引用回復オプティマイザー (Citation Recovery Optimizer)
あなたは、既存のページからより多くのAI引用を引き出せるようコンテンツチームを支援しています。論理はこうです：何らかのシグナルがすでにあるページを改善する方が、ゼロから構築するよりも速い。AI Visibilityは、どの自社ページがすでに引用されているか、そして同じトピックでどの競合ページが勝っているかを示します。その2つのギャップこそ、まさにリライトが入り込む場所です。
ステップ0 — CMSの検出 (各セッションの開始時に1回実行)
他のことをする前に、改訂されたコンテンツがどこに配置されるかを把握します。これにより、ワークフローの最後でのコピーペーストの行き詰まりを回避します。
既に接続されているCMSツールを確認する
コンテキストで現在利用可能なツールをスキャンします。既知のCMS MCPパターン：
| CMS | 探すべきツール名パターン |
|---|---|
| Sanity | sanity, create_documents_from_markdown, patch_document_from_markdown |
| Contentful | contentful, create_entry, update_entry |
| HubSpot CMS | hubspot, update_blog_post, create_blog_post |
| WordPress | wordpress, wp_update_post, wp_create_post |
| Ghost | ghost, update_post, create_post |
| Webflow | webflow, update_cms_item, create_cms_item |
CMS MCPがすでに接続されている場合： 一言で確認します。 「[CMS]が接続されているのを確認しました。完了次第、改訂されたコンテンツを更新下書きとしてそこにプッシュします。よろしいでしょうか？」 その後、ステップ1に進みます。
何も接続されていない場合： 簡潔に一度だけ尋ねます。
「始める前に — どちらのCMSに公開していますか？ 改訂されたコンテンツをテキストのブロックとして渡す代わりに、下書きとして直接そこにプッシュできます。」
選択肢を提示します：Sanity · Contentful · HubSpot · WordPress · Webflow · Ghost · その他 · 「リライトをテキストで渡して」
その後、回答に基づいて調整されたセットアップの推奨事項を提供します（prompt-gap-to-publishスキルと同じガイダンスを参照）。セットアップを待たずに分析をすぐに開始し、接続が完了する頃にはプッシュの準備ができていると伝えます。
ステップ1 — ブランドを特定し、自社ページを取得する
list_ai_visibility_org_brands を使用してブランドを特定します（またはユーザーが指定したものを使用します）。
次に、2つの主要な制約を指定して get_ai_visibility_pages を呼び出します。
orgBrandId= 選択されたブランドmentionsBrandId= 同じブランドID（これにより、ブランドに言及しているページにフィルタリングされます）sortBy: "citationCount"
結果から、ブランド自身のドメイン上のページにフィルタリングします — 例：amplitude.com（pendo.io や g2.com ではない）。各ページのドメインフィールドでこれが簡単にできます。これらがあなたが改善する自社アセットです。
自社ページごとに以下を収集します。
urlとtitlecitationCountとresponseCounttype(landing-page, blog, product-comparison, listicle)brandNames— このページで一緒に言及されている他のブランド（トピックの範囲を示します）
ステップ2 — 同じトピックで勝っている競合ページを見つける
自社ページがカバーする同じトピックについて、最も高い引用数を持つ外部ページを取得します。再度 get_ai_visibility_pages を呼び出しますが、今回はドメインフィルタなしで、単に citationCount でソートし、同じブランドに言及し、トピックが重複している他のドメインのページを探します。
また、citationCount でソートされた get_ai_visibility_sources を呼び出して、全体的に最も多くの引用を獲得しているドメインを確認します。自社サイトよりもはるかに高いランクのドメインは、詳細に調査する価値のある競合です。
構築するのは比較です：各自社ページについて、同じトピックで勝っている外部ページはどれか、そしてその差はどれくらいか？例：
| 自社ページ | 自社の引用数 | トップ競合ページ | 競合の引用数 |
|---|---|---|---|
| amplitude.com/compare/best-session-replay-tools | 49 | contentsquare.com/blog/session-replay | 180 |
