Claude CodeでGA4・Search Console APIをつなぎ、サイト分析とSEO改善を自動化する【2026】データ取得から改善PRまで

# .gitignore（抜粋）
.env
secrets/
*.key
credentials*.json
reports/
logs/

# scripts/fetch_ga4.py — GA4 Data API でページ別の指標を取得して CSV に保存
import csv
import os
import sys

from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import (
    DateRange,
    Dimension,
    Metric,
    RunReportRequest,
)

PROPERTY_ID = os.environ["GA4_PROPERTY_ID"]  # 例: 123456789（数字のみ）
OUT = "reports/ga4_pages.csv"


def main(days: int = 28) -> None:
    # 認証は環境変数 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS のサービスアカウント鍵を使う
    client = BetaAnalyticsDataClient()
    request = RunReportRequest(
        property=f"properties/{PROPERTY_ID}",
        dimensions=[Dimension(name="pagePath")],
        metrics=[
            Metric(name="sessions"),
            Metric(name="engagementRate"),
            Metric(name="keyEvents"),
        ],
        date_ranges=[DateRange(start_date=f"{days}daysAgo", end_date="yesterday")],
        limit=10000,
    )
    response = client.run_report(request)

    os.makedirs("reports", exist_ok=True)
    with open(OUT, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        w = csv.writer(f)
        w.writerow(["page_path", "sessions", "engagement_rate", "key_events"])
        for row in response.rows:
            w.writerow([row.dimension_values[0].value]
                       + [m.value for m in row.metric_values])
    print(f"{len(response.rows)} rows -> {OUT} (total rows: {response.row_count})")


if __name__ == "__main__":
    main(int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 28)

# scripts/fetch_gsc.py — Search Console API で page × query の実績を取得
import csv
import datetime as dt
import os
import sys

from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

SITE_URL = os.environ["GSC_SITE_URL"]  # 例: "sc-domain:example.com" または "https://example.com/"
KEY_PATH = os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"]
SCOPES = ["https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly"]  # 読み取り専用スコープ
OUT = "reports/gsc_page_query.csv"


def main(days: int = 28) -> None:
    creds = service_account.Credentials.from_service_account_file(KEY_PATH, scopes=SCOPES)
    service = build("searchconsole", "v1", credentials=creds)

    # 直近数日はデータが確定していないことがあるので、終了日を少し手前にずらす
    end = dt.date.today() - dt.timedelta(days=3)
    start = end - dt.timedelta(days=days - 1)

    rows, start_row = [], 0
    while True:
        body = {
            "startDate": start.isoformat(),
            "endDate": end.isoformat(),
            "dimensions": ["page", "query"],
            "rowLimit": 25000,
            "startRow": start_row,
        }
        resp = service.searchanalytics().query(siteUrl=SITE_URL, body=body).execute()
        batch = resp.get("rows", [])
        rows += batch
        if len(batch) < 25000:
            break
        start_row += 25000

    os.makedirs("reports", exist_ok=True)
    with open(OUT, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        w = csv.writer(f)
        w.writerow(["page", "query", "clicks", "impressions", "ctr", "position"])
        for r in rows:
            page, query = r["keys"]
            w.writerow([page, query, r["clicks"], r["impressions"],
                        round(r["ctr"], 4), round(r["position"], 1)])
    print(f"{len(rows)} rows ({start} - {end}) -> {OUT}")


if __name__ == "__main__":
    main(int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 28)

# scripts/find_low_ctr.py — 「表示は多いがCTRが低いページ」を決定的に抽出する
import csv
from collections import defaultdict

MIN_IMPRESSIONS = 500  # 判断に足る表示回数（サイト規模に合わせて調整）
MAX_POSITION = 15.0  # 2ページ目前半まで。圏外のページはtitle改善より先に内容の見直し


def main() -> None:
    pages = defaultdict(lambda: {"clicks": 0, "impressions": 0, "pos_x_imp": 0.0, "queries": []})
    with open("reports/gsc_page_query.csv", encoding="utf-8") as f:
        for r in csv.DictReader(f):
            p = pages[r["page"]]
            imp = int(r["impressions"])
            p["clicks"] += int(r["clicks"])
            p["impressions"] += imp
            p["pos_x_imp"] += float(r["position"]) * imp
            p["queries"].append((imp, r["query"]))

    out = []
    for url, p in pages.items():
        if p["impressions"] < MIN_IMPRESSIONS:
            continue
        ctr = p["clicks"] / p["impressions"]
        pos = p["pos_x_imp"] / p["impressions"]  # 表示回数で重み付けした平均掲載順位
        if pos > MAX_POSITION:
            continue
        top_q = [q for _, q in sorted(p["queries"], reverse=True)[:5]]
        out.append([url, p["impressions"], p["clicks"], round(ctr, 4), round(pos, 1), " / ".join(top_q)])

    out.sort(key=lambda x: (x[3], -x[1]))  # CTRが低く、表示が多い順
    with open("reports/low_ctr_pages.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        w = csv.writer(f)
        w.writerow(["page", "impressions", "clicks", "ctr", "avg_position", "top_queries"])
        w.writerows(out[:30])
    print(f"{len(out)} candidates -> reports/low_ctr_pages.csv (top 30)")


if __name__ == "__main__":
    main()

