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検索した競合情報なども含めて、改善施策を提案させることができます。 かかっている費用は月5ドル、日本円にすると約800円です。
YouTubeから無料相談ページに誘導しているのに、それが計測できるようになっていない。 こんにちは、超実践AI論のたいちです。
今回は、YouTube・Webサイトの分析データを自動で取得して、AIによるコンテンツ改善提案をできるアプリを作った、というテーマでお話しします。
クロードコードでこのアプリを作る全工程は、無料の動画コースにしているので、興味がある人は概要欄から見てみてください。
アプリはクラウドフレアというアプリ開発でよく使われるサーバーに置いています。 クラウドフレアはAIから設定を操作しやすく、料金もかけやすで、機能も充実しています。
アプリやウェブサイトを公開したいと思ったら、使うサービスの第一候補として僕がまず検討するのがクラウドフレアです。
僕も実際今回紹介するコンテンツ分析アプリと自社のホームページをクラウドフレアで公開しています。
かかっている費用は月5ドル、日本円にすると約800円です。 ちなみにこのコンテンツ分析アプリをクラウドフレアに置くために月5ドルのプランには最近契約しました。
ですが自社ホームページだけのときは無料プランで十分運用できていました。 コンテンツ分析アプリはクラウドフレアに置いているので、
クロームなどのブラウザにアプリのURLを入力すればいつでもアクセスできます。 ただしこのアプリは僕だけが使うものなのでクラウドフレアの認証機能もつけています。
そのためURLにアクセスするとまずは設定済みのメールアドレスを入力しなければなりません。 メールアドレスを入力して次に進むとそのメールに認証コードが送られます。
そしてその認証コードを入力してVerifyを押すとアプリにログインできるというわけです。
先ほどのメールアドレス入力欄に設定済み以外のメールアドレスを入力しても認証コードは届きません。
このクラウドフレアの認証機能を使って僕はアプリのアクセスを自分だけができるよう設定しています。
ちなみに一度ログインしたら24時間は認証を求めてこないような設定にしています。
こういったログイン機能は自前で作ったり外部サービスを使うと結構手間がかかります。
ですがクラウドフレアなら既に用意してあるものを使えるので簡単に実装できます。
ここからアプリの機能をざっと説明します。
まず同期状況ページでは毎朝4時に僕のウェブサイトやYouTubeのデータを自動で取得してきます。
具体的にはクラウドフレアウェブアナリティクス、Googleアナリティクス、Googleサーチコンソール、YouTubeから分析データを取ってきます。
YouTube以外のこの3つは先ほどちらっと紹介した僕の自社サイトの分析データです。
毎朝4時の自動取得に加えて手動同期を開始ボタンで今すぐに最新のデータを取得することもできます。
またバックフィルを開始ボタンでは全ての機関のデータを一気に取得して上書きします。
なぜバックフィルがあるかというとデータの保存項目を増やしたりした時に一気に全ての機関のデータを取り直すためです。
そしてこの同期で取ってきたデータを使って概要ページや各媒体の個別ページで細かい分析をすることができるようになっています。
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概要ページでは例えば特定機関のYouTubeの登録者数の変化や視聴回数、
ウェブサイトが検索エンジンで何回表示されどのくらいクリックされて滞在時間は平均何秒だったのかといったことがわかります。
そして選択されている指標の増減をグラフで見ることもできます。
また各個別ページでは動画やコンテンツごとの細かい分析結果を見ることができます。
ただこれらの人が見られる画面はあくまでおまけです。
重要なのはAIにこの分析データを直接見せられるということです。
アプリにはMCPサーバーというAIがつなげる窓口も用意しています。
MCPの接続に使う機密情報はOnePasswordというパスワード管理アプリに入れているので、
AIがMCPにつなごうとすると僕の指紋認証を求めてきます。
なので僕が管理している以外のAIからはMCPの中にアクセスはできません。
AIに分析させる具体的な方法はクロードコードなどでこのアプリのフォルダを開き、
こんな感じでやりたいことを指示するだけです。
これで分析データやコンテンツ本体の内容、検索した競合情報なども含めて改善施策を提案させることができます。
例えば今回の分析ではYouTubeから無料相談ページに誘導しているのにそれが計測できるようになっていない。
こういった動画が伸びているから今後はこのような動画を作っていくべき。
ショート動画をYouTube公式が推奨する形に変えてみて数値が改善するかを計測する。
といった提案をしてくれています。
ただ毎回この長い指示をするのは面倒なので、
データを元に提案する作業をスキルとして覚えてもらうため、続けてこのように指示しました。
今回対応したデータを元に提案する作業をスキル化して、
