ブログアナライザー – 品質監査・スコアリング

ブログアナライザー – 品質監査・スコアリング は何をしますか？

ブログ記事を5つのカテゴリで0～100点評価し、優先度順の改善提案を提供します。AIコンテンツ検出分析も含みます。ローカルファイルまたは公開URLに対応。

参考ドキュメント:

• references/quality-scoring.md – 完全な採点チェックリスト
• references/eeat-signals.md – E-E-A-T評価基準

入力の取り扱い

• ローカルファイル: ファイルを直接読み込む
• URL: WebFetchで取得し、コンテンツを抽出
• ディレクトリ: ブログファイルをスキャンし、すべて監査（バッチモード）
• フラグ: --format json|table、--batch、--sort score

スコアリングプロセス

ステップ1: コンテンツ抽出

ブログ投稿から以下を抽出:

• フロントマター（タイトル、description、日付、最終更新日、著者、タグ）
• 見出し構造（H1、H2、H3とその階層）
• 段落数および段落ごとの単語数
• 統計情報（出典あり/なしの数値主張）
• 画像（数、altテキストの有無、形式）
• チャート/SVG（数、種類の多様性）
• リンク（内部リンク、外部リンク、壊れたリンク）
• FAQセクションの有無
• スキーママークアップ（存在する型）
• メタタグ（タイトル、description、OGタグ、Twitterカード）
• バーストネス分析のための文長
• 多様性スコアリングのための語彙トークン

ステップ2: 各カテゴリのスコアリング

完全なチェックリストについては references/quality-scoring.md を読み込んでください。以下を各カテゴリで採点:

コンテンツ品質（30点）

チェック項目	点数	合格基準
深さ・網羅性	7	トピックを徹底的にカバー、大きな欠落なし
読みやすさ（Flesch 60-70）	7	Flesch 60-70が理想、55-75まで許容; 学年レベル7-8; Gunning Fog 7-8
オリジナリティ・独自価値指標	5	独自データ、ケーススタディ、一次体験
文と段落の構造	4	平均文長15-20語、20語超は25%以下; 段落40-80語; H2は200-300語ごと
エンゲージメント要素	4	サマリーボックス、コールアウト、多様なコンテンツブロック。許容表現: 「TL;DR」「Key Takeaways」「The Bottom Line」「What You'll Learn」「At a Glance」「In Brief」
文法・アンチパターン	3	受動態10%以下、AIトリガーワード5/1K以下、接続語20-30%、整った散文

読みやすさ帯域（ペルソナごとに適用、デフォルトを使用可）:

読者層	Flesch学年レベル	Flesch読解容易性	スコアリング影響
一般消費者	6-8	60-80	範囲内なら満点
プロフェッショナル	8-10	50-60	範囲内なら満点
技術者	10-12	30-50	範囲内なら満点
デフォルト（ペルソナなし）	7-8	60-70	現在のスコアリングを維持

コンテンツの明瞭性は、AI引用確率において第2の重要な要素です（スコア差+32.83%）。平均的な米国成人は7～8年生レベルで読解します。

SEO最適化（25点）

チェック項目	点数	合格基準
見出し階層とキーワード	5	H1→H2→H3、スキップなし、キーワードが2～3の見出しに含まれる
タイトルタグ（40-60字、キーワード、パワーワード）	4	キーワードを前方に配置、肯定的な感情表現
キーワード配置・密度	4	自然な統合、キーワード詰め込みなし、最初の100語に含まれる
内部リンク（3-10の文脈的リンク）	4	説明的なアンカーテキスト、双方向リンク
URL構造	3	短く、キーワード豊富、ストップワードなし、小文字
メタディスクリプション（150-160字、統計情報）	3	事実が密集、1つの統計情報を含む
外部リンク（ティア1-3）	2	権威ある情報源への3-8の外部リンク

E-E-A-Tシグナル（15点）

チェック項目	点数	合格基準
著者帰属（名前あり、経歴あり）	4	実名、資格情報、営業トークではない
情報源引用（ティア1-3、インライン）	4	8以上のユニークな統計、捏造ゼロ
信頼性指標	4	お問い合わせページ、概要ページ、編集方針
経験シグナル	3	「私たちがテストしたとき…」、オリジナル写真/データ

