自分のブログの GA を Claude Code に勝手に分析させる bot を作った話

「ブログ書いたけど読まれてるかわからない」「GA 開く時間がない」「次に何を書けばいいか分からない」——副業で個人ブログを運営している本業エンジニアなら、この感覚が分かるはずです。

筆者も同じでした。Claude Code で月 500 万トークン回しながら 88 記事を書いてきたのに、自分のブログの数字を見るのは月 1 回ダッシュボードを開く程度。書く時間より「効果検証しない罪悪感」の方が積もっていました。

そこで Claude Code を「自分のブログの専属 SEO 分析者」として雇うために、毎週月曜に Google Analytics と Search Console のデータを GitHub Actions で勝手に取得し、Claude Code に投げて分析させる bot を 3 時間で組みました。

結論

bot を作ったら、副業時間ゼロで「次の記事は何を書けば良いか」が数字で降ってくるようになりました。

• 毎週月曜 10:00 JST に自動で 4 種類の CSV が analytics/ に commit される
• Claude Code に「analytics/search-console-pages-latest.csv を読んで CTR が低い記事を特定して」と投げるだけで分析が返ってくる
• 88 記事中の 隠れ勝者（/labs/claude-code-lab が CTR 20%）と 重症記事（ep02 MCP は滞在 1.6 秒 / 直帰 91.7%）が初回実行で同時に判明
• ダッシュボードを開く時間がゼロになった

実装は TypeScript 2 ファイル + GitHub Actions 1 ファイル + Service Account 1 個 だけ。本記事では構築の経緯と、初回 CSV で見えた 5 つの現実を共有します。

この記事の前提（実験条件）

読者のよくある詰まり（それ俺だ、と思った人へ）

• ブログを書く時間より、書いた後の効果を見ない時間 の方が長くなっている
• GA / Search Console を開く気持ちはあるが、毎週の習慣にできない
• 開いてもどの記事を直すべきか判断できない、自分のマーケセンスを信じられない
• 副業の限られた時間を「分析」より「書く・売る」に使いたい
• 「自分のブログ、誰にも届かずに死んでないか？」が時々頭をよぎる

これらに 1 つでも当てはまる人向けの記事です。当てはまらない人（既に毎週習慣化している、社内マーケチームがいる等）には不要です。

実際に起きたこと（構築 3 時間 + 初回実行 36 秒）

構築の流れ

1. 既存記事のコードをスクリプト化: 2026-04-10 に書いた解説記事

   →
   の TypeScript コードを scripts/search_console_tracker.ts と scripts/ga4_tracker.ts として配置
2. GitHub Actions ワークフロー作成: 毎週月曜 10:00 JST に cron で自動実行、CSV を analytics/ ディレクトリに commit
3. Google Cloud Service Account 設定: 既存の GCP プロジェクトを流用、Search Console と GA4 にメールアドレスを「制限付き」「閲覧者」で追加
4. GitHub Secrets 登録: GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_JSON（JSON 全文）と GA4_PROPERTY_ID（数字 9 桁）を登録
5. 手動トリガーで動作確認: Actions タブから「Run workflow」を押す

ワークフロー実行時間: 36 秒（GitHub Actions のログ実測値、commit 9e5212f 直前の dpl_2xqUhbTxygz8m4GzTSdz1fKsB93i から確認）。

初回 CSV で見えた 5 つの現実

bot が analytics/ に commit した 4 つの CSV を眺めて、即座に以下が判明しました（すべて過去 28 日のデータ）。

1. 隠れ勝者: /labs/claude-code-lab が CTR 20%

search-console-pages-latest.csv を見ると、ラボのトップページ /labs/claude-code-lab がインプレッション 5、クリック 1、CTR 20%、平均掲載順位 5.8 でした。88 記事の他のページは全て CTR 0% で、ここだけが CTR を取っていました。

仮説: ラボ系ページは検索意図にハマっている可能性。同じ構造を他のラボページにも展開する価値がありそう。これは検証が必要な仮説で、本記事執筆時点では再現性は確認できていません。

2. 重症記事: ep02 MCP サーバー記事が滞在 1.6 秒 / 直帰 91.7%

ga4-pages-latest.csv で claude-code-lab-ep02-mcp-server-guide-2026 を見ると、平均エンゲージメント時間 1.6 秒、直帰率 91.7%、12 PV でした。冒頭で即離脱されているシグナルです。

