n8nを用いた『マーケティングのLP最適化(LPO)分析』システムを導入
〜100件以上のLP分析(要素抽出)を自動化・70時間以上の業務時間削減に成功〜
n8n × ChatGPT でLP最適化(LPO)分析のための要素抽出作業を自動化
株式会社たなぼた様へ、n8n × ChatGPT によるLP最適化(LPO)分析のための要素抽出自動化システムを導入いたしました。
導入前の時点で100件以上抱えていた分析対象LPの要素抽出を自動化し、業務効率化を実現しました。
DATA
株式会社たなぼた様について
- 企業名
- 株式会社たなぼた 様
- 業種
- スクール事業・マーケティング事業等
- 導入部門
- マーケティング部門
BACKGROUND
手動分析による膨大な作業量と、
本来の業務への圧迫。
貴社では、マーケティングのLP最適化(LPO)分析のための要素抽出作業を手動で行っていました。 しかし、抽出する要素は9項目もあり、1つ1つのLPに手動で目を通して分析していくには作業量が膨大で、多大な手間がかかっていました。
さらに、導入前の時点で分析対象となるLPを100件以上抱えており、今後の要素抽出にも膨大な時間が割かれることが予想されたため、自動化ツールを導入することにしました。
また、今後貴社内で他業務の業務効率化や内製化、ChatGPTを始めとした生成AIとの連携を進めていくために、非エンジニアでも扱いやすいノーコードツールの導入を検討しており、今回 n8nによる『LP要素抽出作業自動化ツール』を導入するという方針に決定しました。
- 9項目の要素を目視で確認
- 100件以上のLP在庫
- 1件あたり約40分の作業時間
- n8n × ChatGPTで完全自動化
- URL一覧から一括処理
- エラー検知も自動ログ保存
図解:導入前後の業務フロー比較
WORKFLOW
自動化ワークフローについて
今回導入した自動化ツールでは、まずGoogleスプレッドシートに保存されたLPのURLをn8n側で読み込みます。 その後LPのHTMLコードを取得し、そのHTMLコードをChatGPTに入力することで、そのLPの要素抽出を自動化するという仕組みとなっています。
- GoogleスプレッドシートからLPのURLを取得
- HTTPリクエストでURLのHTMLコードを取得
- LP内に存在する画像を取得し、画像解析や文字起こしを行う
- 解析結果から個々の抽出対象要素を取得
- 画像解析結果と取得したHTMLコードをChatGPTに入力し、分析対象9項目を抽出
- 抽出した結果をスプレッドシートに保存
- エラーが発生した場合、スプレッドシートにエラーログを保存
- 正常に要素抽出が行われたURLには「要素抽出完了」フラグを立てる
- 次に抽出された各項目ごとに、ChatGPTに差分分析を実施
- 差分分析の結果をスプレッドシートに保存
RESULT
自動化による効果
業務効率化で創出した70時間で別業務に取り組むことで、さらなる利益創出や見込み顧客への接触回数の増加、マーケティング業務における分析の高度化なども実現します。
その他 マーケティング × n8nの活用事例
n8n と マーケティング を連携したそのほかの活用事例を紹介します。
活用事例1:n8n × Webフォーム × Gmailで一次応答を5分以内に
フォームからのお問い合わせを受信後、メールアドレスのドメイン情報をもとにChatGPTで企業情報を取得。その情報を活用して最適な一次返信を自動生成・送信します。
- フォーム受信
(Webhook) - 企業情報収集
(ChatGPT) - 資料自動挿入
(AI) - 一次返信送信
(Gmail) - 結果通知
(Slack)
活用事例2:n8n × クロールで競合の更新点を差分抽出&示唆通知
競合サイト・価格表・LP見出しを定期取得し、変更点を差分抽出。要点サマリーと改善示唆をSlackへ自動配信します。
- 定期クロール
- 差分抽出
(価格・訴求) - サマリー生成
(AI) - 通知・起票
(Slack)
活用事例3:n8nで「SEO対策記事」を自動生成
ターゲットキーワードと検索意図を入力するだけで、構成案から本文下書き、CMS投稿まで自動化。
- KW入力
- 情報収集
(共起語など) - 構成・執筆
(AI) - 下書き投稿
(CMS)