. 実運用へのステッププラン（コウジがこれからやるべき順）
おわりに
〆最後に〆

1. キーワード戦略とコンテンツ設計：基本から再整理する

コウジ：キーワードを AI に出してもらっても、それだけでは不十分。次にやるべきことを明確にしたい。
AI：その通りです。以下の流れが効果的です：

キーワードの精査
　　- 生成されたキーワードを「検索意図（情報型・購買型・ナビ型）」で分類
　　- 競合サイトを調べて、上位結果の構成を分析
　　- 共起語（関連用語）を抽出して記事に盛り込む
コンテンツ設計
　　- 検索意図に合わせた見出し（H1, H2, H3）を設計
　　- 読者の疑問を解決するストーリー構成（問題提起 → 解決策 → 商品紹介 → CTA）
　　- E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を担保する情報の追加
SEO 最適化とライティング
　　- メインキーワード＋関連キーワードを自然に文章に含める
　　- タイトル、メタディスクリプション、OG タグを整える
　　- 読みやすさ重視：短文、箇条書き、画像を使う
成約導線（CTA）設計
　　- CTA 文言を具体的に：例）「資料を無料でダウンロード」「今すぐ比較表を見る」
　　- CTA を記事の流れ（解決策提示後・レビュー後・記事末尾）に自然に配置
　　- デザインも重要：ボタンの色、サイズ、アイコンで目立たせる
　　- 信頼性を補強：実績や保証、レビューを CTA 付近に置く
インデックス促進
　　- Google Search Console に URL を送信
　　- サイトマップ更新
　　- SNS や外部サイトで初期流入を作る
効果測定と改善
　　- CTR（クリック率）、CVR（成約率）、滞在時間を定量的にモニタリング
　　- Google Search Console と連携して、AI を使って改善案を出す
　　- 効果を見て、タイトル・見出し・CTA を修正 → 再測定 → サイクル継続

2. Search Console API を使った改善サイクルの具体化

コウジ：私は人気記事を中心に改定していきたい。特定 URL に対して Search Console API を使って CTR や順位を定期取得し、改善ポイントをデータで出したい。
AI：素晴らしい方針です。そのために、どんな指標を測ればよいか、どのようにサイクルを回すかを定義しましょう。

2.1 取得すべき主要指標

クエリ別指標
- クリック数
- 表示回数（Impressions）
- CTR（クリック率）
- 平均掲載順位
ページ別指標（特定 URL に対して）
- 上記指標を URL ごとに取得
- 端末別（PC / モバイル）や国別のデータも取得可能
日付別の変化
- 日次・週次・月次でトレンドを追う
- リライト前後や改善施策後の差を計測

2.2 改善サイクルの流れ（自動化を前提）

初期計測
　　- 人気記事 URL をリスト化
　　- API で CTR・順位・クリック数を取得
改善施策の実施
　　- タイトル・見出し・CTA を修正
　　- 内部リンクを強化・共起語を追加
再計測
　　- 同じ指標を取得
　　- 差分を出して改善効果を確認
レポート化・アラート
　　- Python スクリプトで差分を出し、スプレッドシート（Excel 形式）に記録
　　- CTR や順位が悪化・改善が小さい URL に対してアラート（例：Slack 送信）
AI による提案
　　- CTR が低い URL に対して AI にタイトル改善案を生成させる
　　- 順位が伸び悩む記事には、AI で追加すべき見出しや共起語案を出させる
サイクル継続
　　- 定期（例：毎日・毎週）で再計測
　　- データが溜まることで傾向分析ができ、次の改善がより精密になる

3. Google Search Console API の詳細設定と運用技術

コウジ：Search Console API を使うには具体的にどうやればいい？認証の流れとか詳しく知りたい。あと、Rails をよく使ってるが、Python（Django）を使った方がこの改善サイクルには向いてるか？
AI：はい、それぞれ整理します。

3.1 GCP で API を有効化し、認証を設定する手順

Google Cloud プロジェクトを作成
　　- GCP コンソールにアクセス → 新しいプロジェクトを作成 QuarkA公式サポートサイト+2Qiita+2
Search Console API を有効化
　　- 「API とサービス」→「ライブラリ」で “Search Console API” を探し、有効化くれとむのブログ+2inasala.com+2
サービスアカウントを作成
　　- 「IAM と管理」→「サービスアカウント」で新規作成、JSON キーを生成 Qiita+1
Search Console 側で権限を与える
　　- Google Search Console に登録済みのサイトで、「設定」→「ユーザーと権限」→ サービスアカウントのメールを追加 inasala.com+1
Python 環境で API を叩く
　　- google-api-python-client や google-auth などを使う Qiita
データ取得リクエストを送る
　　- searchanalytics.query を使って、クエリ／ページ別の CTR・クリック数・表示回数・位置情報を取得 inasala.com+1

3.2 運用環境として：Rails vs Django（Python）

観点	Rails（Ruby）	Python（Django）／スクリプト併用
既存資産	既に Rails PJ が多いため、既存の Web サイトや運用は強み。	Python を使った分析スクリプト（Search Console API）と自然に統合可能。
データ処理・分析	Ruby でも可能だが、Pandas や AI 連携のライブラリは Python が圧倒的に豊富。	Python で CTR や順位の差分分析 → AI への入力 → 改善案生成がスムーズ。
自動化ジョブ	Sidekiq + Rails で定期ジョブを組むのが得意。	Python スクリプトを Cron／スケジューラで定期実行し、Excel出力や通知まで一元化できる。
結論	既存サイトの運用を Rails に任せつつ、分析・改善基盤は Python で分離するのが最も効率的。

