Claude Code 스킬로 블로그 트래픽 리포트 자동화하기

1
/ga-report

1
관리 → 속성 설정 → 속성 → 속성 세부정보

1
APIs & Services → Library → "Google Analytics Data API" 검색 → Enable

1
<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=GA_MEASUREMENT_ID"></script>
2
<script>
3
  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
4
  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
5
  gtag('js', new Date());
6
  gtag('config', 'GA_MEASUREMENT_ID');
7
</script>

1
.claude/skills/ga-report/
2
├── SKILL.md              # 스킬 설명 + 워크플로우
3
├── scripts/
4
│   └── fetch-ga4.py      # GA4 API 호출 스크립트
5
└── references/
6
    └── metrics-glossary.md  # 메트릭 설명 (옵션)

1
---
2
name: ga-report
3
description: GA4 데이터를 분석하여 트래픽 보고서와 인사이트를 생성합니다.
4
  "/ga-report", "블로그 보고서 부탁해", "이번 주 트래픽", "인기 콘텐츠" 등의 요청 시 사용합니다.
5
---

1
from google.oauth2 import service_account
2
from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
3
from google.analytics.data_v1beta.types import RunReportRequest, DateRange, Metric
4

5
# 인증
6
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
7
    "~/.config/gcloud/ga-service-account.json"
8
)
9
client = BetaAnalyticsDataClient(credentials=credentials)
10

11
# 트래픽 요약 조회
12
request = RunReportRequest(
13
    property=f"properties/{PROPERTY_ID}",
14
    date_ranges=[DateRange(start_date="7daysAgo", end_date="today")],
15
    metrics=[
16
        Metric(name="activeUsers"),
17
        Metric(name="sessions"),
18
        Metric(name="screenPageViews"),
19
        Metric(name="bounceRate"),
20
    ],
21
)
22
response = client.run_report(request)

1
main()
2
  ├── 데이터 수집
3
  │   ├── get_traffic_summary()      # 트래픽 요약
4
  │   ├── get_top_pages()            # 인기 페이지
5
  │   ├── get_traffic_sources()      # 채널별 분석
6
  │   ├── get_daily_trend()          # 일별 추이
7
  │   └── get_pagespeed_data()       # PageSpeed API
8
  │
9
  ├── 패턴 분석
10
  │   ├── detect_trends()            # 상승/하락 추세
11
  │   ├── detect_anomalies()         # 트래픽 급증/급감
12
  │   ├── analyze_channels()         # 채널 효율성
13
  │   └── analyze_pagespeed()        # 성능 문제
14
  │
15
  └── 결과 생성
16
      ├── generate_insights()        # 인사이트 종합
17
      └── generate_actions()         # 액션 제안

1
def get_pagespeed_data(url: str, strategy: str = "mobile") -> dict:
2
    """PageSpeed Insights API 호출 → Core Web Vitals 반환"""
3

4
def detect_trends(daily_trend: list) -> list:
5
    """N일 연속 상승/하락 패턴 감지"""
6

7
def detect_anomalies(daily_trend: list) -> list:
8
    """Z-score 기반 트래픽 급증/급감 탐지"""
9

10
def analyze_channels(sources: list) -> list:
11
    """높은 유입 + 높은 이탈 채널, 누락된 채널 분석"""
12

13
def generate_insights(summary, top_pages, sources, ...) -> list:
14
    """모든 분석 결과를 종합해서 인사이트 생성"""
15

16
def generate_actions(summary, top_pages, channel_insights, ...) -> list:
17
    """인사이트 기반 우선순위별 액션 제안"""

1
# 트렌드 감지
2
if 3일_연속_상승:
3
    insights.append("상승 추세")
4

5
# 채널 분석
6
if 높은_유입 and 높은_이탈률:
7
    insights.append(f"{채널}에서 유입 많지만 이탈률 높음")
8

9
# 검색 유입 체크
10
if "Organic Search" not in sources:
11
    insights.append("검색 유입 없음 - SEO 기회")

1
📋 권장 액션
2
  1. [High] LCP 개선 (18.74s → 2.5s 목표)
3
  2. [High] LinkedIn 랜딩 경험 최적화
4
  3. [Medium] SEO 메타 태그 추가

1
⚡ 페이지 성능 (mobile)
2
  🟡 Performance: 55/100
3
  🟢 SEO: 100/100
4

5
  Core Web Vitals:
6
    LCP: 18.74s (Poor)
7

8
💡 인사이트
9
  • 성능 점수 개선 필요 (55점)
10
  • LCP 느림 (18.74s) - 이미지/폰트 최적화 필요
11

12
📋 권장 액션
13
  1. [High] LCP 개선 (18.74s → 2.5s 목표)

1
<!-- 변경 전 -->
2
<link href=".../static/pretendard.min.css" />
3

4
<!-- 변경 후 -->
5
<link href=".../variable/pretendardvariable-dynamic-subset.min.css" />

1
/ga-report
2
    ↓
3
문제 발견 (LCP 18초)
4
    ↓
5
원인 분석 (폰트 3.1MB)
6
    ↓
7
최적화 적용
8
    ↓
9
/ga-report 로 검증

1
🔥 인기 콘텐츠
2
  1. Claude Code Daily Automation... - 45회, 3분
3
  2. DevSecOps Pipeline Guide... - 32회, 2분
4

5
📋 권장 액션
6
  1. [High] "Claude Code" 시리즈 확장 - 검증된 수요 (45회)