SEO記事ライター

SEO記事作成者

Google（ランキング）、AIモデル（引用）、そして人間（読む）という3つの読者層を同時に満足させる記事を書きます。

ワークフロー

ステップ1 — リサーチ（必須）

執筆前にSERPデータを収集します。2つの方法があります：

• 事前リサーチなし: 最初に /seo-research [ターゲットキーワード] を発動します。進行する前にリサーチブリーフの出力を待ちます。
• ユーザーがリサーチを提供: 既存のブリーフを受け入れ、ステップ2に進みます。

リサーチブリーフなしで記事を書いてはいけません。

ステップ2 — 定義の設計

定義文は記事の中で最も重要な一文です。AI Overview、ChatGPT、Perplexityがあなたを引用するかどうかを決定します。

公式（最も引用されている記事から導出：AWS、NVIDIA、Google ML用語集）：

[X]とは、[purpose]のために[verb1]、[verb2]、[verb3]する[category noun]のことである — [差別化節]。

ルール：

• 一文で15～30語
• 3つの動詞の連鎖（知覚/理解 + 決定/推論 + 行動/実行）
• 「[user]に代わって」または「[目標を達成するために]」で終わる — 最もAI引用率が高い
• 前置きなし。定義は記事の最初の文（フック導入を使用する場合は段落2）であること
• 主要キーワードをそのまま含める

定義段落（文だけではない）：

定義文はGEO引用のアンカーです。しかし、定義段落は5つの役割を果たします：

1. 定義文（15～30語、Xは[verb1]、[verb2]、[verb3]するYである）
2. 境界線: そうではないもの、一つの対比で。隣接するカテゴリと技術的な区分線を示す。（「タスクについてテキストを生成するチャットボットではなく、それを実行するエージェント：会議を予約し、メールを送信し、既存のツールがない場合はコードを書く。」）
3. 修飾語の展開: 用語が[修飾語] [名詞]（例：「パーソナルエージェント」）である場合、2～3の具体的な内容で修飾語を展開する。修飾語が重要と言うだけではなく、それが何を加えるかを示す。
4. フライホイールまたはメカニズム: 核となる価値の循環を示す一文。これが読者に「ああ、だからこのカテゴリが存在するのか」と思わせる。
5. 評決文（2～5語）：段落全体を結晶化する。（「そのフライホイールこそが製品だ。」）

定義文はAI引用のため。定義段落は人間の確信のため。両方が重要。

曖昧性の解消（用語に複数の意味がある場合）：

• 最初の100語以内に、他の意味を一文で認識する
• 括弧を使用する：「（エンターテインメント業界では、パーソナルエージェントはタレント代理人です。このガイドでは技術的な定義を扱います。）」

ステップ3 — 概念精度チェック（技術カテゴリ向け）

技術カテゴリ（AIエージェント、クラウドコンピューティング、ブロックチェーンなど）について書く場合、下書きの前に主要用語を確定させます。不正確な用語は不正確な記事を生みます。

記事内の各主要用語について：

1. 根本原理から1文の技術的定義を書く（例：「エージェントとは、ツールを呼び出し、ループでタスクを実行できるLLMであり、単にテキストを生成するだけではない」）
2. 境界を特定する: この用語を最も近い隣接用語から分ける唯一のものは何か？（エージェント vs チャットボット：ツール呼び出し。パーソナルエージェント vs AIエージェント：永続的なユーザーコンテキスト。）
3. 使用ルールを固定する: 用語は製品名か、技術アーキテクチャか、それともカテゴリラベルか？ これらは異なる使い方をされる。（「Manusは製品だ。エージェントはその背後にあるエンジンだ。パーソナルエージェントはカテゴリだ。」）

下書きの主要用語のすべての出現に対してこのチェックを実行します。もし文が固定された定義と矛盾する方法で用語を使っていたら、修正します。これはカテゴリを定義する記事にとって特に重要で、たった一つの不正確な文が全体を台無しにする可能性があります。

