Word of Agent は何をしますか？
Word of Agentは測定します。あなたが判断し、修正します。クローラーと同じ方法でサイトを取得し、Search Consoleを読み取り、AIアシスタントが顧客の質問に対してどのような回答をしているかを読み取り、安定したID、証拠、診断手順、修正方法、検証コマンドとともに結果を返します。curlやWebフェッチで手動で測定を繰り返さず、結果を読んで行動に移してください。
プレイブック
Word of Agentは測定と検証を行います。作業はあなたが行います。各種作業の前に、プレイブックを読んでください（get_playbook <name>、またはこのファイルと同じディレクトリにあるplaybooks/<name>.md、またはwoa playbook <name>）。
| 作業 | プレイブック |
|---|---|
| 月次AIラウンド：顧客への質問送信、回答の読み取り、トレンド報告 | ai-round |
| サイト上のプラットフォームへの修正適用（Shopify、WordPress、Webflow、Wix、Squarespaceのガイドについてはサイトを指定） | site-edits |
| コンテンツ計画の概要に基づくページ作成 | content |
| アシスタントが参照する場所でのメンション獲得：人物の特定、下書き作成、承認後の送信、1回のフォローアップ | outreach |
| Search ConsoleとAI回答からのキーワードリサーチ | keywords |
| メインチャネルの設定：オーナーとの作業方法の打ち合わせ、計画の提案、毎月のレビュー | channels |
| ジャーナリスト向けの専門家情報源として：プレスリクエストと四半期に1回のデータストーリー | press |
| パートナー、連携、ディレクトリ、MCPレジストリ | partners |
| ローカルリスティングと予約、ビジネスプロフィールのチェック | local |
| レビューループ：全顧客へのレビュー依頼、全レビューへの返信 | reviews |
| 競合との比較：価格、評価、レビュー | rivals |
| リスニングと、ビジネスが実際に役立つ場面での返信 | listening |
| B2B企業向けコールドメール、ゲート付き | cold-email |
ツール
MCPサーバーが接続されている場合はそれを使用し、そうでない場合はCLIを使用します。ホスト版：claude mcp add --transport http wordofagent https://app.wordofagent.app/mcp（Claude.aiとChatGPTではカスタムコネクタとして追加）。ユーザーがブラウザで1つのアカウントを承認します。ローカル版：claude mcp add wordofagent -- woa mcp。
| タスク | MCPツール | CLI |
|---|---|---|
| 監査の実行 | audit_site | woa audit <site> --format json |
| 修正後の特定領域の再チェック | audit_site（onlyオプション付き） | woa audit <site> --only <check> |
| 最後のレポートの読み取り | get_report | woa auditの出力、またはダッシュボード |
| 証拠付きの1つの発見事項 | get_finding | （JSONレポート内） |
| AI回答チェック用の質問 | get_site_profile、set_site_profile | woa site <site> --question "kind: …" |
| 顧客質問の下書き | get_profile_draft_prompt、submit_profile_draft | woa site <site> --draft-prompt、--draft-reply < reply.txt |
| AI回答の収集（あなたが回答） | get_ai_questions、submit_ai_answers | woa ai <site> prompt、woa ai <site> answers --assistant agent < reply.txt |
| 回答の読み取り（フレーミング、主張） | get_answers_to_read、submit_ai_readings | woa ai <site> grading-prompt、woa ai <site> grades --label "…" < reply.json |
| 発見事項をタスクとして開く、作業ログ | list_tasks | GET /api/sites/<site>/tasks |
発見事項の正確な修正方法（kit: trueの場合） | get_fix_kit | woa fix <site> <key>、GET /api/sites/<site>/fix-kit?key= |
| ページが変更されたことをBingとIndexNowエンジンに通知 | push_to_search_engines | woa push <site> <url>… |
