Marc LouのDataFastは、売上グラフに「変えたこと」を残す

Marc Louのアクセス解析サービスDataFastでは、商品を説明するページ（LP）の公開や広告の開始を、アクセス・売上のグラフにメモとして残せます。2026年9月5日には、そのメモをAIから読み書きする機能も案内されました。

たとえば、LPの見出しを変えた日を残しておけば、後から売上の動きと一緒に見直せます。AIにも数字とメモを読ませ、変更前後の違いを整理してもらう使い方ができます。9月5日の更新案内

売上が動いた日に、何をしていたか

見出しを変えた日、広告を増やした日、セールを始めた日。数字を後から見直すとき、いつ何をしたかも残っていると、当時の作業を思い出しやすくなります。

DataFastには、作業のメモをグラフの特定の日付に置く機能があります。2025年9月15日の案内では、利用開始の手順を変えた日、セール、宣伝企画などを残す例が紹介されています。メモ機能の案内

AIとつなぐMCPへの対応は2026年7月18日。その後、9月5日にメモを探す、追加する、直す、削除する機能が案内されました。MCPは、AIが別のサービスのデータや機能を使うための接続方法です。DataFastはCodexやClaude Codeなどから使えると説明しています。7月18日のMCP対応

10月8日に読めた公式の変更履歴で、最新の更新日は2026年9月15日です。メモやMCPの機能は、それ以前に公開されています。

AIへ聞く前に、比較する期間を決める

公式の使い方には、売上を生んだ流入元や、登録までの途中で人が離れる場所を質問する例があります。最初に対象のサイトと期間を決め、AIはアクセスできるデータを使って答えるという説明です。

「売上を増やすには？」とまとめて聞くより、変更した日を起点に質問すると、確かめる範囲を絞れます。次の表は、公開仕様を参考に編集側が作った質問例です。

スマホでは、表を横にスクロールして読めます。

AIへ聞く例と、先に確かめる記録

見たいこと	AIへ聞く例	先に確かめること
流入元	先週、検索とメールからの訪問で、購入につながった件数はどう違う？	同じ期間で、流入元と購入を結びつけて記録できているか
離脱	商品ページ、登録、初回利用のうち、どの段階で人数が減った？	各段階の行動を測っているか。閲覧だけを登録完了としていないか
変更後	見出しを変えた前後で、購入件数と購入率はどう動いた？	変更日のメモ、訪問者数、購入した訪問者数。同じ時期に広告や価格も変えていないか

たとえばAIが見出しの変更を購入率の上昇と結びつけたら、同じ時期に広告から来た人が増えていないかも見ます。その日に何をしたかが残っていれば、AIの説明と実際の作業を照合できます。

訪問と購入を結びつける設定も必要

DataFastで購入につながった流入元を見るには、決済サービスをつなぎ、売上を訪問と結びつける設定が必要です。決済連携の説明も、売上の取得と、流入元への関連付けを別の手順にしています。

たとえばStripe Payment Linksを使う場合は、決済後に自分のサイトへ戻るURLへ、決済を識別する情報を渡す設定が案内されています。この方式では、同じ端末・ブラウザで購入まで進む使い方が適しているという説明です。別の決済方式では、それぞれの手順を確認します。Stripe Payment Linksの設定と条件

登録から初回利用までを比べたい場合も、それぞれの行動を記録する必要があります。公式の計測例では、ページ閲覧、登録、初回の操作、購入などを段階として設定しています。途中の記録が抜けていれば、AIへの質問を細かくしても、抜けた行動は分かりません。

また、数字を読む権限と、メモを書き換える権限は別です。読むだけで試し、メモの追加も任せる段階で書き込みを許可する、という順番なら作業を確認しやすくなります。メモや記録したURLに顧客の名前などが入っていないかも、共有前に見ておきます。権限と共有データの説明

売上が増えた理由は、メモだけでは分からない

編集側が、この使い方で注意したいのは比較の条件です。LPを直したあとに売上が増えても、見出しの変更が効いたとは限りません。訪問者の構成や曜日、広告の出稿量、値引きも確認します。

公式ページは売上や成約の改善を訴求していますが、今回、メモとAIを使った人の改善幅を、期間・人数・費用まで含めて確かめられる資料は得られていません。学べるのは、変更の記録を残して比較する手順までです。

一ページの変更を、翌週に見直す

この仕組みは、既存の集計と表計算でも試せます。まず一つの商品ページを選び、変える箇所を一つに絞ります。変更前に、日付、変更箇所、狙い、同時に変える広告や価格の有無をメモします。

翌週、変更前後の同じ長さの期間で、訪問者数、購入した訪問者数、両者から計算した購入率を並べます。購入率は、購入した訪問者数を訪問者数で割り、前後で数え方を揃えます。AIには、まず数字の違いと同時期の変更を整理させ、原因の候補には、確かめるために必要な資料も添えてもらいます。

これは編集側の小さな実験案です。一週間で効果を判定できるという意味ではありません。購入が少ない、記録が欠ける、同時に複数の条件を変えたといった場合は、変更の効果を決めず、計測や比較の条件を整えます。

変更前後の集計とメモから、次に確かめることが一つ決まるなら続けます。毎回数字を手直しする必要がある、AIの説明を元資料で確かめられない場合は、先に記録の作り方を直します。

出典と確認範囲

資料は2026年10月8日に確認しました。メモ機能は2025年9月、MCP対応とメモ操作は2026年7月・9月の公開案内です。上の質問例と実験は編集側の提案で、実際の利用者の成果ではありません。

• DataFast：メモ機能の更新案内（2025年9月15日）
• DataFast：MCP対応の更新案内（2026年7月18日）
• DataFast：AIからのメモ操作（2026年9月5日）
• DataFast：AIに質問する使い方／権限と共有データ
• 決済連携／Stripe Payment Linksでの関連付け／段階ごとの行動の計測
• DataFastの変更履歴（今回確認できた最新の更新日は2026年9月15日）

本人の全発信を網羅したとは扱っていません。AIの利用による改善幅や、個別サイトでの計測の正確さは未確認です。Marcの経歴と、観察する理由は人物紹介にまとめています。