提案内容を管理して継続的な効果測定ができるようにし、かつ同じ提案を防ぐ。
そして提案をユーザーが拒否する場合もあるので拒否理由も含めて管理できるようにする。
これで提案内容をファイルとして保管し継続的な効果測定もできるようになりました。
次からは分析してのようなシンプルな指示で提案や継続的な効果測定をやってくれるようになります。
スキルとはこのように特定作業の手順やツールを一つのホルダーにまとめたものを意味します。
AIに何か作業をやらせて今後も同じような作業を任せたいとき、
このようにスキル化してと伝えれば、その作業で使った手順やツールをホルダーとして保管して、
次からは○○を押してといったシンプルな指示で今回やったのと同じように仕事をこなしてくれます。
先ほどの提案内容はJSONというこのようなAIやプログラムが管理しやすい形でファイルとして保管されています。
ですがJSONは人にとっては見づらいのでアプリからもこの提案を確認できる画面を用意しました。
それがこの試作ページです。
ここではAIが挙げた改善提案を一覧表示して、その改善提案を僕が採用したのか却下したのか、
もしくは採用も却下もまだしていないのかといったステータスがわかります。
そして各提案の詳細も見ることができて、提案の結果、分析数値がどのように変化したのかも記録できるようになっています。
僕が動画運用を本格的に始めてまだ1ヶ月くらいなので、YouTubeの登録者も1日数人ずつしか増えていません。
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ですがこれからはこのコンテンツ分析アプリを基盤にして、データと実践を元により面白くためになる実践的なAI活用のコンテンツを作っていくので、
良ければチャンネル登録お願いします。
そしてこんな感じでアプリをクラウドフレアで公開するのは、AIを使えば正直誰でもできます。
具体的な公開手順は説明するまでもないくらいです。
あなたもアプリを作ったら、このアプリをクラウドフレアにデプロイしたいとクロードコードなどのAIエージェントに伝えてみてください。
するとほとんどの作業はAIがやってくれて、ユーザーの登録や機密情報の設定などセキュリティ的に重要なところだけ依頼してきます。
なのでそれを言われた通りにやるだけです。
僕のコンテンツ分析アプリはGitHubでDevelopとMainという2つのブランチで運用しています。
GitHubはアプリのプログラムを保管して変更の履歴を管理できるサービスです。
ブランチは同じプログラムを用途ごとに分けて管理する仕組みです。
Developは開発用ブランチで新機能などをガンガン取り込んでいきます。
Mainは本番ブランチでこんな感じで僕が好きなタイミングでDevelopをMainに取り込むと先ほど見せた本番環境の画面にも変更が反映されるようになっています。
反映の仕組みはDevelopをMainに取り込むプルリクエストを作るとGitHub ActionsというGitHub上でプログラムを実行する仕組みが自動で動いてテストを実行します。
テストが全部通ったのを確かめてMainに取り込むとクラウドフレアに自動で反映されます。
例えば前回はテストに3分25秒取り込んだ後の反映に39秒かかりました。
GitHub Actionsは月に1000分まで無料で使えます。
このような本番環境への自動公開の仕組みもAIにDevelopをMainにマージしたらクラウドフレアの本番に自動デプロイされるようにしてといった指示をするだけで簡単に構築することができます。
ここで一つお知らせです。業務のAI活用の個別サポートや研修・システム開発などのお仕事は概要欄の公式LINEからお問い合わせください。相談は無料です。
動画の内容やその他のご質問にも公式LINEで回答しています。
今回の内容をまとめます。
YouTubeとウェブサイトの分析データを毎朝自動で取得してAIに改善提案までさせるアプリを作り、クラウドフレアで公開しました。
クラウドフレアの認証機能でアプリにアクセスできるのは僕だけにしています。
アプリにはMCPサーバーを用意しているので、クラウドコードに指示するだけでAIが分析データやコンテンツの内容、競合の情報まで踏まえて改善施策を提案してくれます。
提案する作業はスキル化して、提案内容とその結果は施策ページで管理しています。
そしてデベロップをメインに取り込むとGitHub Actionsで本番に自動反映される仕組みです。
あなたもぜひ自分の仕事に関連する分析データをAIが見て改善提案までできる環境を作ってみてください。
どんどん改善ループを回して仕事の成長が加速するはずです。
AIのおかげで、非エンジニアでもこのくらいのアプリは手順さえ知っていれば誰でも作れます。
概要欄の動画コースでは具体的に僕がどんな手順で今回紹介したアプリを作ったのかを、クラウドコードをインストールする最初のところから順番に解説しています。
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興味がある人は見てみてください。
概要欄にも今回の内容を解説した記事を貼っておきます。
それでは今日はこの辺で。