技術要素（15点）

チェック項目	点数	合格基準
スキーママークアップ（3種類以上でボーナス）	4	BlogPosting + FAQ + Person 最低限
画像最適化	3	AVIF/WebP、説明的なaltテキスト、LCP以外は遅延読み込み
構造化データ要素	2	表、リスト、比較ブロック
ページ速度シグナル	2	LCP < 2.5秒、レンダリングブロックJSなし
モバイルフレンドリー	2	レスポンシブ、タップターゲット48px以上
OG/ソーシャルメタタグ	2	og:title、og:description、og:image、twitter:card

AI引用 readiness（15点）

チェック項目	点数	合格基準
パッセージレベルの引用可能性（120-180語）	4	自己完結型セクション、統計＋出典付き
Q&A形式のセクション	3	H2の60-70%が質問形式、FAQあり
エンティティの明確性	3	曖昧でないトピックエンティティ、一貫した用語
抽出のためのコンテンツ構造	3	回答ファースト、thead付きの表、比較フォーマット
AIクローラーのアクセス可能性	2	SSR/SSG、JSでゲートされたコンテンツなし

ステップ3: AIコンテンツ検出

投稿を分析し、AI生成コンテンツのリスクを評価:

バーストネススコア（文長の分散）:

• 投稿全体の文長の標準偏差を計算
• 人間の文章: 高い分散（短い印象的な文＋長い複雑な文）
• AIの文章: 低い分散（一貫して中程度の長さの文）
• スコア: 0-10の尺度（10=非常に人間らしいバーストネス）

既知のAIフレーズ検出 – 以下の17フレーズの出現をフラグ:

1. 「It's important to note」
2. 「In today's digital landscape」
3. 「Delve into」
4. 「Navigating the complexities」
5. 「Let's explore」
6. 「Furthermore」
7. 「In conclusion」
8. 「It is worth mentioning」
9. 「Embark on」
10. 「Cutting-edge」
11. 「Leverage」（動詞として、金融以外の文脈）
12. 「Game-changer」
13. 「Revolutionize」
14. 「Streamline」
15. 「Harness the power」
16. 「Dive deep」
17. 「Unlock the potential」
18. ダッシュ（—） – すべてのインスタンスをカウント、AI執筆パターンとしてフラグ

語彙多様性（タイプ・トークン比）:

• ユニークな単語数 / 総単語数を計算
• 人間の文章: 長文ではTTRは通常0.4-0.6
• AIの文章: TTRは多くの場合0.35未満（反復的な語彙）

AIコンテンツリスク評価:

• 複合シグナルに基づきAI確率が50％を超える場合にフラグ
• フラグをトリガーした特定のパッセージを提供
• 人間らしさ向上の推奨: 個人的な逸話、変化に富んだ文のリズム、ドメイン固有の専門用語

ステップ4: 評価の決定

スコア	評価	アクション
90-100	優秀	そのまま公開、旗艦コンテンツ
80-89	強固	軽微な修正、公開準備完了
70-79	許容可能	対象を絞った改善が必要
60-69	標準以下	大幅な修正が必要
< 60	書き直し	根本的な問題あり、アウトラインからやり直し

ステップ5: レポートの生成

デフォルトの出力形式（Markdown）:

## ブログ品質レポート: [タイトル]

**スコア: [X]/100** -- [評価]

### スコア内訳
| カテゴリ | スコア | 満点 | 備考 |
|----------|-------|-----|-------|
| コンテンツ品質 | X | 30 | [1行の要約] |
| SEO最適化 | X | 25 | [1行の要約] |
| E-E-A-Tシグナル | X | 15 | [1行の要約] |
| 技術要素 | X | 15 | [1行の要約] |
| AI引用 readiness | X | 15 | [1行の要約] |
| **合計** | **X** | **100** | |

