#コンテンツ運用

pillar 記事の品質は構造・語彙・prose 密度の 3 層で判定する。構造と語彙では audience 分離を偽装でき、prose 密度で実態が出る。3 層の診断方法と cluster 再分類の判断基準を整理する。

business cluster pillar の prose 密度を business 読者向けに保つための 2 つの制約。コード片を本文から禁止する構造的ルールと、各段落の主部に経営判断用語を置く散文技法を失敗実例とともに整理する。

sister pillar 関係を brief schema で第一級表現する拡張案。sister_pillar_slug フィールドを追加し spoke との混在を解消する。graph 生成・link 分析・skill の cross-link が整合する。

pillar の primary keyword を cluster の軸とし、spoke の secondary keywords に段階的に降ろす cluster SEO 設計。AI 量産環境での keyword マップ保守と一貫性担保の仕組みを解説。

persona を決めずに執筆に流れる事故を blog-gate G11 で構造的に防ぐ。audience.primary 欠落の機械検出が戦略的品質保証を担う仕組みと、cosmetic vs 戦略の gate 分類を解説する。

pillar の audience.primary を 1 つに絞ると、対象外の persona は sister pillar や spoke の設計空白として可視化される。絞ることが cluster 全体の記事構造を自然に導出する仕組みを解説。

cluster は配信先・KPI の外向き軸、persona は narrative・専門用語閾値の内向き軸。2 軸を SSOT で分離して pipeline に通す設計を、mcluhan エンジンの実装から解説する。

blog-gate の G ルールを SEO・audience・cluster 欠落の構造的検出まで拡張するパターン。機械が止められる失敗は機械に止めさせる設計を pillar の戦略レイヤー欠落まで適用する方法を整理する。

`弊社` `自社` 等の法人語彙混入を機械検出するハイブリッド設計。単純マッチと 50 文字近接ルールの使い分け、SSOT と gate の二重防御で個人事業主ブランドの narrative を守る方法。

AI エージェントで動画を量産できるとはどういうことか。montage を例に、制作コスト・品質ゲート・レビュー設計・中期 ROI を経営者・マーケ責任者向けに整理する。コードは扱わない。

Yakumo を『会社』と書かないルールを gate に組み込む設計。proximity 解析・allow-list・正規表現パターンを組み合わせた context-aware 検出の実装例を解説する。

brand rule の例外管理を SSOT に集約する設計。brand.ts に allow-list と reference pattern を定義し、gate スクリプトがそれを参照する構造を解説する。

gate を厳しくすると失敗開示記事が block され、ゆるくすると本番 NG が通過する。解析粒度の 3 レベルと fail / warn の二段階判定で両立する設計を解説する。

plain string match の gate が false positive を出す原因と対策。markdown の code context を除去する stripCodeContexts と proximity 解析で自己矛盾を解消する実装設計。

48 本を約 1 週間で一括投下、fail 11 本・HUMAN_INPUT 漏出・内部リンク 100% 死滅。Google インデックス前の緊急撤退から AI 量産パイプラインの仕組み化まで全工程を記録する。

AI 量産時代の owned media は engine 投資判断で差がつく。mcluhan を題材に、機械検出の投資配分・透明性開示による E-E-A-T 戦略・retro 累積による組織学習を経営者・マーケ責任者向けに整理する。

AI 量産時代に機械的に品質を止める owned media エンジン mcluhan の設計。Phase 0 で失敗 11 本を出した経験から組み立てた、人手レビュー前に NG を弾く engine 構造を全開示する。