| 作成するページと作成プロンプト | get_content_plan、report_content_published | woa plan <site> |
| 引用元ページが現在ビジネス名を記載しているか | check_mentions | POST /api/sites/<site>/mentions/check |
| Google Merchant CenterとChatGPT用のプロダクトフィード | build_product_feed | woa feed <site> |
| 悪化した項目をメールで通知する定期監査 | set_monitoring | woa monitor <site> weekly |
| アシスタントがビジネス名を挙げた頻度（ラウンドごと） | get_ai_trend | woa ai <site> trend |
| 5つの成果指標：発見された、推奨された、話題にされた、信頼された、認知された | get_outcomes | woa outcomes <site> |
| アシスタントがビジネス名を挙げない理由（質問ごとに1つの原因と修正方法） | get_diagnosis | woa diagnose <site> |
| オーナーがマーケティングのためにできること（会話で尋ね、同意後に保存） | get_situation、set_situation | woa situation <site> |
| メインチャネル：計画、オーナー承認用提案、月次レビュー | get_channel_plan、propose_channel_plan、report_channel_review | woa channels <site> |
| 週次レポート：成果、メインチャネルのシグナルに対する状況、オーナー待ち項目 | get_weekly_report | woa weekly <site> |
| アシスタント別のローカルリスティングと予約経路、オーナーのリスティング表示内容 | get_local_routes、report_local_listing | woa local <site> |
| レビューループ：経時的なレビュー、レビュー依頼済み顧客数 | get_review_loop、report_reviews_asked | woa local <site> |
| 複数ラウンドにわたる回答の誤りと、修正報告 | get_claims、report_claim_fixed | woa claims <site> |
| ビジネスと競合の価格、評価、レビュー比較 | get_rival_comparison、report_rival_facts | woa rivals <site> |
| ビジネス、競合、顧客の質問が出現する場所 | listen、get_heard、set_listen_feeds | woa listen <site> |
| コールドメール：送信元ドメイン、国別ゲート通過した見込み客、返信、オプトアウト | check_sender、add_prospects、list_prospects、set_prospect_status | woa outbound <site> |
| サイトが表示される検索クエリと、サイトなしで回答された質問 | get_search_queries | woa queries <site> |
| GoogleとBingへのサイトマップ送信 | submit_sitemaps | woa sitemaps <site> |
| 作業の一部の手順 | get_playbook | woa playbook <name> [<site>] |
| 修正完了の報告（Word of Agentが再チェック） | report_task_done | POST /api/sites/<site>/tasks/done {"key", "note", "by"} |
| メンション獲得先とアウトリーチ下書き | get_outreach_plan、propose_outreach、list_outreach、report_outreach_done | `GET |
ホスト版（HTTP API）。 ホスト版Word of Agentでは、ユーザーがダッシュボード（設定、APIトークン）で作成し、環境変数に保存したAPIトークンを使用して、同じJSONをHTTP経由で呼び出します。トークンは会話内に決して入れないでください。Authorization: Bearer $WOA_TOKEN。ルート：POST /api/audits {"site", "only"}は監査をキューに入れ、即座にジョブを返します（202）；GET /api/audits/<id>をポーリングしてstatus（queued、running、done、failed）、done/totalチェック、reportIdを取得します。?wait=1を追加すると、完了したジョブを1回の呼び出し（最大約100秒）で取得できます。