### AIコンテンツリスク
- **バーストネススコア**: [X]/10（[人間らしい / 中程度 / 平坦]）
- **検出されたAIフレーズ**: [N]（[見つかったフレーズのリスト]）
- **語彙多様性（TTR）**: [X]（[高い / 許容可能 / 低い]）
- **AI確率**: [X]% -- [懸念なし / 確認推奨 / 高リスク]
- **フラグされたパッセージ**: [該当する平坦または定型的なセクションを引用]

### 見つかった問題

#### クリティカル（要修正）
- [ ] [問題の具体的な場所と修正方法]

#### 優先度高
- [ ] [問題の具体的な場所と修正方法]

#### 優先度中
- [ ] [問題の具体的な場所と修正方法]

#### 優先度低
- [ ] [問題の具体的な場所と修正方法]

### クイック統計
- 単語数: [N]
- 段落数: [N]（150語超: X）
- H2セクション: [N]（質問形式: X、回答ファースト形式: X）
- 統計情報: [N]出典あり / [N]出典なし
- 画像: [N]（altテキストあり: X、形式: ...）
- チャート: [N]（種類: ...）
- 内部リンク: [N]
- 外部リンク: [N]（ティア内訳: ...）
- スキーマタイプ: [リスト]
- OG/ソーシャルタグ: [あり/なし]

### 推奨アクション
1. [最も影響の大きい修正 – クリティカル項目を優先]
2. [2番目に影響の大きい修正]
3. [3番目]

`/blog rewrite <file>` を実行すると、これらの最適化を自動的に適用します。

エクスポート形式

デフォルト: Markdownレポート

上記の標準的な詳細レポート。

JSONエクスポート（--format json）

CI/CDやダッシュボードとの統合のための機械可読出力:

{
  "file": "post.md",
  "title": "...",
  "score": 78,
  "rating": "Acceptable",
  "categories": {
    "content_quality": { "score": 22, "max": 30 },
    "seo_optimization": { "score": 18, "max": 25 },
    "eeat_signals": { "score": 12, "max": 15 },
    "technical_elements": { "score": 13, "max": 15 },
    "ai_citation_readiness": { "score": 13, "max": 15 }
  },
  "ai_detection": {
    "burstiness": 6.2,
    "ai_phrases_found": ["Furthermore", "Let's explore"],
    "ttr": 0.44,
    "ai_probability": 32
  },
  "issues": {
    "critical": [],
    "high": [],
    "medium": [],
    "low": []
  }
}

テーブルエクスポート（--format table）

クイックレビューのためのコンパクトな要約:

ファイル            | スコア | 評価       | コンテンツ | SEO | EEAT | 技術 | AI準備 | AIリスク
post.md         |    78 | 許容可能 |   22/30 | 18/25 | 12/15 | 13/15 |    13/15 |    32%

バッチモード

ディレクトリが指定された場合、または --batch フラグが指定された場合、ブログファイルをスキャンし、要約テーブルを生成します。--sort score を使用してスコア順（デフォルトは昇順）に並べ替えます。

## ブログ監査サマリー: [N] 投稿分析済み

| ファイル | スコア | 評価 | コンテンツ | SEO | EEAT | 技術 | AI準備 | AIリスク | トップ問題 |
|------|-------|--------|---------|-----|------|------|----------|---------|-----------|
| post-1.md | 85 | 強固 | 26/30 | 20/25 | 13/15 | 14/15 | 12/15 | 18% | OGタグなし |
| post-2.md | 42 | 書き直し | 10/30 | 8/25 | 5/15 | 9/15 | 10/15 | 71% | 12個の捏造統計 |
| post-3.md | 71 | 許容可能 | 20/30 | 16/25 | 10/15 | 12/15 | 13/15 | 25% | 回答ファーストなし |

### 優先キュー（スコア低い順）
1. post-2.md (42) -- 完全な書き直しが必要、AIコンテンツリスク高
2. post-3.md (71) -- 回答ファースト形式＋統計情報が必要
3. post-1.md (85) -- OGタグ追加、軽微な修正

各ファイルに対して `/blog rewrite <file>` を実行し、最も低いスコアから開始。