ブログ構築で理想とする作業時間
〔2024/1/1改訂)ブログの構築と更新にかかる時間は、いくつかの要因によって異なります。先ずは一般的な要因を考えて、それぞれの作業にかかる理想的な時間の目安を設定します。
そして、それぞれの時間を短縮していくのです。
ブログを作る人は「時間のかかる作業」だと覚悟して下さい。
コンテンツの企画と構想:
時間目安: 1-2時間
説明: 最初にブログ記事のアイデアを考え出し、構想を練る段階です。これはコンテンツの質を向上させるために重要なステップです。例えばいわゆるYMYL(医療などの分野を含むYourMoney_Or_YourLife)の分野は個人ブログでは避ける事から初めて自分の得意としている分野や趣味として沢山語れる分野を設定します。
キーワードリサーチ:
時間目安: 1-2時間
説明: SEOのために適切なキーワードを見つけ、記事のタイトルや本文に組み込むための調査を行います。ラッコキーワードなどのツールを上手く使って市場のニーズを考えながら記事化していく訳です。
自己満足ではなく読者ニーズを反映したブログを作ることで検索エンジンからの評価を高めることが出来ます。より多くの読者を集めることが出来るでしょう。この作業は個別に自動化する事は難しい部分だと思えます。
何故ならサイトの構造を理解している作成者でなければAIでの判断は難しく、AIが出す回答の結果を推敲する作業は時間がかかる作業となってしまいます。作り手の意図をどこまでAIが理解してくれるかを考えると、現状では難しい状態です。
記事の執筆:
時間目安: 2-4時間
説明: 実際の記事執筆です。内容のクオリティや長さにもよりますが、一般的には2〜4時間かかることが多々あります。文章を作ることが苦手な人はChatGPT等のAIツールを活用して作業時間を短縮していって下さい。
ただし、AIを使う時には情報の真偽に対して時間を使ってください。常識外れの文章を書いてしまい、貴方が作成するコンテンツの価値が下がってしまうと最悪です。
そしてAIの出力結果を反映する手法をそれぞれのブログで明確に出来れば、どんどん自動化出来る筈です。
画像やメディアの選定と編集:
時間目安: 1-2時間
説明: 記事に使用する画像や動画などのメディアを収集し、必要に応じて編集します。SEO的にも文字だけの見づらいブログよりも写真や図を多用して分かり易いブログが評価されます。
ただし、画像の作成は実際に作業してみると試行錯誤的な部分が大きいです。自動化する上では作成者の完成にマッチした画像を作るハードルは高いと思われます。
記事のフォーマットとSEO最適化:
時間目安: 1-2時間
説明: 記事の見出し、段落、リンクなどのフォーマットを整え、SEO最適化のためにメタタグや適切なキーワードの配置を確認します。想定読者がGoogleなどの検索エンジンでタイトルだけではわかりづらい部分をメタタグの文言で読んでいく姿をイメージして下さい。多くの点で自動化を検討できる部分です。
投稿:
時間目安: 30分 – 1時間
説明: ドキドキする瞬間ですね。記事をネット上に反映させる瞬間です。ブログプラットフォームに記事をアップロードし、公開のための設定を行います。
これらの目安は一般的なものであり、個々の作業にかかる時間はスキルや経験によって異なります。また、記事の種類や内容によっても作業時間は変動します。初めてのブログ投稿では時間がかかるかもしれませんが、経験を積むことで効率が向上することが期待されます。投稿は自動化したくないですね。ドキドキしながら作業しましょう。そして責任をもって作業しましょう。
求めたい自動化の構造(上記のまとめ)
結論から申し上げますと(上記のまとめとして)ブログ作成時に、①AIを積極的に活用することと、②プログラムを活用して自動化することが出来ます。その作業を考えた時に向いている作業と不向きな作業が出てきます。
私の考えではサイト構造と文章構造を作る時には自動化は不向きです。多分に経験とそれに伴うセンスが必要だからです。そして概形を与えた文章を実際に(日本語として)作成する作業や、投稿前に定型的な装飾をする作業は自動化向けです。
ただし(最適な)画像の生成作業は難しいでしょう。
テックジムで学ぶ技術
プログラミング学習を通じて自動化技術を身につけることは、効率性の向上やタスクの自動化に役立ちます。以下に、プログラミング学習で自動化技術を身につけるためのステップやアプローチをいくつか紹介します。
実際の質疑応答をイメージしてみて下さい。
基本的なプログラミング言語の学習:
最初に、一般的なプログラミング言語(Pythonがおすすめです)を学習しましょう。基本的な概念や文法を理解することが、自動化スクリプトを書くための基盤です。要求動作に対して指示言語を学びます。
Webスクレイピング:
Webスクレイピングは、Webページから情報を収集するための自動化技術です。PythonのBeautiful SoupやRequestsなどのライブラリを使って、Webページからデータを抽出する方法を学びましょう。
ネット上の情報からあなたの作業で使う情報を選び出すのです。
ファイル処理とデータ処理:
プログラミングにおいて、ファイルの読み書きやデータの処理は基本的なタスクです。これらのスキルを身につけることで、自動化スクリプトを通じてデータを処理したり、ファイルを操作したりできます。
自動化ツールの学習:
自動化ツールやフレームワークを学ぶことで、より高度で複雑なタスクを自動化できます。例えば、Seleniumを用いたWebブラウザの自動化や、Ansibleを使ったシステム管理などがあります。
APIの利用:
多くのウェブサービスはAPI(Application Programming Interface)を提供しています。これを利用して、他のサービスやプログラムと連携することができます。APIの利用方法を学ぶことで、効率的なデータの取得や操作が可能になります。
定期的なタスクの自動化:
定期的に繰り返されるタスクを自動化することで、時間を節約できます。例えば、定期的なレポートの生成やメールの送信などがあります。
デバッグとテスト:
自動化されたプログラムにはデバッグやテストが欠かせません。エラーが発生した場合に効率的に問題を特定し、修正するスキルも身につけましょう。
バージョン管理:
プログラムの変更履歴を管理するために、バージョン管理ツール(例: Git)の使用を学びましょう。これにより、チームでの協力やプログラムの変更のトラッキングが容易になります。
以上のステップを通じて、プログラミング学習を通して自動化技術を身につけ、さまざまなタスクをより効率的に処理できるようになります。
実際にテックジムのサイトでは「賃貸管理システム」構築として次のカリキュラムが提示されています。
「Googleカレンダー、スプレッドシートを連携して
勤怠管理システムを作ります
<まなぶこと>
・Googleカレンダーへのアクセス
・シートのコピー
・数値と文字列の変換
・メッセージボックス
・時間計算」(以上8行引用)
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