4. 通知と改善提案の仕組み：Slack × AI を使った実践

コウジ：CTR が低い URL や順位が落ちたページをいち早くキャッチして改善したい。Slack 通知とか AI タイトル案の自動生成は現実的？
AI：はい、かなり現実的です。

4.1 Slack 通知の仕組み

Webhook を使って通知送信
　　- Python スクリプトで Slack の Incoming Webhook にポスト → 通知を送る方式が一般的
通知するタイミング
　　- CTR が閾値以下（例：1％未満） → アラート
　　- 順位が急落した URL を検出 → アラート
実例・注意点
　　- Webhook はシンプルに通知が送れる仕組みで、Slack チャネルを指定してメッセージが出せる Reddit
　　- ただし Webhook の遅延や制限を意識する必要がある（特に高頻度通知時） Reddit+1

4.2 AI による改善提案（タイトル・見出し）

Excel（またはスプレッドシート）に出力した Search Console データを AI に渡し、プロンプトで改善案を生成
例のプロンプト：
「この表には URL と現在のタイトル、CTR があるので、CTR が低い URL についてクリックされそうなタイトル案を 3 つ出してください。検索意図は維持してください」
タイトル案・見出し案を受け取ったら、実際に記事をリライト → 再測定 → 効果を確認 → また改善

5. 実運用へのステッププラン（コウジがこれからやるべき順）

Search Console API の基盤構築
　　- GCP でプロジェクト作成・API 有効化 → サービスアカウント作成 → Search Console に権限付与します。具体的にGoogle Search Console APIの使い方を実務レベルで詳しく解説します。
✅ Google Search Console APIの導入手順（図解イメージ＋関連URL） 1. Google Cloud ConsoleでAPIを有効化アクセスURL：Google Cloud Console 手順：新しいプロジェクトを作成「プロジェクト選択」→「新しいプロジェクト」→名前を入力→作成。 APIライブラリでSearch Console APIを有効化左メニュー「APIとサービス」→「ライブラリ」→「Search Console API」を検索→「有効にする」。認証情報を作成「認証情報」→「認証情報を作成」→「OAuth 2.0 クライアントID」。アプリケーションタイプは「デスクトップアプリ」または「ウェブアプリ」を選択。クライアントIDとシークレットを取得。図解イメージ（参考）プロジェクト作成画面 APIライブラリ検索画面認証情報作成画面

GCP（Google Cloud Platform）側で発生しうる費用

▼ ① プロジェクト作成 → 無料

料金は発生しない。

▼ ② Search Console API 有効化 → 無料

API自体に課金はない。

▼ ③ 認証（OAuth / サービスアカウント） → 無料

認証を作るだけで課金されることはない。

🔍 “課金されてしまう可能性がある場所”

ここだけ注意しておけば、無料のまま運用できます。

サービス	発生条件	無料で抑える方法
Cloud Functions	関数を動かすと課金	オフにする or 使わない
Cloud Run	コンテナを動かすと課金	使わない
BigQuery	データ保存・クエリで課金	使わない
Cloud Storage	アップロード/保存で課金	使わない

💡 単に Search Console API を使うだけなら、これらは不要です。

🆓 無料で安全に使える構成（推奨）

▼ ① ローカルの Python / Node.js / PHP → 完全無料

Search Console API：無料
認証：無料
GCP の追加サービス利用なし → 請求 0 円

これは最も安全。

▼ ② WordPress（PHP）でAPI通信 → 完全無料

同上、無料
GCP追加サービス利用なし

▼ ③ Google Apps Script（GAS）だけで呼び出す → 完全無料

Apps Script の Gmail や Drive 等の割り当てと同じ扱い
→ Search Console API の呼び出しは無料

🧭 確実に無料にするための “設定チェックリスト”

Google Cloud の左メニュー

✔ 「API とサービス → ダッシュボード」

有効化されている API が

Search Console API
OAuth / サービスアカウント API
だけなら問題なし。

✔ 「Cloud Run」→ OFF

✔ 「Cloud Functions」→ OFF

✔ 「BigQuery」→ 未使用のまま

✔ 「Cloud Storage」→ バケット無し

✔ 「Compute Engine」→ インスタンス無し

これで課金される要素は完全にゼロ。

🎯 最終結論：無料枠の範囲で実現できる？

🟩 YES。Search Console API の利用は無料。
🟩 GCP の課金が発生する部分を使わなければ完全無料で運用できる。

つまり、

ローカル / WordPress / GAS から Search Console API にアクセスする構成は “0 円” でずっと使える。

Python スクリプト開発
　　- URL リストを読み込んで Search Console API を取得 → pandas で DataFrame → Excel (または CSV) 出力
レポート自動化・通知
　　- スクリプトを定期実行（cron 等）
　　- Slack Webhook 通知を追加し、CTR や順位の異常をアラート
AI を使った改善案生成ワークフロー
　　- Excel を AI に渡す → タイトル / 見出し改善案を受け取る
　　- 改善案を実際の記事に反映
改善サイクル運用
　　- 再計測 → 差分分析 → 必要な修正 → 再インデックス／再公開 → 継続
分析の高度化
　　- 蓄積データから傾向分析（例：CTR が伸びやすいタイトルのパターン）
　　- 将来的には予測モデル (CTR が上がる可能性のある記事) の導入検討

おわりに

この対話とその展開は、AI とコウジ（運営者）が協働して SEO を改善し続けるリアルな構造を示しています。単に記事を書くのではなく、データを定量的に観測して、AI から改善案を出し、それを実際に記事に反映 → 再び評価を行う。このような改善サイクルを回すことで、アフィリエイト収益も SEO 効果も飛躍的に高めることが可能です。