n8nでGSC・GA4を自動取得する方法｜Google Sheetsでキーワード管理した実践ログ

第2段階：思想フィルター（Jogtimeの場合）

数値条件を通過したクエリに対して、サイトテーマへの適合判定を行います。

// 除外ワード（テーマ外・YMYL過剰リスク）
const excludeWords = ['病院', '診断', '治療', '手術', '薬', ...];

// 適合ワード（Jogtimeのテーマに合うもの）
const includeWords = ['フレイル', '介護予防', '外出', '歩く', 'ウォーキング', ...];

// 除外ワードを含むものは除外・適合ワードを含むもののみ通過
if (excludeWords.some(w => query.includes(w))) return false;
if (!includeWords.some(w => query.includes(w))) return false;

この思想フィルターはサイトによって完全に書き直す必要があります。bizinets.bizとjogtime.jpでは適合ワードがまったく異なります。

各キーワードにはSEOスコア・GEOスコア・YMYLスコアを算出して付与し、スコア降順でソートして最大30件をAI Agent精査に渡します。

AI Agentでキーワードを定性精査する設計

数値スコアリングでは「このキーワードで記事を書く価値があるか」という定性的な判断ができません。競合記事の質・検索意図のずれ・すでに似た記事があるかどうかは、数値だけでは判断できないためです。

n8nのAI Agentノード（GPT-4oとTavily Web Searchを組み合わせ）でSERP分析を行い、各キーワードに対してapproved/rejectedの判定を返す設計にしています。

例えば「表示回数が増えている」だけでは、サイトテーマとの相性までは判断できません。Jogtimeでは「需要がある」だけでは採用せず、「フレイル予防の思想に合うか」まで確認しています。この定性判定をAI Agentに補助させています。

AIへの指示の設計

AIに渡すプロンプトの骨格はこうなっています。

以下のキーワード候補について、SERPを調査してください。
- 検索意図が明確で、Jogtimeのテーマと一致するか
- 上位記事との差別化余地があるか
- YMYL強度が高すぎてライターとして書けない内容ではないか

approved/rejectedを判定してJSONで返してください。

パースの設計

AIが返すJSONをn8nのCodeノードで受け取ります。

const raw = $input.first().json.output[0].content[0].text;
const cleaned = raw.replace(/```json|```/g, '').trim();
const parsed = JSON.parse(cleaned);
return [{
  json: {
    approved: parsed.approved ?? [],
    rejected: parsed.rejected ?? [],
  }
}];

AIが返すJSONはコードブロックで囲まれていることが多いため、`json と ` を除去してからパースします。この処理を入れないとSyntaxErrorになります。

approvedになったキーワードのみGoogle Sheetsに追記され、rejectedは通知なしでスキップされます。

Google Sheets 26列構成の設計と各カラムの役割

キーワード管理シートは最終的に26列構成になりました。最初は10列程度で始めましたが、運用を続けるうちに管理したい情報が増え、最終的に26列構成になりました。どのカラムが本当に必要で、どれが後付けになったか気になりませんか？

重要なのは「最初から完璧を目指さないこと」です。まず必要最低限で作り、運用しながら足りない列を追加する方が管理しやすくなります。

主要なカラムとその役割は以下の通りです。

カラム名 | 役割
--- | ---
queue_id | 一意のID（Q001〜）
keyword_ja | 重複防止のキー列（Append or Update Rowで照合）
intent_ja | 検索意図（AI判定）
article_type | 記事タイプ（how-to / explanation / list等）
frailty_stage | フレイルステージ（Jogtime専用）
target_reader | ターゲット読者分類（5種）
ymyl_status | YMYL判定結果
status | 処理ステータス（todo→drafted→published等）
assigned_slug | 生成されたslug
wp_post_id | WordPressの投稿ID
error_log | エラー内容の記録

特に重要なのはkeyword_jaとstatusです。keyword_jaはAppend or Update Rowのキーになるため、表記の揺れ（全角・半角・スペースの有無）があると重複防止が機能しません。n8nのCodeノードで.trim().toLowerCase()を通してから渡すことで対処しています。

error_logカラムは後から追加しましたが、あって良かったと感じています。n8nのフローがエラーで止まったとき、どのキーワードでどんなエラーが起きたかをSheetsで確認できると、デバッグが格段に早くなります。

よくある質問

フロー0の構築で詰まりやすいポイントを3つまとめました。同じ問題で困っている方はいないでしょうか。

Q. GSCデータが取れているのにクエリが0件になります。

Search ConsoleのSettings → Users and permissionsで、サービスアカウントに「フルユーザー」権限が付与されているか確認してください。権限変更後は反映まで時間がかかる場合があります。

Q. Append or Update Rowで重複が発生します。

keyword_jaの値に表記ゆれがあると別キーとして扱われます。n8nのCodeノードで.trim().toLowerCase()を通してからSheetsに渡してください。また、Sheets側のカラム名が完全に一致していないと照合が機能しないため、スペルミスにも注意が必要です。

Q. AI Agentの精査に時間がかかりすぎます。

Tavily Web SearchはAPIコールごとに数秒かかるため、キーワードが多いと全体の処理時間が長くなります。スコアリングの段階で上位10〜15件に絞ってからAI Agentに渡すか、n8nのタイムアウト設定を延長することで対処できます。

まとめ

GSC・GA4のデータをn8nで自動取得してGoogle Sheetsで管理する構成は、最初の設置に少し手間がかかりますが、一度動き始めると週次で安定的に動いてくれます。

今日できる一歩として、まずサービスアカウントのSearch Console権限を確認することをおすすめします。GSCクエリが0件で返ってくる問題の多くはここで解決します。権限確認後にスクリプトを再実行すれば、データが取れるようになります。

CSV管理からの移行は「大げさすぎる」と思っていましたが、Sheetsに移行してからキーワード管理のストレスが大幅に減りました。同じ構成を検討している方の参考になれば幸いです。