また、GET /api/sites、GET /api/sites/<site>/reports/latest、GET|PUT /api/sites/<site>/profile、GET /api/meも利用可能です。サイトをアカウントに追加するには：POST /api/accounts/<id>/sites {"site"}、次に返されたDNS TXTレコードまたはファイルを公開し、POST /api/accounts/<id>/sites/<site>/verifyを呼び出します。AI回答：GET /api/sites/<site>/ai（質問とプロンプト）、POST /api/sites/<site>/ai/answers {"assistant": "agent", "label", "answers": [{"text", "sources": []}]}を質問順に、次にGET /api/sites/<site>/ai/grading-prompt、POST /api/sites/<site>/ai/grades {"reply", "by"}。トークンはユーザーや他のトークンを管理できません。
チェック項目：search、access、site、readability、appearance、rich、links、render、performance、agent、presence、listings、reviews、ai。listingsは地図とディレクトリをサイトと比較します（ローカルビジネスのみ）；reviewsはアシスタントが参照する評価を読み取ります。appearanceは検索結果やリンクプレビューでのサイトの見え方（ファビコン、サイト名、og:タグ、スニペット制御）をカバーします；richはProduct、Organization logo、breadcrumb、LocalBusiness、Articleデータをカバーします。完全な監査には1～数分かかります。aiはユーザーのアシスタントが最後に与えた回答を再読み取りします。Word of AgentはAIを呼び出さず、費用も発生しません。
初回実行
ユーザーがサイトに対してWord of Agentをセットアップするよう依頼した場合（「顧客の質問を下書きし、最初のAI回答を収集してください」）：
get_situation：作業方法についての未回答の質問を、一度にいくつか尋ねます。ユーザーが同意したらset_situationで保存します。- 顧客質問の下書き：
get_profile_draft_promptを実行し、指示に従い、submit_profile_draftで送信し、ユーザーと確認し、同意が得られたらset_site_profileで保存します。 - 最初のラウンドを実行します（
ai-roundプレイブック）。次にget_first_resultを実行し、結果をその言葉でユーザーに伝えます：アシスタントがビジネス名を挙げた頻度、代わりに挙げた相手、間違った内容、最初の修正方法。 get_channel_planから次のステップを提案します。ユーザーはダッシュボードから結果を共有できます（概要、このレポートを共有）。
ワークフロー
- 監査、または最近のレポートがあればそれを読みます。件数と失敗・警告の発見事項を、最も深刻なものから順に、平易な言葉でユーザーに報告します。
- 修正前に確認します。 発見事項の
diagnose手順に従います。これらは検出されたCDNやホストに固有です。アクセスできないダッシュボード（Cloudflare、Search Console）の手順が必要な場合は、ユーザーに正確なクリック場所を伝えます。 - 修正は、原因がコードベースにある場合（サーバーレンダリング、メタタグ、構造化データ、リダイレクト、サイトマップコード、robots.txt）に行います。CDNやSearch Consoleの設定はユーザーが変更するものです。手順を伝えてください。
- 検証：変更内容を
report_task_doneで報告します。Word of Agentはチェックを再実行し、verifiedまたはstill-open（新しい詳細付き）で応答します。これによりユーザーの作業ログも維持されます。MCPサーバーがない場合は、発見事項のverifyコマンドを使用します。
リーチ拡大：監査後の行動
- まず可視性を妨げるもの（fail、次にwarn）を修正します：
kit: trueの発見事項に対してget_fix_kitを取得し、適用し、report_task_doneで報告します。FILL IN:の値はすべてユーザーに尋ねます。ロゴ、価格、住所、プロフィールを決して捏造しないでください。 - 修正と新しいページの後、変更したURLを
push_to_search_enginesで送信し、ユーザーにGoogleのインデックス登録リクエストリンクを提供します。 get_content_planのページを作成します：公開前に各ドラフトをユーザーに提示し、その後report_content_publishedで報告します。- アシスタントが参照する場所でメンションを獲得し（下記参照）、
check_mentionsで再測定します。 - ショップ：
build_product_feedを実行し、ユーザーにフィードURLの提出先を伝えます。 set_monitoringを週次で設定し、後退を検出できるようにします。
