Grok BotでSEO運用を自動化する方法｜Search ConsoleデータをAIに分析させる

こんにちは！ Hodaです。

SEO対策というと、Search Consoleを開いて検索順位や表示回数を確認し、記事を探して、内容を読み直して、改善点を考える……という作業を繰り返す必要があります。

もちろん一つひとつは難しい作業ではありませんが、記事数が増えてくるとかなり大変です。

そこで最近考えているのが、GitHub・Google Search Console・Neon・Grok Botを組み合わせて、SEO運用そのものをAI Botに任せる仕組みです。

さらにRemotionまで組み合わせれば、SEO改善だけではなく、記事を動画コンテンツへ展開するところまで自動化できます。

この記事では、私が実際に試しているこの仕組みの全体像を紹介します。

手順は動画でご説明しています！

今回作りたいもの

今回のゴールは単なる「AIにSEOについて質問する」ことではありません。

イメージとしては、SEO担当者のように自分のサイトを継続的にチェックしてくれるBotを作ることです。

大まかな流れは次のようになります。

Google Search Console
        ↓
   GitHub Actions
        ↓
       Neon
        ↓
     Grok Bot
        ↓
 SEO分析・記事改善
        ↓
      GitHub
        ↓
 必要なら記事を修正
        ↓
    Remotion
        ↓
 動画コンテンツ化

それぞれ単体ではよく使われているサービスですが、これらをつなげることでかなり面白いSEO運用環境を作れます。

今回必要なもの

• GitHub レポジトリはこちら
• Google Search Console
• Neon
• Grok Bot (Cursor Pro プランで実質無料)
• Remotion

① Search ConsoleのデータをNeonへ保存する

まず必要なのがSEO分析の元になるデータです。Grok Botでは、サーチコンソールを直接確認できないので、一度 Neon のデータベースに保存します。

Google Search Consoleには、

• 検索キーワード
• 表示回数
• クリック数
• CTR
• 平均掲載順位
• 対象ページ
• 日付

などのSEO分析に使えるデータがあります。

通常はSearch Consoleの管理画面を開いて確認しますが、今回はこれをAPI経由で自動取得し、 Neonに保存する漢字です。Grok Botは連携した Neon のデータを確認することはできるので、この方法を使います。ちなみに、 Supabase と異なり、 Neon は無料プランでも勝手に停止しないし、1アカウントに100プロジェクトまで作成できるのでオススメです。

そしてGitHub Actionsを使って、毎日定期的にSearch Consoleのデータを取得し、PostgreSQLデータベースであるNeonへ保存します。

イメージとしては、

毎日 GitHub Actions が実行
↓
Search Console API
↓
最新データ取得
↓
Neonへ追加

という流れです。

これによって、SEOデータが毎日自動的にデータベースへ蓄積されていきます。

実際のスクリプトは こちらで公開しています。

② Grok BotからNeonのSEOデータを分析する

ここからが面白いところです。

NeonにSearch Consoleのデータが入っていれば、Grok Bot側からそのデータを参照してSEO分析を行えます。

Neonには以下のようなデータが挿入されています。

例えば、

• 最近順位が落ちている記事
• 表示回数は多いのにCTRが低い記事
• 10〜20位付近にいて改善余地がある記事
• 急激に表示回数が伸びているキーワード
• 記事がないのに表示され始めている検索キーワード
• 過去30日とその前の30日の比較

といった分析ができます。

人間がSearch Consoleを毎回開いてフィルターをかけなくても、

今週、改善した方がいい記事を教えて

とBotに聞くだけで、候補を出せるようになります。しかも結構詳しく調べてくれるので、厳しい指摘もいただくことがあります笑

③ GitHub上の記事までBotに確認してもらう

さらに、自分のブログをMarkdownなどでGitHub管理している場合は相性が非常に良いです。

例えばAstroやNext.jsなどで、

src/content/blog/

のような場所に記事を保存しているとします。

Grok BotがGitHubのリポジトリを確認できれば、

Search Consoleのデータ
+
実際の記事内容

を同時に確認できます。

これがかなり重要です。

単に、

このページのCTRが低いです

で終わるのではなく、

実際の記事を確認して、

• SEOタイトルを変更した方がいい
• descriptionを改善した方がいい
• この見出しを追加した方がいい
• 検索意図に対して説明が不足している
• 関連記事への内部リンクを追加した方がいい

