前回のブログ【ChatGPT】AIのSEO対策でサイト改修してみる【Groweb！】でChatGPTを利用してSEO対策を行いました。

今回は、Webアクセス解析・分析レポート『Groweb!（グローブ）』をAIで再分析し『WideNet クラウドバックアップ』のサイトについて、SEO対策の効果測定と次の施策について取り組んで行きたいと思います。

ネディアはWebアクセス解析・分析レポート『Groweb!（グローブ）』の取扱代理店となっております。この記事によって、ご興味を持ちましたら弊社までお問い合わせくださいますようお願いいたします。

GA4対応のWebアクセス解析・分析レポート
『Groweb!（グローブ）』
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SEO対策の効果測定

前回のSEO対策のおさらいと効果測定を行っていきます。
対象のサイトは『WideNet クラウドバックアップ』となります。

SEO対策の実施内容

法人向けのクラウドバックアップのサービスとなりますので、「法人向けであること」「サーバーのバックアップ」を強調する文言への改善を行いました。

そのほか、ページの誘導について改善を行っています。

・トップページほか全体的にターゲットの明確化施策（法人向け、サーバーのバックアップの必要性、セキュリティの安全性についてテキストの見直し）
・問い合わせフォームの項目を最小限化とほかのページからの誘導を意識
・価格ページから問い合わせフォーム、試用版申込み、FAQへの誘導を意識

詳しくは、前回のブログをご確認いただければと思います。

前回のブログ【ChatGPT】AIのSEO対策でサイト改修してみる【Groweb！】

AI（ChatGPT）での効果測定

Webアクセス解析・分析レポート『Groweb!（グローブ）』の
2024年10月のレポートと2025年1月のレポートをアップロードして、AIにSEO対策の効果測定を依頼しました。

結果を抜粋すると以下の通りです。
前回改修をかけた目的でもある検索キーワードについて効果測定を行っていきます。

※訪問数やPV数について、正確な数値は伏せさせていただきますが、訪問数は25%増加、PV数は横ばいの結果となっております。

効果測定のまとめ

法人関連のワードについて検索順位が大幅にあがっており、前回のSEO対策について効果があったことがうかがえます。

主要キーワード（「クラウドバックアップ」単体）では順位がまだまだ下の方となっていますので、こちらのワードの強化が今後の課題と言えます。

次の改善案

先ほどの効果測定のあとに改善点と次の施策も記載がありましたので、内容を確認してみたいと思います。

改善点と次の施策

以上の指摘がありまして、
・タイトルとディスクリプションの改善
・ FAQスキーマの活用
についてはすぐにできそうですので取り掛かってみたいと思います。

『FAQスキーマ』はあまり見かけない単語ですが、構造化データのことで、検索結果にQ&Aが表示されるものになります。

AIによるページタイトルとディスクリプション改善

サイトURLを提示して、それぞれのページの改善案を引き出します。

指示に従って各ページの記述を差し替えます。

3. 価格・プランページ
4. 導入方法ページ
5. 対応環境ページ
については同一ページ内でしたので追加で依頼をかけました。

AIによるFAQスキーマ（構造化データ）の実装

検索結果にQ&Aが表示されるようになり、お客様のクリック率（訪問）に影響します。
コードと設置場所について聞いてみました。

出力結果をHTMLソースに貼り付けて完了です。

FAQスキーマの表示確認

実装翌日に確認しましたところ、検索結果にFAQスキーマが「関連する質問」として表示されていました。

※FAQスキーマは設定しても必ず表示されるわけではありませんが、2025年2月時点では『株式会社ネディア クラウドバックアップ』でGoogle検索した際に表示が確認できました。

そのほかの改善

FAQスキーマの実装のついでに、よくある質問が掲載されているページについてもページタイトル、ディスクリプションの変更を行いました。

その後、サーバー上のサイトマップファイルの更新を行い、Googleサーチコンソールにてインデックス登録のリクエストを行っております。

残る課題

『主要キーワード（「クラウドバックアップ」）の検索順位向上』
が次の改善点となり『導入事例』や『2000字以上の長文コンテンツ』が必要とわかりました。
次回以降はこちらについて取り組んでいきたいと思います。

最後に

今回は、前回のSEO対策の効果測定を行い、AIを活用した次なる一手として、タイトル・ディスクリプションの改善やFAQスキーマの実装を行いました。
AIの力を借りながらも、最終的な判断は人間が行うことで、より効果的なSEO対策が行えると考えます。

今後も継続的な効果測定と改善を重ね、Webサイトのアクセスアップを目指していければと思います。

さらに、SEO対策のノウハウをお客様のWebサイトへも実施し、より良いサイト運用の手助けができればと考えています。

ネディアでは、Webアクセス解析・分析レポート『Groweb!（グローブ）』を通じて、お客様のWebサイトの成長をサポートしています。この記事によって、ご興味を持ちましたら弊社までお問い合わせくださいますようお願いいたします。

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皆様こんにちは、ネットワーク事業部の生方と申します。

前回の投稿に引き続きAWSに関するネタとなります。
今回はとあるユーザーから、AWSで稼働しているRDSのログを外部で運用しているログ監視サービスに取り込みたいとのご要望をいただきました。そこで作成したシステムについて簡単にまとめてご紹介したいと思います。

システムの概要

まず、RDSからCloudWatchLogsへログを出力するように設定します。これはRDSの基本設定で可能です。
ここで出力されたログを、1時間毎にまとめたテキストファイルとしてS3バケットへ出力するようにしますが、この抽出や整形はLambdaでコードを記述します。
条件として、コードを実行した直前の1時間のログを抽出するようにします。（例　5:05にコードを実行　→　4:00～4:59までのログを抽出します）
Lambdaのコードを実行するのはEventBridgeを使用し、cronで1時間毎に実行するようにします。
S3バケットへ出力されたテキストファイルを、外部にあるユーザーのログ監視サービスシステムが定期的に取得します。

システムの構築

RDSの設定

今回は検証のため、とりあえずPostgreSQLのRDSインスタンスを稼働させておきます。
RDSの設定から、「ログのエクスポート」で「PostgreSQLログ」を選択するとCloudWatchLogsへ出力されるようになります。

CloudWatchLogsの確認

CloudWatchLogsにRDSのログが出力されることを確認します。
この際に、ロググループとログストリームの名称を確認しておきます。

S3の設定

CloudWatchLogsから抽出したテキストファイルを保存するS3バケットを準備します。
今回はファイルを保存するだけなので、バケットタイプは「汎用」として基本的な設定のままで作成します。

IAMの設定

このあとLambda関数を作成しますが、CloudWatchとS3へのアクセスを許可するための権限を持つIAMロールを作成しておき、これをLambdaへ適用します。

ポリシー名で検索して、「CloudWatchLogsFullAccess」と「AmazonS3FullAccess」の2つを選択します。

Lambdaの設定

Lambda関数を新たに作成します。
今回はランタイムとしてPythonを使用しています。また実行ロールとして、先ほど作成したIAMロールを適用します。

「log_group」「log_stream」「s3_bucket_name」の個所は、環境に応じた名前に変更してください。