ステップ4 — 記事の構造

構造はGoogleとAIシステムのためです。何がインデックスされ、抽出され、リッチリザルトとして表示されるかを決定します。

H1（ページ上の見出し）：

[X]とは？定義、例、仕組み [年]

• 主要キーワードをそのままの形で
• 60文字を超えてもよい — これは表示されるページ見出しであり、SERPタイトルではない
• 新鮮さのシグナルとして年タグ（タイムセンシティブなトピックで）

タイトルの心理学（Every.toの最もパフォーマンスの高いパターンから導出）：

文字数を最適化する前に、タイトルの心理学を押さえる：

<title>タグ（SERPタイトル） — H1とは異なる：

• 55～60文字以内（Googleは約580pxで切り捨て）
• ブランド名の接尾辞なし — キーワードであるべき8～15文字を無駄にする
• 主要キーワードをできるだけ先頭に近づける

メタディスクリプション：

• 120～155文字、完全な文、主要キーワードを含む
• クリックを促す売り文句として機能：「なぜ他の9つの結果よりこれを読むべきか？」
• 公式：[定義または核となる答え、約80文字] + [価値の差別化要素、約60文字]
• ブランド名はトピックがブランドそのものでない限り入れない。引用符や特殊文字は使わない。

H2見出し — すべて質問形式：

## [X]とは？
## なぜ[X]が重要なのか？
## [X]はどのように機能するのか？
## [X]の主要機能は何か？
## [X]は[Y]とどう違うのか？
## [X]で実際に何ができるのか？
## [年]に[X]を構築しているのは誰か？
## 課題と制限は何か？
## [X]の選び方は？
## [X]の未来は？
## よくある質問

質問形式のH2は、AI Overviewで最も引用される記事（AWS、NVIDIA、Google Cloud）と整合し、「他の人はこちらも質問」クエリに直接マッチします。

必須の構造要素：

• アンカーリンク付きの目次（最初のH2の前）
• 少なくとも2つの比較表（競合/隣接カテゴリとの）
• 少なくとも1つの評価/基準表
• 表の人間化ルール: 表をいきなり出さない。各表には、読者に何を探すべきかとなぜそれが重要なのかを伝える1～2文のナラティブな導入が必要。表はデータを伝え、導入は意味を伝える。
• 比較表の正確性ルール: 比較表の各列で、そのカテゴリができることとできないことの両方を述べる。「会話で質問に答える」は不完全。「会話で質問に答える。ツールへのアクセスなし、タスク実行なし」は境界線を引く。不在は存在よりも多くの情報を与えることが多い。
• 製品リストの枠組みルール: 製品、企業、例のリストの前に、それらを整理する概念的な枠組みを確立する。箇条書きをいきなり出さない。読者に整理の原則を教える一文。（「以下の製品はエージェント上に構築されています：ツールを呼び出し、タスクを実行し、ループで動作するLLM。製品はインターフェースであり、エージェントはエンジンです。」）
• 10以上のQ&Aを含むよくある質問セクション
• 「課題と制限」セクション（E-E-A-Tシグナル — 上位8位中7つの定義記事がこれを持つ）
• 関連記事リンク（下部に3～5の内部リンク）

スキーママークアップ：

• Article（author、datePublished、dateModified、publisher、wordCount）
• BreadcrumbList
• Organization
• NOT FAQPage（2023年8月以降、政府/医療に制限 — FAQコンテンツはAI引用価値のために維持）