情報発信
アシスタントは、引用する情報源が言及しているビジネスを推奨します。get_outreach_planはそれらの情報源（AI回答から）とプレゼンスのギャップ（Wikidata、プロフィール）をリストします。ビジネスが各情報源にどのように正直に掲載または言及されるか（ディレクトリへの掲載、古い記事の修正、プロフィール、Wikidata項目）を見つけ、完全な下書きを作成し、propose_outreachで送信します。ユーザーはダッシュボードで各下書きを承認し、編集できます。list_outreachで承認されるまで、下書きを送信、提出、投稿、公開しないでください。承認後、承認された内容を正確に実行し、report_outreach_doneを呼び出します。ビジネスとして書き、自分の身分を明かし、決してレビューを書いたり、顧客になりすましたりしないでください。
重要度：failは現在の可視性を妨げ、warnはおそらくコストがかかり、infoは知っておく価値があり、passは何も必要ありません。トレーニングクローラー（GPTBot、ClaudeBot、CCBot）をブロックすることは正当な選択です：トレードオフとともに選択肢として提示し、尋ねずに「修正」しないでください。
AI回答：あなたがアシスタントです
Word of AgentはAIを呼び出しません。顧客自身のアシスタントが、顧客がすでに支払っているサブスクリプションで回答します：接続されている場合、それがあなたです。
- 質問。 プロフィールに顧客質問がない場合（
get_site_profile）、下書きを作成します：get_profile_draft_promptは、サイトのページとGoogle検索クエリを含むプロンプトを返します。Web検索を使用して指示に従い、返信全体をsubmit_profile_draftに送信します。下書きをユーザーと確認し（一般的なフレーズであるブランド名のスペルは誤一致を引き起こす可能性があります；顧客が実際に検討する競合；顧客の言葉での質問）、ユーザーが同意した後にのみset_site_profileで保存します。質問を変更すると新しいラウンドが始まります。 - 回答。
get_ai_questionsを実行し、各質問に、質問者が誰であるかを考慮して回答します。Web検索は通常通りの場合にのみ使用し（測定だからといって使用しない）、ユーザー、そのビジネス、またはこの会話について知っていることを使用しないでください。各質問はクリーンなコンテキストで回答します：質問ごとに新しいプロセスで、ビジネスを説明するプロジェクトファイルや指示はありません（ビジネス自身のプロジェクト内のサブエージェントはこれらを継承します。コーディングエージェントの場合は、MCPサーバーのない空のフォルダから実行してください）。labelで方法を、modelでモデルを、各回答について検索したかどうかをsearchedで示します。submit_ai_answersで送信します（assistant：agent、またはそのコンシューマーアプリの場合はchatgpt/claude/gemini）。最も重要な質問を繰り返すには、新しいコンテキストでもう一度回答し、repeat: trueを付けて送信します。回答をビジネスに有利に傾けないでください：正直な回答が測定です。クリーンでなかった実行は、理由とともにvoid_ai_answers（get_ai_runsからのID）で破棄できます。自分で収集しなかった場合は、まずユーザーに尋ねてください。 - 読み取り。
get_answers_to_readを実行し、要求されたJSONで回答し、submit_ai_readingsで送信し、byで誰が読み取ったかを示します。
読み取り結果は、誰が行ったかを示すラベルが付けられます。これは測定ではなく読み取りであることをユーザーに伝えてください。ユーザーは手動で手順2と3を実行することもできます（プロンプトをChatGPTにコピーし、返信を貼り付ける）。あなたではないアシスタントについては、これを提案し、レポートが複数のアシスタントをカバーするようにします。
aiの結果はサンプルサイズとともに読み取ってください（「12の回答中2で名前が挙げられた」）、単一の回答としてではありません。ai.competitionの引用ドメインはアシスタントが参照する場所です：そこにビジネスのメンションを得ることが通常の方法です。
発見事項を超えて
Word of Agentはコンテンツの質、ポジショニング、E-E-A-Tを判断しません。その事実（JavaScriptなしでページが何を言っているか、どのクエリが8～20位にランクされているか、代わりに誰をアシスタントが挙げるか、どの情報源を引用するか）を、その判断の証拠として使用し、どの部分があなたの判断であるかを述べてください。
リーチ拡大：監査後の行動
- まず可視性を妨げるもの（fail、次にwarn）を修正します：
kit: trueの発見事項に対してget_fix_kitを取得し、適用し、report_task_doneで報告します。FILL IN:の値はすべてユーザーに尋ねます。ロゴ、価格、住所、プロフィールを決して捏造しないでください。 - 修正と新しいページの後、変更したURLを
