GA4×Search ConsoleをAIで解析｜伸びる記事と落ちている記事の見極め方

GA4とSearch ConsoleをAIで解析し、伸びる記事と落ちている記事を見極める方法を表したイラスト。AIロボットがデータ分析を行い、女性が結果を考察している様子。

SEO担当者が直面する「データの海」という壁

コンテンツマーケティングにおいて、最も重要な作業のひとつが**「どの記事を伸ばし、どの記事を改善すべきか見極めること」**です。
しかし、現場ではこんな課題が頻発しています。

GA4とSearch Consoleのデータを見ても、どこから手をつければいいか分からない
記事のアクセスが減っているのに、原因が特定できない
毎月のレポート作成に時間がかかり、改善施策が後回しになる

データは山のようにあるのに、行動に結びつけられない。
この“情報過多”こそ、今のSEO運用の最大の課題です。

そこで注目されているのが、「GA4×Search ConsoleをAIで解析する方法」です。
AIを導入すれば、煩雑な分析作業を自動化し、“伸びている記事”と“落ちている記事”を数分で特定できます。

本記事では、AIを使ってGA4とSearch Consoleのデータを連携・解析し、
「成果の上がる記事」と「改善が必要な記事」を効率的に見分ける方法を詳しく解説します。

アクセス解析が難しい理由を整理する

まずは、なぜGA4とSearch Consoleを使ったデータ分析が難しいのかを明確にしましょう。
多くの担当者が“分析で止まってしまう”のには、明確な理由があります。

① GA4は“行動”データ中心で、意図が見えにくい

GA4（Google Analytics 4）は、従来のUA（ユニバーサルアナリティクス）と比べて柔軟なイベントベース構造を採用しています。
その一方で、ページビュー・直帰率などの従来指標が消え、
**「何を見ればいいのか分からない」**という声が多く上がっています。

たとえば、

平均エンゲージメント時間が長い＝“良い記事”とは限らない
セッション数が減っても、CTR（クリック率）が上がっている場合もある

つまり、GA4だけでは“ユーザーの意図”や“記事の価値”を正確に判断できません。

② Search Consoleは“検索結果データ”だが解釈が難しい

Search Consoleは、クリック数・表示回数・CTR・平均掲載順位など、検索パフォーマンスの指標を提供します。
ただし、データの見方を誤ると真逆の判断になることもあります。

たとえば：

表示回数が増えてクリック数が減る → 検索結果で上位表示されても、競合タイトルが強い可能性
平均掲載順位が上がったのにCTRが変わらない → タイトルやディスクリプションに魅力がない

こうした相関関係を読み解くには、人間の経験と直感が必要でした。
しかし、データ量が多いと判断が追いつかず、「どの記事を優先的に改善すべきか」が曖昧になります。

③ “データの統合”が最大のボトルネック

GA4とSearch Consoleは別々のデータ構造を持っています。
そのため、同じ記事でも「PV」「クリック」「順位」の数値を照合するのに時間がかかります。

さらに、多くの担当者が次のような課題を抱えています。

課題	内容
データが分散している	GA4とSearch Consoleを行き来して確認する必要がある
指標の意味が違う	「クリック数」と「セッション数」が一致しない
期間比較が手間	前月・前年データの抽出が面倒

この“データの壁”を突破する手段として、今AIの自動分析が注目されているのです。

GA4×Search Console×AIの組み合わせが最強な理由

ではなぜAIを活用すると、GA4とSearch Consoleの解析が劇的に効率化するのでしょうか。
その理由は、AIの得意分野と解析の本質が一致しているからです。

① AIは「異常検知」と「パターン分析」が得意

AIは大量のデータから傾向を掴み、“通常と違う変化”を自動で見つけるのが得意です。

たとえば、次のようなレポートを自動生成できます。

記事A：CTR＋20％、平均掲載順位−3位 → タイトル改善の余地あり

記事B：PV−30％、滞在時間＋15％ → 記事内容は良いが導線が弱い

記事C：クリック数＋45％、エンゲージメント−10％ → 表示回数増加によるノイズ

このように、「数字の変化」を“意味のあるストーリー”に変換できるのがAIの強みです。

② 重要な指標を自動で関連付けできる

AIは、GA4とSearch Consoleの数値を同一記事単位で突合し、
「ユーザー行動」と「検索結果」をセットで解析できます。

分析項目	GA4データ	Search Consoleデータ
アクセス推移	セッション数・滞在時間	表示回数・クリック数
記事の質	スクロール率・離脱率	CTR・掲載順位
検索意図との整合	コンバージョン経路	検索クエリ

これらをAIが自動で紐付けることで、
「この記事は表示されているのに読まれていない」など、
人間では見落としやすい相関関係を発見できます。

③ 定性的な“伸びしろ”を見える化できる

AIは単に数値を処理するだけでなく、自然言語処理（NLP）によって文章の意味を分析できます。

たとえば：

成績が伸びている記事のタイトルや構成をAIが解析し、「成功パターン」を抽出
落ちている記事の共通点（古い情報、キーワードのズレ、冗長な見出しなど）を指摘
「AI提案の改善案」を自動生成（例：「タイトルを『〜方法』から『〜手順』に変えるとCTR改善」）

つまり、AIは数値だけでなくコンテンツの中身まで評価してくれるのです。

伸びている記事・落ちている記事の特徴をAIが教えてくれる

AI分析を導入すると、記事の状態を3分類に整理できます。

分類	状態	改善ポイント
① 伸びている記事	表示回数・クリック数・滞在時間が上昇	成功要因をテンプレート化して他記事へ展開
② 横ばい記事	データに大きな変動なし	定期リライト・タイトル再検討で潜在成長を狙う
③ 落ちている記事	PV・CTR・順位が低下傾向	タイトル・内部リンク・構成の見直しが必要

