ChatGPT コード インタープリター プラグインの 5 つの SEO ユース ケース

最新の AI テクノロジーの主要なイノベーターである OpenAI は、最新製品であるコード インタープリターで再びそれを実現しました。

ChatGPTのコードインタープリターとは何ですか?

コード インタープリターは、Python を使用してファイルのアップロードとダウンロードを可能にする公式の OpenAI プラグインです。 執筆時点では、ChatGPT Plus ユーザーはベータ機能として利用できます。

これはSEO専門家にとって大きな問題です。 データ分析と自動化を支援するために何年も Python を使用してきた者として、これは基本的に私のコードの多くが機能しなくなることを意味しますが、それは良い意味です。

これにより、最新かつ最高の AI テクノロジーを活用して、大きなファイルをより迅速に分析できるようになります。

ChatGPT のコードインタープリターにアクセスする方法

ChatGPT コード インタープリターは現在、ChatGPT Plus を使用している有料の顧客のみが利用できます。 (まだ購読していない場合は、それだけの価値があると信じてください!)

使用を開始するには、コード インタープリター プラグインにアクセスする手順を次に示します。

ステップ 1 : ChatGPT にログインし、 [設定とベータ]を選択します。

ステップ 2 : サブメニューでベータ機能を選択し、コード インタープリタをアクティブにします。 (これは、プラグインをアクティブ化し、それらを探索する良い機会でもあります。)

ステップ 3 : 新しいチャットを開始し、GPT-4 のオプションにカーソルを合わせると、 [コード インタープリター]を選択するオプションを含むメニューが表示されます。

ステップ 4:コード インタープリターを選択すると、入力ボックスの左側にプラス ボタンが表示され、ファイルをアップロードできるようになります。 ここから、準備は完了です。

コードインタープリターをSEOに使用する5つの方法

この新機能の可能性はまだ模索中ですので、ぜひ探索して見つけたものを世界と共有することをお勧めします。

以下に、私がこの新機能から即座に価値を得る方法をいくつか示します。

• 内部リンクを可視化する
• サーバーログ分析を実行する
• キーワードでテーマを特定する
• タイトルとメタディスクリプションを最適化する
• リダイレクトマッピングを自動化する

1. ウェブサイト上の内部リンクを視覚化する

プラグインを使用すると、追跡された内部リンク データを取得して AI に処理させることができます。

ビジュアルを作成したり、見逃している機会を指摘したりすることもできます。

使用するプロンプト

ファイルは自由にフォーマットできます。 ChatGPT は列ヘッダーの解釈に非常に優れていますが、追加の説明を提供することもできます。

以下は私が推奨する開始プロンプトです。

「Web サイト全体の内部リンクを追跡する内部リンク レポートがアップロードされました。 次のことを行ってください。

1. さまざまな列を分析し、その目的を理解します。

2. 追加の内部リンクの機会を示すグラフを作成する

3. リンク位置列を使用して、内部リンクのほとんどがどこから来ているかを示す関係図を作成します。

4. どの宛先リンクが最も多くの内部リンクを取得しているか、どの宛先リンクが最も少ない内部リンクを取得しているかを示す表を作成します。

5. アンカー テキストと内部リンクのアンカー テキストとして表示される回数との関係を示す関係グラフを作成します。 これは、コンテンツと等しいリンク位置にのみ使用してください。

6. アンカーテキストとリンク位置の関係を示す関係図を作成する

出力は、これらすべての情報を含む HTML ファイルであり、チャート上にカーソルを置くとツールチップ情報を確認できるようにする必要があります。」

内部リンク ファイルをアップロードしたことを確認して、実行してみましょう。

結果

複数のグラフを要求するときは、ChatGPT のコード インタープリターにホバー機能を備えた HTML ファイルに結果をエクスポートさせるのが好きです。 これにより、スクリーンショットをレポートするためのカスタマイズが簡単になります。

このプロンプトから取得できる視覚化の例をいくつか示します。 内部リンクのヒートマップ

このグラフを使用すると、他のページにリンクしている可能性のあるページをすぐに特定できます。 チャートは次のように設定されています。

• X 軸は宛先ページを表します。
• Y 軸はソース ページを表します。
• 色の濃さはページ間のリンクの数を表します。

右側の薄黄色は、内部リンクの機会となるいくつかのスポットを示しています。

リンク配置分布

このチャートは比較的簡単に分解できます。 これは、内部リンクの大部分がどこにあるかを示すだけです。

これは私の個人サイトでテストしたため、非常に小さいため、ナビゲーションが大部分を占めています。

大規模なサイトでは、これを反転して、コンテンツ セクションのリンク密度を最も高くすることができます。

最も一般的なアンカー テキスト

これは、Screaming Frog レポートをダウンロードしてピボット テーブルを実行することで簡単に行うことができます。 しかし、ChatGPT がこのような同様のグラフを生成できるのは素晴らしいことです。