タイトルと本文冒頭にギャップがあるか、コンテンツが期待を満たせていない可能性。ここは本文側の問題で、データ蓄積を待たずに即調査できます。

3. Bing からの流入が Google を上回った

ga4-acquisition-latest.csv の流入元別セッション数:

• (direct) / (none) 221
• t.co / referral（X） 30
• qiita.com / referral 29
• bing / organic 26
• google / organic 13
• note.com / referral 3

筆者は 2026-04-25 に Bing Webmaster Tools へサイトマップを投入していました（IndexNow プロトコル経由）。Bing オーガニックが Google オーガニックの 2 倍になっている事実は予想外でした。Google のインデックスがまだ新規ドメインに対して様子見の可能性。

4. Qiita からの流入が X とほぼ同じ

X 30 セッション vs Qiita 29 セッションは想定外でした。Qiita 経由で内部リンクが踏まれている記事があるはずで、それを強化する余地が見えます。

5. Search Console の取得対象ページが想定より広かった

bot 化前、筆者は「88 記事中 1 記事しか観測されていない」と思い込んでいました（4-27 の手動 CSV エクスポート時に単一ページでフィルタしていたため）。bot で全サイトをエクスポートすると、88 記事中 6 記事がインプレッションを獲得済でした。

ページ	インプレッション	平均順位
/articles/claude-code-complete-guide-2026	13	6.5
/articles/indie-dev-idea-generation-frameworks-2026	7	12.7
/articles/claude-code-lab-ep02-mcp-server-guide-2026	5	7.4
/labs/claude-code-lab	5	5.8
/articles	5	5.0
/articles/claude-code-lab-ep01-skills-intro-2026	3	8.3

「全く反応がない」と思い込んでいた前提が崩れました。

原因分析（なぜ bot が必要だったか）

手動運用が続かなかった理由は単純で、ダッシュボードを開く 5 分が、毎週の優先順位の中で常に負けていたからです。本業の合間の副業時間で、書く・実装する・売るのが優先で、分析は後回しになる。

bot にして変わったのは「判断のサイクルが、自分の意志力でなく時計に紐付いた」ことです。毎週月曜 10:00 に勝手に CSV が更新される。Claude Code に投げるだけで分析が返ってくる。意志力がゼロの週でも判断材料は手元にある状態になりました。

もう一つ大きな変化は、Claude Code を「分析者」として雇える ことです。マーケセンスが弱い自覚がある場合、自分で CSV を読んで判断するのは負担が大きい。Claude Code に投げるプロンプト例:

analytics/search-console-pages-latest.csv を読んで、
インプレッション >= 5 で CTR < 1% の記事を特定して。
それぞれについて、本文の H2 構造を見て CTR 改善案を 3 つずつ出して。

これで「次に直すべき記事」と「直し方」が同時に降ってきます。判断は AI が下し、人間は実行に集中する分業設計です。

判断基準（この bot を作るべき人 / 作るべきでない人）

作るべき人

• ブログを 3 ヶ月以上運営 している（データが蓄積される前提）
• 副業 / 個人開発で 時間が限られて いる
• ダッシュボードを開くのが 習慣化できていない
• Claude Code or 類似 AI を日常的に使っている
• Vercel / GitHub / GA / Search Console すべてアクセス権を持っている

作るべきでない人

• ブログを始めたばかり（インデックス未完了で見るデータがない）
• 自社マーケチームが既に分析を回している
• AI に判断を任せたくない（自分で全部見たい派）

筆者は 88 記事 / 4 ヶ月運営 / 副業エンジニアで、上記「作るべき人」の条件をほぼ満たしていました。

今日やること（3 つ以内）

1. 既存 GCP プロジェクトを確認する: 自分の Google アカウントに紐付く GCP プロジェクトがあるか確認。なければ新規作成（5 分）
2. Service Account を作る or 既存を流用する: Search Console API と Google Analytics Data API の 2 つを有効化、Service Account の JSON キーを発行（10 分）
3. scripts/ と workflow を masatoman.net repo に配置: 本記事末尾の関連リンクから実装記事を参照、コピペで配置 → GitHub Secrets に JSON とプロパティ ID を登録 → 「Run workflow」で初回実行（30 分）

合計 45 分でセットアップ完了します。詰まりやすいポイント（Vercel が bot コミットを拒否する罠など）も実装記事側に詳細記録があります。

関連記事

実装の詳細コードは以下の記事を参照してください。本記事は「やった結果と判断」、関連記事は「実装の手順とコード」の役割分担です。

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