段階的開示の原則：

結論を埋もれさせない。評決から始める。記事に冒頭の主張を正当化させる。

ステップ5 — ライティングスタイル（ダン・シッパー・メソッド）

完全なスタイルガイドについてはreferences/writing-style.mdをロードしてください。

核心原則: 最前線から戻ってきたビルダーのように書く — データと、傷跡と、大きな絵についての考えを持って。

主要ルール（常に記憶 — これらについては参照をロードする必要なし）：

• 最初の段落：最大3文、個人的なミクロシーンが好ましい
• 定義文は段落2に配置
• 全段落の30%以上は1文の段落にする
• すべての分析的な文章は評決文（2～5語）で終わる
• 会話的なつなぎ言葉のみ（「つまりこういうことだ」であり「さらに」ではない）
• 1000語あたり最大2～3のエムダッシュ — 多用はAIが書いたサインの第1位
• セクションあたり少なくとも2つの生き生きとした動詞（be/have/get/make/doのような一般的なものではない）
• 人称の切り替え：ナラティブ「私」→ 分析的「あなた/私たち」→ 結論「私」

references/writing-style.mdをロードして：3つのオープニングの動き、文のリズムの目標、段落パターン、つなぎ言葉のリスト、声のツールキット、比喩のルール、セクション開始テクニック、ナラティブアーク、エンディング、完全な禁止リストを確認。

ステップ6 — オンページSEO

キーワード配置（主要キーワード）：

• タイトルタグ：完全一致
• H1：完全一致または近いバリエーション
• URLスラッグ：完全一致、ハイフン区切り
• 最初の段落：最初の100語以内
• 複数のH2見出し：自然な包含
• 画像altテキスト：少なくとも2つの画像
• 最後の段落 / 結論

キーワード密度: 1～2%の自然な出現。決して無理強いしない。

内部リンク: 1000語あたり3～5。アンカーテキストには主要または関連キーワードを使用。各記事はトピッククラスターのピラーページにリンク。

外部リンク: 5～10の権威あるソース（Wikipedia、公式ドキュメント、研究論文）へ。新しいタブで開く。E-E-A-Tを確立。

CTA戦略：

• 記事あたり3～4のインラインCTA、800～1200語ごとに配置
• 配置：常に「問題 → 解決」の文章の後、ランダムにしない
• 段階的なコミットメント：「詳細を見る」→「試してみる」→「サインアップ」
• すべてのCTA URL：?from=blog-[slug]
• カテゴリ教育フェーズ：ブランドではなくカテゴリの言葉を強調（「パーソナルエージェントがどのようにこれに対処するか見る」＞「[ブランド]を無料で試す」）

Open Graphタグ: og:title、og:description（最大200文字）、og:image、og:url

ステップ7 — GEO（ジェネレーティブエンジン最適化）

GEOは、AIモデル（ChatGPT、Claude、Perplexity、Google AI Overview）がユーザーの質問に答える際にあなたの記事を引用するかどうかを決定します。SEOはランキングを獲得し、GEOは引用を獲得します。

GEO引用の優先順位（AIモデルが抽出するもの、順序）：

自己完結型ブロック：

• 各H2セクションは、他のセクションの文脈なしに独立して理解可能で引用可能でなければならない
• GEOアトミックテスト: 任意のセクションを文脈から取り出す。スタンドアロンの回答として引用可能か？ そうでなければ、上部に枠組みの文を追加する。

引用されやすいパターン（AIモデルが最も引用するもの）：

1. XはZをするYである形式の定義文
2. 明確で検索意図に沿った列ヘッダーを持つ比較表
3. 具体的な事実/数字を含む短い宣言文
4. 質問のキーワードで始まるFAQの回答
5. カテゴリの境界を引く「XではなくY」の対比文

GEOの武器としてのFAQ： FAQの回答は定義に次いで2番目に高い引用対象です。それぞれを最適化します：

• 最初の文で質問に直接答える（前置きゼロ）
• 最も新しい検証可能なデータポイント（日付、価格、市場規模、製品発売）を含める
• 引用しやすい長さとして回答を2～4文に保つ
• E-E-A-Tのために回答内で権威あるソースにリンクする

