FAQ(よくある質問)の時短運用術 簡単なデザイン&運用を紹介

FAQをスプレッドシートで管理する仕組み

「FAQ(よくある質問)ページのデザインどうしようかな?あと、追加・修正が多くて変更が面倒だな。時間のかからない方法ないかな。」

そんなお悩み解決します。

本記事の内容
  • FAQページ運用が重要な理由が分かる
  • FAQページのデザインサンプルが分かる
  • FAQページ運用手間を80%削減する具体的方法が分かる

私は、IT・マーケティング支援をしている会社を運営しています。FAQ(よくある質問)ページは重要視しているのですが、管理工数がかかって困っていました。ご紹介する方法を使って、圧倒的にラクになった経験があるので、役立つ話ができると思います。結論から言うと、Googleスプレッドシートを利用します。サンプル作ってみました。

スプレッドシートのサンプル

スプレッドシートへのリンクはコチラ

このスプレッドシートをAPI化して、2つのデザインを当ててみました。

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同業他社サイトデザインを参考にする。スクショをガサっと盗む

「同業のデザインを一気に見て、いいコンセプトは盗みたいなぁ。いい方法ないかな。」

そんな疑問にお答えします。

本記事の内容
  • 他者デザインを参考にセンスを磨くコツがわかる
  • 同業のURLを抜き出してスクショをガサッととる方法がわかる

私は日々、クライアントへサイト制作や集客支援を行なっています。今回は、競合他社サイトのデザイン調査法を紹介します。自分で開発したスクリーンショットを一括取得することができるチャットワークのボット「スクショ泥棒」を利用します。実際にスクリーンショットを自動取得している動画です。

スクショ泥棒にてスクショを一括で取得する画像
スクショ泥棒にてスクリーンショットを一括で取得しています。Googleにて「東京 美容室」ででてくるホームページをゲットして、チャットワークのスクショ泥棒にて自動取得を進めています。

また取得したスクリーンショット画像は下記に置いておきます。「美容室 東京」でGoogle検索上位100くらいをガサっと盗ってみました。
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制作デザインのセンスを磨くコツ→見れば見るほどGood

WEBサイトを制作する際に、最低10個は同業他社のサイトを見ます。同業のサイトを見ていると新しい発見があります。デザインの雰囲気や料金やキャンペーンの打ち方といったこと、他社にないサービスを出して差別化しているサイトや、どの商品を一番推しているのかなどわかります。

業界の常識を知ることができ、差別化要因を考えるきっかけにもなります。

こうした作業を繰り返してセンスは磨かれます。そして、10個他社のサイトよりも100個他社サイトを見る方がさらによい。以下紹介するのは、100個他社サイトをみるときに、スクショを取るのを最短で行う方法です。

必要なツール・準備するもの

  • チャットワークアカウント
  • スクショ泥棒
  • Python
  • Pythonのライブラリ「Selenium」
  • 自動制御用webdriver
  • プログラミングが難しいと思われる方はお問い合わせを。

    他社サイトのスクリーンショットを一括で取得

    それでは、100個のスクリーンショットを一括で取得することを目標とします。まず同業他社サイトのURLはなんなのか?それをGoogleの検索結果から取得します。コードは下記です。

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    AWSのPollyにてMizukiの声を聞く


    Amazon Polly Developer Guideみながら日本語の音声発話をやってみた。ところどころ音のズレや読み間違いはあるものの、普段郵便や電力会社なんかでユーザーとして利用している音声発信とは比較にならないくらい聴きやすい。


    使った文章はYahooニュースからの抜粋。

    生活に満足、最高の74%=「この先悪く」も2割強―内閣府調査
    内閣府が26日公表した「国民生活に関する世論調査」によると、現在の生活に「満足」「まあ満足」と答えた人は合わせて約74%に上り、調査項目に加わった1963年以来最高となった。

    一方、生活がこの先「悪くなっていく」とみている人も2割強いた。

    生活に満足しているとの回答は、前年よりも3.8ポイント上昇して73.9%となり、これまで最高だった95年の72.7%を上回った。所得・収入について満足と回答した人は51.3%(前年比3.2ポイント増)で、不満と答えた人の46.9%(同2.7ポイント減)と逆転した。所得・収入で満足が不満を上回ったのは96年以来。内閣府の担当者は「景気が緩やかに回復しているため」と分析している。

    うん、これで話してくれてる人が”Mizuki”さんと言うみたいですね。人間の行動の中で、どういうシチュエーションの中でこうしたファンクションが必要とされるのか。考えてます。

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    ドラマ視聴率をmatplotlibでグラフ化

    過保護のカホコを視聴するのが毎週楽しみで見ています。主人公カホコの成長が毎回微笑ましく、少し泣ける内容になってると感じます。できれば自分が好きなドラマは高視聴率であって欲しいものの、実際どうなんだろう?ということで、今回はドラマの視聴率推移をグラフ化してみます。

    やりたいこと

    1. 2017年7〜9月期のドラマ+「逃げ恥」の視聴率をDataFrame化
    2. matplotlibでグラフ化

    用意するもの

    Jupyter notebook
    pandas
    matplotlib

    出来上がったもの

    Jupyter NotebookのHTML
    GitHub

    1. 2017年7〜9月期のドラマ+「逃げ恥」の視聴率をDataFrame化

    まず利用させていただいたページは下記二つ
    https://artv.info/ar1707.html
    https://artv.info/ar1610.html
    こうしたTableデータからDataFrameを作るのは簡単。まずTableをコピーし、pandas.read_clipboard()するだけ。下の動画を参照してもらうとわかる通り、早い。スクレイピングは必要ないです。

    あとは単純、7〜9月期のドラマ視聴率一覧DataFrameと逃げ恥DataFrameを結合して、csvに保存。

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    Indeedから取得した内容を、A3RTのProofreading APIに突っ込むとメディア毎にalertが何個でるのか調査

    A3RTの中で「Proofreading API」というのをリクルートがだしている。文章の校正などに役立てる見立てだと思われます。また実用フェーズに入っているのかな?と思い興味を持ちました。

    やりたいこと

    1. Indeedに掲載している求人情報をメディア毎に収集(20件ずつ)
    2. DataFrame化したあとに、Proofreading APIへ投げる
    3. メディア毎に集計してグラフ化

    用意するもの

    Jupyter notebook
    pandas
    json
    requests
    matplotlib
    BeautifulSoup
    tqdm
    Proofreading APIのAPI KEY

    できたもの

    Jupyter NotebookのHTML
    GitHub

    1. Indeedに掲載している求人情報をメディア毎に収集(20件ずつ)

    まずBeautifulSoupでIndeedから求人情報を抜きます。Indeedのhref属性を取得してリスト化する関数は以下です。ただ、今回もasciiのエンコードにハマってしまいました。

    日本語URLでハマった時に参照した記事
    http://qiita.com/mix/items/87d094414e46f857de45

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