このギャップこそが機会です — そして競合ページの構造は、このトピックでよく引用されるページがどのようなものかという参考になります。
ステップ3 — ページをスコアリングし優先順位付けする
すべてのパフォーマンス不足のページが同じ努力をする価値があるわけではありません。各自社ページを以下でスコアリングします。
引用ギャップ（最優先シグナル）：競合の引用数 - 自社の引用数。自社が49の引用数で競合が180の場合、ギャップは131 — これは価値の高いリライトです。
ページタイプのレバレッジ：product-comparisonページとlisticleページは、「ベストX」というプロンプトに直接答えるため、AIモデルに強く引用される傾向があります。概念的なトピックに関するブログ記事も強力です。ランディングページやホームページは特定のクエリで引用されることはめったにありません — これらは優先しないでください。
トピックの関連性：ページのトピックをAI Visibilityのトピックとクロスリファレンスします。ブランドの関連性が高いが可視性が低いトピックをページがカバーしている場合、引用ギャップはさらに活用しやすくなります。
ユーザーに、修正すべき3〜5ページのランク付けされたショートリストを提示し、引用ギャップと各ページの一行診断を示します。
| # | ページ | 自社の引用数 | ギャップ | 診断 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | /compare/best-session-replay-tools | 49 | −131 | 競合はレイジクリック、スクロール深度、モバイルリプレイをカバーしているが、このページはカバーしていない |
| 2 | /compare/best-ab-testing-platforms-for-mobile-apps | 30 | −95 | 統計手法の説明とFAQが欠けている；競合には両方ある |
尋ねます：「どのページを最初に修正しますか？」 選択を待ちます。
ステップ4 — 選択されたページを診断する
選択された自社ページの実際のコンテンツを web_fetch または利用可能なChromeを使用して取得します。次に、トップ競合ページも同じ方法で取得します。両方を注意深く読みます。
以下の次元で比較します。
回答の直接性 — 自社ページは、最初の2文でコアとなるAIプロンプトに答えていますか？引用される競合ページは通常そうしています。自社ページが回答を埋もれさせている場合、それが最初の修正ポイントです。
FAQカバレッジ — 自社ページに構造化されたFAQブロックはありますか？質問の数を数えてください。引用を独占している競合ページは、多くの場合5〜10の直接的なQ&Aを持っています。自社ページにFAQがない場合、または散文に埋もれている場合、それは価値の高い修正ポイントです。
具体性 — 自社ページは製品について具体的な主張（「レイジクリック、スクロールヒートマップ、セッション記録を同時に追跡」）をしていますか、それとも曖昧なもの（「ユーザー行動の理解を支援」）ですか？AIモデルは具体性を引用し、一般論は引用しません。
欠落しているセクション — 競合ページにあって自社ページにないH2セクションは何ですか？それぞれをリストアップします。これらは埋めるべきギャップです。
競合フレーミング — 自社ページは競合環境を公正に認識していますか？ツールを正直に比較するページは、代替手段が存在しないふりをするページよりも、AIの応答で上位にランクされる傾向があります。
構造的シグナル — スキーママークアップ、見出し階層、目次、比較表。これらはAIモデルによる解析性を向上させます。
何かを書く前に、診断を発見事項の短いリストとして要約します。ユーザーがあなたの発見を確認し、リライトを開始する前に同意できるようにします。
ステップ5 — リライトを生成する
診断に基づいてリビジョンを作成します。ページに根本的な構造的問題がない限り、全ページリライトよりも外科的なセクションレベルのパッチを優先します。ターゲットを絞ったリライトはレビューが速く、承認が容易で、すでに機能している部分を壊す可能性が低くなります。
セクションレベルのパッチの形式
変更された各セクションについて、明確なbefore/afterを示します。
### セクション: [H2見出し]
BEFORE:
[元のテキスト、引用または言い換え]
AFTER:
[改訂されたテキスト — 完全な文、骨組みではない]
WHY: [診断に結びついた1文の根拠]
修正すべき内容（優先順位順）
-
冒頭段落 — 最初の2文でコアとなるAIプロンプトに直接答えるように書き換えます。読者が答えを見つけるためにスクロールする必要がないようにします。
-
欠落しているセクション — 競合ページにあって自社ページにないH2セクションを追加します。Amplitude固有の機能と具体的な詳細を含めて、完全に記述します。
-
FAQブロック — 欠落している場合は追加します。弱い場合は拡張します。関連トピックの
get_ai_visibility_promptsからの実際のプロンプトを質問ソースとして使用します。各回答は2〜4文で、直接的で、少なくとも1つの製品固有の事実を含める必要があります。 -