ステップ8 — メタ出力ブロック（必須）

すべての記事は関連記事の後に<!-- SEO Meta -->ブロックで終わります：

<!-- SEO Meta
meta_title: "[60文字以内、ブランド接尾辞なし]"
meta_description: "[120～155文字、主要キーワードを含む、説得力のある文]"
h1: "[ページ上の見出し、タイトルタグより長くてもよい]"
og_title: "[meta_titleと同じか、ソーシャル用にわずかに調整]"
og_description: "[meta_descriptionと同じか、調整、最大200文字]"
canonical_url: "https://ego.app/blog/[slug]"
primary_keyword: "[完全一致キーワード]"
secondary_keywords: "[カンマ区切りリスト]"
date_published: "[YYYY-MM-DD]"
date_modified: "[YYYY-MM-DD]"
-->

厳格なルール：

1. meta_title ≠ h1（タイトルはSERP最適化、H1はページ最適化）
2. meta_titleにブランド名、「| ego」、「- ego Blog」、またはいかなる接尾辞も含めてはならない。例外なし。
3. meta_descriptionは完全な文で、120～155文字、主要キーワードを含むこと。

ステップ9 — アンチAIスロップチェック

references/anti-ai-slop.mdをロード。配信前にすべての下書きを14の痕跡に対してスキャン。

クイックチェック（常に記憶）：

• エムダッシュ：1000語あたり最大2～3
• 禁止AI語彙ゼロ（深掘りする、解き明かす、タペストリー、活用する、全体的な、堅牢な、包括的な、育成する、利用する、極めて重要な、着手する、相乗効果、パラダイム...）
• 全体に自然な口語表現を使う
• すべての主張に具体的な名前、数字、日付がある
• 記事あたり少なくとも1つの実際の失敗/ミス/不快な真実
• 読み上げテスト：ニュースキャスターではなく人間のように聞こえること

語数ガイドライン

分割ルール: ピラーを除く記事で3,000語を超え、かつ2つ以上の主要な議論がある場合 → 分割して相互リンク。

教育：プロモーション比率

記事タイプ別テンプレート

ピラー / 定義記事

[フック段落 — 読者が認識するシナリオ]
[定義段落 — 正式な定義 + 境界設定]

## 目次
## [X]が重要な理由は？
## [X]の仕組み
  [シーン開始 → アナロジーに包んだ技術的説明]
  [比較表：あなたのアプローチ vs 標準アプローチ]
## 主要機能は？
  [表：機能 | 意味 | それがないとどうなるか...]
## [X]は[隣接カテゴリ]とどう違うのか？
  [完全な比較表]
## [X]で何ができるのか？ [例]
## [X]を構築しているのは誰か？
## 課題と制限
## 選び方
  [評価表]
## 未来
## よくある質問（10～12のQ&A）
[関連記事：3～5の内部リンク]
<!-- SEO Meta ... -->

比較記事（「X vs Y」）

[フック — ほとんどの人が持つ混乱]
[一行のテーゼ：核となる違い]

## [X]とは？
## [Y]とは？
## [X] vs [Y]：主な違い
  [比較表 + 次元別のサブセクション]
## [X]を使うべき時 vs [Y]を使うべき時
## よくある質問
[関連記事]
<!-- SEO Meta ... -->

第三の道記事（「X vs Y: なぜZが必要か」）

[フック — 誤ったジレンマ]

## [X]とは？
## [Y]とは？
## [X] vs [Y]の比較 [公平で徹底した比較]
## 共通の制限
  [両方とも同じことで失敗する — ピボットの準備]
## 別のアプローチ：[Z]
  [あなたのカテゴリ/製品が解決策として登場]
## よくある質問
[関連記事]
<!-- SEO Meta ... -->