AIはこの分類を自動化し、優先順位をつけてくれます。
これにより、限られた時間で**“今やるべき改善”に集中**できるようになります。

AI分析の前提条件：データの整備が最初の一歩

AI分析を始める前に、まずやるべきは「データの土台づくり」です。

① GA4での基本設定を整える

AIが正確に学習するには、GA4の設定が正しく行われている必要があります。
特に以下の4点は要チェックです。

拡張計測機能をONにする（スクロール・クリックイベントなど）
データ保持期間を14か月に設定（短すぎるとAI学習に不向き）
ページタイトルとURLの一致を確認
Google Search Consoleとのリンクを有効化

これにより、AIが“意味のある時系列データ”を扱えるようになります。

② Search Console側の設定も見直す

Search Consoleでは、「検索結果パフォーマンス」レポートを中心にデータを収集します。
AI解析に適した条件は以下の通りです。

対象プロパティ：ドメイン全体
期間：過去3か月または6か月で比較できるように
クエリ・ページ・デバイス別の切り分けを確認

この状態でデータをエクスポートすれば、AIが「どのクエリ→どの記事→どのデバイス」で動いているかを学習できます。

③ データをAIに読み込ませる準備

GA4・Search Console両方のCSVをエクスポートしたら、AI解析の準備完了です。
ChatGPTやGeminiなどのLLMに次のように入力します。

「以下の2つのデータを統合して分析してください。

GA4のアクセスデータ（期間：過去90日）

Search Consoleの検索パフォーマンスデータ（同期間）
伸びている記事と落ちている記事を分類し、改善案を具体的に提案してください。」

AIは数分で、
「CTRが低下している記事一覧」「平均掲載順位の変動要因」「改善優先度」などを整理して出力します。

実践：AIで記事パフォーマンスを自動診断する手順

実際にAIを使って、GA4とSearch Consoleを組み合わせた「記事評価」を行う手順を見ていきましょう。
ここでは、ChatGPT＋Googleスプレッドシート＋CSVデータを活用した実践フローを紹介します。

ステップ①：GA4・Search ConsoleデータをCSVで出力する

まず、GA4とSearch Consoleから以下のデータをダウンロードします。

① GA4から出力する項目

ページタイトル
ページURL
セッション数
平均エンゲージメント時間
スクロール率
直帰率

② Search Consoleから出力する項目

ページURL
クリック数
表示回数
CTR（クリック率）
平均掲載順位

同じ期間（例：過去90日）で出力し、URLをキーとして結合します。
GoogleスプレッドシートやExcelで「VLOOKUP」関数を使えば簡単に統合できます。

ステップ②：ChatGPTに分析プロンプトを投げる

統合データをAIに読み込ませ、次のようなプロンプトを入力します。

「以下の表は、GA4とSearch Consoleを統合した記事データです。
各記事を次の3分類で評価してください。

伸びている記事（クリック数・CTR・滞在時間が増加）

横ばいの記事（数値変化が小さい）

落ちている記事（CTRまたは滞在時間が減少）
各分類ごとに改善アクションを提案してください。」

AIはこの指示に基づき、自動的に数値を比較し、以下のような分析結果を出力します。

ステップ③：AI出力例（ChatGPT解析結果）

記事タイトル	状況	コメント	改善提案
freee会計とマネーフォワード比較	伸びている	CTR＋15%、掲載順位＋2位	タイトルに「2025年版」を追加し、最新情報を強調
青色申告65万円控除の条件	横ばい	滞在時間は安定	具体事例を増やしてリライト
小規模企業共済の節税効果	落ちている	CTR−18%、掲載順位−4位	メタディスクリプションを改善し、クリック率向上を狙う

このようにAIは、人間が数時間かけて行う比較を数十秒で実施します。
また、ChatGPT PlusやGPTsカスタムを使えば、過去月と比較して自動でレポートを作成することも可能です。

改善施策をリライトに落とし込む方法

AI分析で得た結果をもとに、どのようにリライトへ反映するかを見ていきます。

① クリック率（CTR）が落ちている場合：タイトル改善

CTRが下がっている記事は、「検索結果での印象」が弱くなっています。
AIを使えば、競合との差分を自動で洗い出すことができます。

プロンプト例：

「以下のタイトルと上位3位の記事タイトルを比較し、クリック率を上げる改善案を提案してください。」

AIが自動的に、「動詞を入れる」「数字を加える」「読者ベネフィットを明示する」などの改善を提示します。

改善例：

Before：「青色申告特別控除とは？」
After：「青色申告特別控除の条件と満額受け取るコツ｜65万円控除の仕組み」

② 平均掲載順位が下がっている場合：内容の再最適化

順位が下がる原因は、Googleの評価軸が変化したか、競合記事が更新されたかのどちらかです。

AIを活用すれば、上位記事の構成やキーワード出現率を自動で比較し、リライト方針を作ることができます。

プロンプト例：

「以下の記事と、上位3記事の構成を比較し、
どの見出し・キーワードが不足しているか分析してください。」

AIは次のような出力を行います👇

要素	自社記事	上位記事の傾向	改善案
H2見出し数	4個	平均6個	見出しを増やして情報量を補強
共起語	“申告”中心	“電子申告”“会計ソフト”も多い	関連語を追加して専門性を強化

このようにAIが「どこをどう直せば順位が戻るか」を明確に示してくれます。