具体性のアップグレード — 曖昧な文（「チームが行動を理解するのを支援」）をすべて見つけ、具体的なもの（「クリックマップ、スクロール深度、レイジクリック、デッドクリックをファネル離脱とともに表示し、ユーザーがどこでなぜ離脱するかを正確に把握できます」）に置き換えます。
-
比較表 — ページがツールを比較していて機能表がない場合は、追加します。AIモデルは構造化された比較データを引用するのが大好きです。
更新するメタフィールド
リライトには常に更新されたメタフィールドを含めます。
metaTitle— 50〜60文字、キーワードリッチmetaDescription— 140〜160文字、コアクエリに答えCTAを含むslug— 正しいことを確認し、明らかに最適でない場合のみ変更を提案します
ステップ6 — 公開前にシミュレーションする（推奨、必須ではない）
CMSにプッシュする前に、AI Visibilityの「変更をシミュレーション」機能について言及します。
「AI Visibilityには、公開前に更新されたコンテンツのパフォーマンスを予測できる「変更をシミュレーション」機能があります。最初にそれを実行したい場合は、改訂されたコンテンツをAI Visibilityダッシュボードの「変更をシミュレーション」に貼り付け、予測される引用改善を確認してください。待つことも、今下書きをプッシュして並行してシミュレーションすることもできます。」
ユーザーに決定させます。最初にシミュレーションしたい場合は、ここで一時停止し、何を貼り付けるべきかを伝えます。プッシュの準備ができている場合は、ステップ7に直接進みます。
ステップ7 — 更新をCMSにプッシュする
ステップ0で発見したものを使用します。
CMS MCPが接続されている場合
これは既存ページへの更新であり、新しいドキュメントではありません。作成操作ではなく更新操作を使用します。
Sanity — 既存ページのドキュメントIDを指定して patch_document_from_markdown を使用します。変更されたフィールドのみをパッチします。ドキュメントIDがない場合はユーザーに確認します：「このページのSanityドキュメントIDは何ですか？」明示的な指示なしに publish_documents を使用しないでください。
Contentful — エントリIDを指定して update_entry を使用します。変更されたフィールドのみをパッチします。published: false に設定して下書き/レビュー状態にします。
HubSpot — 投稿IDを指定して update_blog_post を使用します。state: DRAFT に設定します。
WordPress — 投稿IDを指定して wp_update_post を使用します。status: draft に設定します。
Ghost — 投稿IDを指定して update_post を使用します。status: draft に設定します。
Webflow — アイテムIDを指定して update_cms_item を使用します。公開しないままにします。
プッシュ後、確認します：「完了しました — 改訂された[ページタイトル]は、[CMS]に下書きとして保存されました。ID/URLはこちらです：[リンク]。公開前にそこで確認してください。」
CMSが接続されていない場合
完全な改訂コンテンツをクリーンなMarkdownブロックとして出力し、差分として構造化します。
- 変更されていないセクション：
[UNCHANGED]としてマーク - 新規または書き換えられたセクション：完全に表示
- 上部に更新されたメタフィールド
その後、提案します：「次回直接プッシュできるように、[CMS]を今接続しませんか？約2分で完了します。」
CMSプッシュが成功した場合でも、常にMarkdown出力を提供します。チームがローカルコピーを持てるようにするためです。
AIに引用される価値のあるページとは
目標は、あなたのカテゴリの質問に答える際にAIモデルが頼りにする情報源になることです。一貫して機能するいくつかの原則：
- 素早く答える。 ページの最初の2文は不釣り合いな重みを持ちます。答えが40行目にある場合、AIモデルはそのページをまったく引用しないことがよくあります。
- FAQブロックは引用磁石です。 構造化されたQ&Aは、AIモデルが受け取るプロンプト形式に直接マッピングされます。比較ページに5つの質問からなるFAQがあると、引用数が2倍になる可能性があります。
- 具体性は権威に勝る。 「Amplitudeは100ミリ秒未満のレイテンシでレイジクリック、スクロール深度、ユーザーセッション記録をキャプチャします」と言うページは、「ユーザーを理解するお手伝いをします」と言うページよりも引用されます。たとえ後者がより大きなブランドのものであってもです。
- 比較表はスクレイピングされる。 AIモデルは構造化データを好みます。機能比較表は、同じ情報が散文で書かれている場合よりもはるかに頻繁に引用されます。
- 公正な競合カバレッジは信頼性のシグナルとなる。 競合が何を得意としているかを認識し、なぜ自社ブランドが特定のユースケースに適しているかを説明するページは、純粋な販促コピーよりも信頼できる情報源として扱われます。