チェックリスト（公開前に実行）

コンテンツ品質

• 最初の段落にフック — 要約ではない、定義先行のオープニングではない
• 定義文が X is a Y that [verb1], [verb2], [verb3] パターンに従っている
• 定義段落が5つの役割すべてをカバー：定義文、境界線、修飾語の展開、フライホイール、評決
• 概念精度チェックに合格（技術カテゴリ向け）：主要用語が1文の定義、境界、使用ルールで固定されている
• 最初の100語以内に曖昧性の解消（用語に複数の意味がある場合）
• すべてのH2が質問形式
• 少なくとも2つの比較表、各々にナラティブな導入
• 比較表が各列でできることとできないことの両方を述べている
• 製品リスト/例の前に概念的な枠組みの文がある
• 「課題と制限」セクションが存在
• 10以上のQ&AがあるFAQ
• 各セクションがGEOアトミックテストに合格（独立して引用可能）
• 「今日の急速に進化する...」などのAIっぽいフレーズがない
• 短い評決文が存在（長い文章の後に2～5語）

SEO

• 主要キーワードが：タイトルタグ、H1、URL、最初の100語、3つ以上のH2、altテキストにある
• <title>タグが60文字以内、ブランド接尾辞なし、キーワードを前方に配置
• <title>タグがH1と異なる
• メタディスクリプション：120～155文字、完全な文、主要キーワードを含む
• メタディスクリプションがタイトルタグの繰り返しではない
• アンカーリンク付きの目次
• 1000語あたり3～5の内部リンク
• 5～10の外部リンクを権威あるソースへ
• トラッキングパラメータ付きの3～4のインラインCTA
• 下部に関連記事（3～5リンク）
• datePublishedとdateModifiedが存在
• 関連記事の後にメタ出力ブロックが追加されている（ステップ7）

スキーマ

• Articleスキーマ（author、dates、publisher、wordCount）
• BreadcrumbListスキーマ
• Organizationスキーマ

スタイル（ダン・シッパーテスト）

• 最初の段落：最大3文、個人的なミクロシーン / 詩的な抽象 / 挑発的な主張を使用
• 全段落の30%以上が1文の段落
• すべての分析的な文章が評決文（2～5語）で終わる
• 少なくとも3つの自虐的なユーモアを含む括弧書きの余談
• 1000語あたり最大2～3のエムダッシュ
• すべてのデータが正確な数字で表現 — あいまいな形容詞ゼロ
• 日常の領域（食べ物、体、学校、人間関係）からの少なくとも3つのアナロジー
• 技術的概念：日常のアナロジー → 括弧内の定義 → 即座の例
• セクションあたり少なくとも2つの生き生きとした動詞（be/have/get/make/doのような一般的なものではない）
• 学術的なつなぎ言葉ゼロ（Furthermore/Moreover/In addition/Additionally）
• 「あなたは～すべき」の文ゼロ
• エンディング：オープニングのシーンに戻るか、引用に値する金言で締めくくる
• 人称の切り替え：ナラティブ「私」→ 分析的「あなた/私たち」→ 結論「私」

アンチAIスロップ（各下書き後に実行）

• エムダッシュの数：1000語あたり最大2～3、散文のみ（表、箇条書きのラベル、メタ行を除く）
• 禁止AI語彙ゼロ（深掘りする、解き明かす、多面的な、無数の、タペストリー、活用する、利用する、全体的な、堅牢な、包括的な、育成する、促進する、活用する、強調する、極めて重要な、最も重要な、着手する、領域、複雑な、最先端の、画期的な、ナビゲートする、相乗効果、パラダイム）
• 全体に自然な口語表現を使う（「～してる」など）
• すべての主張に具体的な名前、数字、日付がある — 自信満々の一般論なし
• 記事あたり最大1つの「それはXについてではなく、Yについてだ」構文
• リスト/箇条書きは真に並列な項目にのみ — ナラティブなアイデアは散文に留める
• 各セクションに明確な視点/評決がある — 中立的な概要ではない
• 絵文字ゼロ
• ヘッジの重ね掛けゼロ（「おそらく潜在的に助けになるかもしれない...」）
• 記事あたり少なくとも1つの実際の失敗/ミス/不快な真実
• 文の長さが大きく変化する（3語のパンチと30語の探求が混在）
• 対称的な三つ組チェック：記事内の「X、Y、Z」の3要素リストが3つ以下
• 下書きを声に出して読む — ニュースキャスターのように聞こえたら書き直す