# CLAUDE.md（サイト分析・SEO改善用）

## このリポジトリについて
- 静的HTMLサイト。記事は直下の *.html。共通CSSは assets/style.css
- 公開は main ブランチへのマージで自動デプロイされる。main に直接コミットしない

## データの取り方（必ずスクリプト経由）
- GA4: `python scripts/fetch_ga4.py 28` → reports/ga4_pages.csv
- Search Console: `python scripts/fetch_gsc.py 28` → reports/gsc_page_query.csv
- 改善候補: `python scripts/find_low_ctr.py` → reports/low_ctr_pages.csv
- 数値の集計・比較はスクリプトの出力を使う。CSVを目で読んで暗算しない

## title / description を直すときのルール
- title は32字前後を目安に、主要クエリを前半に入れる。「【2026】」表記と「 - サイト名」は残す
- description は90〜120字。本文に書いていないことを約束しない（誇大表現・断定の禁止）
- 1回の作業で直すのは最大5ページ。作業ブランチ `seo/YYYYMMDD` を切り、変更理由を PR 本文に表で書く
- 数値（表示回数・CTR・順位）を PR に書くときは reports/ の値をそのまま引用する

## 触ってはいけないもの
- .env、secrets/ 配下、サービスアカウントの鍵ファイル
- 計測タグ（GTM・AdSense）のスクリプト

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Bash(python scripts/fetch_ga4.py:*)",
      "Bash(python scripts/fetch_gsc.py:*)",
      "Bash(python scripts/find_low_ctr.py:*)",
      "Bash(git status:*)",
      "Bash(git diff:*)",
      "Read(./reports/**)"
    ],
    "ask": [
      "Bash(git push:*)"
    ],
    "deny": [
      "Read(./.env)",
      "Read(./secrets/**)",
      "Bash(curl:*)"
    ]
  }
}

> 直近28日で、表示回数は多いのにCTRが低いページを抽出して、
  title と description の改善案を出して。修正はブランチを切ってPRまで。

● Bash(python scripts/fetch_gsc.py 28)
  ⎿ 18,442 rows (2026-08-27 - 2026-09-23) -> reports/gsc_page_query.csv
● Bash(python scripts/find_low_ctr.py)
  ⎿ 12 candidates -> reports/low_ctr_pages.csv (top 30)
● Read(reports/low_ctr_pages.csv)
● Read(example-guide.html)

  候補の上位3ページを確認しました。例えば example-guide.html は
  平均順位は上位なのに、上位クエリ「〇〇 やり方」「〇〇 初心者」に対して
  title が「〇〇の歴史と背景」寄りで、検索意図とずれている可能性があります。
  （以下、ページごとに 現状 / 改善案 / 理由 の表）

● Bash(git switch -c seo/20260926)
● Edit(example-guide.html)
● Bash(git push -u origin seo/20260926)   ← ask 設定のため確認を求められる

---
name: seo-ctr-review
description: Search Console のデータから、表示回数が多くCTRが低いページを抽出し、title/descriptionの改善PRを作る。SEO改善、CTR改善、タイトル見直しを頼まれたときに使う。
---

# CTR改善レビューの手順

1. `python scripts/fetch_gsc.py 28` と `python scripts/find_low_ctr.py` を実行する
2. reports/low_ctr_pages.csv の上位から最大5ページを選ぶ（順位が15位より下のページは対象外）
3. 各ページのHTMLを読み、上位クエリと title / h1 / description のずれを確認する
4. CLAUDE.md の「title / description を直すときのルール」に従って修正案を作る
5. 作業ブランチ `seo/YYYYMMDD` で修正し、PR本文に次の表を付ける
   | ページ | 表示回数 | CTR | 平均順位 | 旧title | 新title | 変更理由 |
6. 前回のPRから4週間以上たったページは、変更前後のCTRを比較してPRに追記する

#!/usr/bin/env bash
# scripts/weekly_seo.sh — 週1回、非対話モードで改善PRを作る（cron等から実行）
set -euo pipefail
cd "$(dirname "$0")/.."
git switch main && git pull --ff-only

claude -p "seo-ctr-review の手順で今週のCTR改善PRを作成して。対象は最大3ページ。" \
  --allowedTools "Bash(python scripts/fetch_gsc.py:*)" "Bash(python scripts/find_low_ctr.py:*)" \
                 "Read" "Edit" "Bash(git switch:*)" "Bash(git add:*)" "Bash(git commit:*)" \
                 "Bash(git push:*)" "Bash(gh pr create:*)" \
  --output-format json > "logs/seo_$(date +%Y%m%d).json"