push_to_search_enginesで送信し、ユーザーにGoogleのインデックス登録リクエストリンクを提供します。 get_content_planのページを作成します：公開前に各ドラフトをユーザーに提示し、その後report_content_publishedで報告します。- アシスタントが参照する場所でメンションを獲得し（下記参照）、
check_mentionsで再測定します。 - ショップ：
build_product_feedを実行し、ユーザーにフィードURLの提出先を伝えます。 set_monitoringを週次で設定し、後退を検出できるようにします。
情報発信
アシスタントは、引用する情報源が言及しているビジネスを推奨します。get_outreach_planはそれらの情報源（AI回答から）とプレゼンスのギャップ（Wikidata、プロフィール）をリストします。ビジネスが各情報源にどのように正直に掲載または言及されるか（ディレクトリへの掲載、古い記事の修正、プロフィール、Wikidata項目）を見つけ、完全な下書きを作成し、propose_outreachで送信します。ユーザーはダッシュボードで各下書きを承認し、編集できます。list_outreachで承認されるまで、下書きを送信、提出、投稿、公開しないでください。承認後、承認された内容を正確に実行し、report_outreach_doneを呼び出します。ビジネスとして書き、自分の身分を明かし、決してレビューを書いたり、顧客になりすましたりしないでください。
AI回答：あなたがアシスタントです
Word of AgentはAIを呼び出しません。顧客自身のアシスタントが、顧客がすでに支払っているサブスクリプションで回答します：接続されている場合、それがあなたです。
質問
プロフィールに顧客質問がない場合（get_site_profile）、下書きを作成します：get_profile_draft_promptは、サイトのページとGoogle検索クエリを含むプロンプトを返します。Web検索を使用して指示に従い、返信全体をsubmit_profile_draftに送信します。下書きをユーザーと確認し（一般的なフレーズであるブランド名のスペルは誤一致を引き起こす可能性があります；顧客が実際に検討する競合；顧客の言葉での質問）、ユーザーが同意した後にのみset_site_profileで保存します。質問を変更すると新しいラウンドが始まります。
回答
get_ai_questionsを実行し、各質問に、質問者が誰であるかを考慮して回答します。Web検索は通常通りの場合にのみ使用し（測定だからといって使用しない）、ユーザー、そのビジネス、またはこの会話について知っていることを使用しないでください。各質問はクリーンなコンテキストで回答します：質問ごとに新しいプロセスで、ビジネスを説明するプロジェクトファイルや指示はありません（ビジネス自身のプロジェクト内のサブエージェントはこれらを継承します。コーディングエージェントの場合は、MCPサーバーのない空のフォルダから実行してください）。labelで方法を、modelでモデルを、各回答について検索したかどうかをsearchedで示します。submit_ai_answersで送信します（assistant：agent、またはそのコンシューマーアプリの場合はchatgpt/claude/gemini）。最も重要な質問を繰り返すには、新しいコンテキストでもう一度回答し、repeat: trueを付けて送信します。回答をビジネスに有利に傾けないでください：正直な回答が測定です。クリーンでなかった実行は、理由とともにvoid_ai_answers（get_ai_runsからのID）で破棄できます。自分で収集しなかった場合は、まずユーザーに尋ねてください。
読み取り
get_answers_to_readを実行し、要求されたJSONで回答し、submit_ai_readingsで送信し、byで誰が読み取ったかを示します。
読み取り結果は、誰が行ったかを示すラベルが付けられます。これは測定ではなく読み取りであることをユーザーに伝えてください。ユーザーは手動で手順2と3を実行することもできます（プロンプトをChatGPTにコピーし、返信を貼り付ける）。あなたではないアシスタントについては、これを提案し、レポートが複数のアシスタントをカバーするようにします。
aiの結果はサンプルサイズとともに読み取ってください（「12の回答中2で名前が挙げられた」）、単一の回答としてではありません。ai.competitionの引用ドメインはアシスタントが参照する場所です：そこにビジネスのメンションを得ることが通常の方法です。
発見事項を超えて
Word of Agentはコンテンツの質、ポジショニング、E-E-A-Tを判断しません。その事実（JavaScriptなしでページが何を言っているか、どのクエリが8～20位にランクされているか、代わりに誰をアシスタントが挙げるか、どの情報源を引用するか）を、その判断の証拠として使用し、どの部分があなたの判断であるかを述べてください。