といった、具体的な改善案まで出せます。

④ 希望すれば記事修正まで任せられる

さらに進めれば、分析だけでなく記事修正までBotに任せられます。

例えば、

順位が下落している記事を検出
↓
記事内容を確認
↓
改善案を作成
↓
Markdownを修正
↓
Pull Request作成

という運用です。

個人的には、最初から完全自動で公開するよりも、Pull RequestまでBotに作らせて最後は人間が確認するくらいが使いやすいと思っています。

SEOは必ずしも「AIが変更したら順位が上がる」というものではありません。

そのため、

Botが提案・修正 → 人間が確認 → 問題なければマージ

という形が現実的です。

⑤ Grok Botを複数作る

この仕組みを考えていて面白いと思ったのが、何でも1つのBotにやらせる必要はないという点です。

むしろ役割ごとにBotを分けた方が分かりやすくなります。

例えば、

SEO Bot

Search ConsoleとNeonのデータを分析して、既存記事の改善候補を探します。

リサーチBot

自分が扱っているジャンルについて新しい情報を調査します。

例えばSaaS系サイトなら、

• 新機能
• 料金変更
• 仕様変更
• 新サービス
• 公式アップデート

などを調査します。

僕は、スペイン語の学習サイトも運用しているので、そこではまだ未登録の単語、おもしろいコラムのアイディア、最近の流行語などもリサーチしてもらっています

コンテンツ企画Bot

Search Consoleのデータやリサーチ結果から、

次にどんな記事を書くべきか

を考えます。

QA Bot

他のBotが変更した記事やコードをチェックします。

このようにすると、

リサーチBot
      ↓
コンテンツ企画Bot
      ↓
   SEO Bot
      ↓
    QA Bot

という、AIチームのような運用ができます。

サイトごとの指示はGitHubで管理する

複数サイトを運営している場合でも、サイトごとに完全に別の仕組みを作る必要はありません。

Botの基本的な役割は共通化して、サイトごとの差だけYAMLなどで管理できます。

例えば、

site_name: example.com

topics:
  - Kajabi
  - Shopify
  - Thinkific

priority:
  - new_features
  - pricing_changes
  - seo_opportunities

language:
  - ja
  - en

のような設定ファイルを作ります。

すると、

このサイトについてはこのYAMLの指示に従って調査する

という使い方ができます。

Botのロジックを毎回作り直す必要がなく、サイトを増やす場合も設定ファイルを追加するだけです。

⑥ Remotionを使えば動画作成にも展開できる

そしてもう一つ面白いのがRemotionとの連携です。

RemotionはReactを使ってプログラムから動画を作成できるツールです。実際に僕の動画でも以下のようなインサート動画はRemotionで作成しています。

例えばブログ記事が公開されたら、

ブログ記事
↓
Grok Botが内容を要約
↓
ショート動画用の構成を作成
↓
Remotionコード生成
↓
動画レンダリング

ということもできます。

SEO目的で作った記事を、

• YouTube Shorts
• Instagram Reels
• TikTok
• SNS用動画

などへ再利用できます。

つまり今回の仕組みは、SEO改善だけでなく、

リサーチ
↓
記事作成
↓
SEO改善
↓
動画作成
↓
コンテンツ再利用

まで広げられます。

重要なのは「AIに質問する」のではなく「データを与える」こと

今回の仕組みで特に重要だと思っているのがここです。

ChatGPTやGrokなどに、

私のサイトのSEOを改善してください

と聞いても、当然ですが自分のSearch Consoleデータを知っているわけではありません。

しかし、

Search Console
↓
Neon
↓
AI Bot

という仕組みを作れば、AIが実際のサイトデータを見ながら判断できます。

さらにGitHubにある記事まで確認できれば、

SEOデータ
+
記事内容
+
サイト構成

をまとめて分析できます。

ここまで来ると、単なるチャットAIではなく、かなり「SEO担当者」に近い使い方になります。

すべてを自動化する必要はない

AI Botというと、すべて完全自動化したくなります。

しかし個人的には、

人間が面倒だと感じるところだけBotに任せる

くらいが一番実用的だと思います。

例えば、

データ収集 → 自動
SEO分析 → 自動
改善候補抽出 → 自動
記事修正 → Bot
最終確認 → 人間
公開 → 人間

でも十分です。

慣れてきたら、一部だけさらに自動化すればよいでしょう。ただし、記事についてはやはり人間が書いた方が効果があると思います。（大変ですけどね。。）

費用もそこまでかからない

実質、Grok Botの料金だけで運用することができます。

僕の場合は Cursor Pro プランなので、Grok Bot が含まれているので、実質は無料のようなものです。

• Google Search Console（無料）
• GitHub Actions（無料）
• Neon（無料）
• GitHub（無料）
• Grok Bot（Cursor Pro プランで無料）
• Remotion（無料）

という感じなので、リスクもない方法です。

この仕組みの面白いところ

今回の仕組みでは、一つひとつの技術はそこまで特殊ではありません。

使っているのは、

• Google Search Console
• GitHub Actions
• Neon
• GitHub
• Grok Bot
• Remotion

です。

しかし、これらをつなげることで、

「自分のサイトについて継続的に考えてくれるAI Bot」

を作れるところが面白いと思っています。

特に複数サイトを運営していたり、記事数が増えている人にとっては、毎回Search Consoleを開いて分析する作業をかなり減らせます。

今後は、

• SEO Bot
• リサーチBot
• コンテンツ企画Bot
• QA Bot
• 動画Bot

のように役割を分けて、さらに自動化を試していく予定です。

AI Botを「何に使えばいいのかわからない」という人も多いと思いますが、個人的にはこうした自分が毎週繰り返している作業を一つずつBotに置き換えていく使い方が、一番分かりやすい活用方法なのではないかと思っています。

ちなみに、今回はブログのアクセスデータを元に行いましたが、例えば皆さんが使っているECサイトのデータなどを一旦データベースサイトに投げることで、それを分析してもらうことも可能です。 このように、皆さんがお持ちのデータをBotが読める形でデータベース化しておくことで、かなり多くのことに活用できると思っています。

詳しい連携方法は後日HodaPressのYoutubeチャンネルの方で紹介する予定です！