アンカーテキストとリンクの配置の関係

より価値のあるキーワードをコンテンツ セクション内のアンカー テキストとして表示したいと考えています。 これはそれを指摘するのに役立ちます。

2. サーバーログ分析を実行する

サーバー ログ分析の監視に役立つツールがいくつか市場にあり、その多くはフリーミアムです。

ChatGPT のコード インタープリターを使用すると、フリーミアム ツールの制限の多くを回避してグラフを生成できます。

この手法は、Google がサイトをどのようにクロールしているか、また Google のエクスペリエンスがどのようなものであるかを調査するのに役立ちます。

使用するプロンプト

「私のウェブサイトのホストからのアクセス ログ ファイルが添付されています。 次のことを行ってください。

1. 「google」を含むユーザーエージェントからのヒットがないか分析します。

2. Google が時間の経過とともにサイトをどのようにクロールするかを示すグラフを作成します。 ステータス 200 ヒットと 200 ヒット以外のメトリックを含めます。

3. 最もアクセスが多いページを視覚化する図を作成します。

4. Google からのアクセスが最も少ないページを教えてください。」

結果

時間の経過とともにヒット

このグラフは、Google が時間の経過とともに Web サイトをクロールする回数を示すのに役立ちます。

さらに、ステータス 200 ヒットと 200 ヒット以外を示す区切りを追加しました。 (色が近すぎる場合は、ChatGPT に色を変更するように要求できます。)

トップヒットページ

このグラフは、期間中にサイト上で Google によってクロールされた上位 20 ページを示しています。

3. キーワード調査でテーマを特定する

これについては、Python を使用してキーワードのテーマを特定する前に書きました。

ただし、コード インタープリターを使用すると、コード インタープリターから多くの複雑な要素が取り除かれ、よりユーザー フレンドリーになります。

このプロセスは、大規模なキーワード セットを迅速に分析し、繰り返し発生するテーマを強調表示したり、キーワードを同様のトピック クラスターにグループ化したりするのに役立ちます。

使用するプロンプト

「キーワードとその検索ボリュームの膨大なリストを添付します。 次のことを行ってください。

1. すべてのキーワードを分析します。

2. それらをトピック クラスターにグループ化し、結果を表示するビジュアライゼーションを作成します。

3. 全体を通して発生する共通のテーマをリストします。」

リストに数千のキーワードがある場合は、ChatGPT に警告し、メモリ制限エラーを防ぐためにエラー処理手順を実装するよう依頼する必要がある場合があることに注意してください。

結果

6,257 個のキーワードのサンプル リストを取得し、ChatGPT で数回実行しました。 ChatGPT は、メモリ制限のため、より大きなリストを処理するのに苦労しました。

しかし、私が警告を発したため、リストを通過するために必要なデータのバッチ処理をセットアップすることができました。 クラスターに名前も付けてくれました。

さらに詳しく: ChatGPT をキーワード調査に使用する方法 (実際のプロンプト付き)

4. タイトルタグとメタディスクリプションを最適化する

大規模なサイトを運営していて、タイトル タグとメタ ディスクリプションを一括して最適化する必要がある場合、AI があなたの味方になります。

はい、手動で実行すると品質が向上しますが、迅速な修正が必要な場合は、これが解決策になる可能性があります。

これは特に、長すぎる、または短すぎるタイトルやメタディスクリプションがある場合に役立ちます。

使用するプロンプト

「最適化が必要なタイトルとメタディスクリプションのリストを添付します。

- タイトルは 50 ～ 65 文字以内にしてください。

- メタ ディスクリプションは 150 ～ 165 の間にしてください。

- 結果の CSV エクスポートを作成してください。」

結果

ChatGPT は迅速に動作し、最適化された CSV エクスポートを作成できました。

5. リダイレクトマッピングを自動化する

リダイレクトマップはどれほど面倒なものなのでしょうか? 確かに重要ですが、非常に面倒です。

プロセスを自動化して 60% を達成できたらどうなるでしょうか?

ChatGPT を活用することで、リダイレクト マップ プロセスの自動化に役立ちます。

ここでの大きな欠点は、2023 年 8 月の時点で、ChatGPT はプラグインを使用せずに Web ページをクロールできないことです。 現時点では、プラグインとコード インタープリターを組み合わせることはできません。

これを回避するために、ChatGPT に URL スラッグを調べてページをマッピングさせます。

使用するプロンプト

「URL の 2 つのリストを添付します。 古い URL から新しい URL へのリダイレクト マップを作成するのに助けが必要です。 URL のスラッグに基づいて、最も近い一致を見つけます。 リストは同じ長さでない場合があります。 目標は、古い URL リストにあるすべての URL に一致する URL を見つけることです。 結果をCSVファイルにエクスポートしてください。 列 A には古い URL を指定し、列 B には新しい URL リストの対応する URL を指定する必要があります。 列 C には類似性のパーセンテージが表示されるはずです。」

結果

ChatGPT を使用して SEO 分析をより簡単に

AI を活用する SEO にとって、未来はかなり明るいでしょう。

私たちは、AI が単なる派手なツールではなく、私たちの仕事をはるかに容易にする革新的な新時代の瀬戸際にいます。

もちろん、まだ始まったばかりですが、私の立っている場所からの眺めはとても素晴らしいです。