blog-post-optimizer

ブログ記事オプティマイザー

ブログ記事、記事、ウェブコンテンツを最適化するための包括的なコンテンツ分析ツールキットです。見出し、SEO 要素、コンテンツ構成、読みやすさを分析し、スコアと実行可能な改善提案を生成します。

クイックスタート

from scripts.blog_post_optimizer import BlogPostOptimizer

# Initialize optimizer
optimizer = BlogPostOptimizer()

# Analyze a blog post
with open('blog_post.md', 'r') as f:
    content = f.read()

# Full analysis
results = optimizer.analyze_full(
    content=content,
    headline="10 Ways to Boost Your Productivity",
    keywords=["productivity", "time management", "efficiency"]
)

# View scores
print(f"Overall Score: {results['overall_score']}/100")
print(f"Headline Score: {results['headline']['score']}/100")
print(f"SEO Score: {results['seo']['score']}/100")
print(f"Readability Grade: {results['readability']['grade_level']}")

# Export HTML report
optimizer.export_html_report(results, 'report.html')

機能

1. 見出し分析

• パワーワードの検出 - 感情を引き起こす語句を特定します
• 文字数 - 最適な範囲は50～60文字です
• 感情への訴求力 - 見出しがエンゲージメントを促す可能性を測定します
• A/B テスト用の提案 - 別の見出し案を生成します

2. SEO 最適化

• キーワード密度 - 主キーワードの目標値は1～2％です
• キーワードの目立ちやすさ - 最初の100語以内に配置されているか確認します
• メタディスクリプション - 150～160文字の説明文を自動生成します
• タイトルタグ - 50～60文字に最適化します
• URL スラッグ - SEO に適したスラッグを生成します

3. コンテンツ構成

• 見出し階層 - H1/H2/H3 の構成を検証します
• 段落の長さ - 理想は3～5文です
• リストの使用状況 - 番号付きリストと箇条書きを検出します
• 画像の配置 - 視覚要素があるか確認します
• 小見出しの配置 - 一貫した間隔が保たれているか確認します

4. 読みやすさの分析

• Flesch-Kincaid グレード - 目標はグレード8～10です
• 読みやすさスコア - 理想は60～70です
• 文の複雑さ - 1文あたりの平均語数です
• 受動態 - 割合（10％未満を目指します）

5. コンテンツ統計

• 単語数 - 記事の長さを追跡します
• 読了時間 - 1分あたり265語として推定します
• 文字数 - 総文字数です
• 平均文長 - 1文あたりの語数です

6. メタタグ生成

• Open Graph - ソーシャルメディアのプレビュー用タグ
• Twitter Cards - Twitter 固有のメタタグ
• Schema.org - 記事の構造化データ（JSON-LD）

API リファレンス

BlogPostOptimizer

optimizer = BlogPostOptimizer()

analyze_headline(headline: str) -> Dict

見出しの効果を分析します。

戻り値：

{
    'score': 75,  # 0-100
    'character_count': 52,
    'power_words': ['boost', 'proven'],
    'emotional_impact': 68,
    'suggestions': [
        "10 Proven Ways to Boost Your Productivity Today",
        "Boost Your Productivity: 10 Essential Strategies"
    ]
}

analyze_seo(content: str, keywords: List[str]) -> Dict

SEO 要素を分析します。

戻り値：

{
    'score': 80,
    'keyword_density': {'productivity': 1.8, 'time management': 0.9},
    'keyword_prominence': True,  # In first 100 words
    'meta_description': 'Discover 10 proven ways to boost productivity...',
    'title_tag': '10 Ways to Boost Productivity | Your Site',
    'url_slug': 'boost-productivity-10-ways'
}

analyze_structure(content: str) -> Dict

コンテンツの構成を分析します。

戻り値：

{
    'score': 85,
    'h1_count': 1,
    'h2_count': 10,
    'avg_paragraph_length': 4.2,  # Sentences
    'list_count': 3,
    'warnings': ['Paragraph on line 45 is too long (8 sentences)']
}

analyze_readability(content: str) -> Dict

読みやすさのスコアを算出します。

戻り値：

{
    'flesch_kincaid_grade': 8.5,
    'reading_ease': 65.2,
    'avg_sentence_length': 15.3,
    'passive_voice_pct': 8.5,
    'complexity_score': 72
}

calculate_content_stats(content: str) -> Dict

基本的なコンテンツ統計を算出します。

戻り値：

{
    'word_count': 1250,
    'reading_time_minutes': 5,
    'character_count': 7890,
    'sentence_count': 85,
    'paragraph_count': 28
}

generate_meta_tags(title: str, description: str, keywords: List[str]) -> Dict

ソーシャルメディアと SEO 用のメタタグを生成します。

戻り値：

{
    'open_graph': {
        'og:title': '10 Ways to Boost Your Productivity',
        'og:description': 'Discover proven strategies...',
        'og:type': 'article'
    },
    'twitter_card': {
        'twitter:card': 'summary_large_image',
        'twitter:title': '10 Ways to Boost Your Productivity'
    },
    'schema_org': {
        '@context': 'https://schema.org',
        '@type': 'Article',
        'headline': '10 Ways to Boost Your Productivity'
    }
}

analyze_full(content: str, headline: str, keywords: List[str]) -> Dict

すべてのメソッドを組み合わせた包括的な分析を行います。

戻り値：

{
    'overall_score': 78,
    'headline': {...},
    'seo': {...},
    'structure': {...},
    'readability': {...},
    'stats': {...},
    'recommendations': [
        {'priority': 'high', 'issue': '...', 'fix': '...'}
    ]
}

export_html_report(results: Dict, output_path: str)

グラフと改善提案を含む、色分けされた HTML レポートを生成します。

CLI の使い方

単一ブログ記事の分析

python scripts/blog_post_optimizer.py \
    --input blog_post.md \
    --headline "10 Ways to Boost Your Productivity" \
    --keywords "productivity,time management,efficiency" \
    --output report.html \
    --format html

クイック分析（JSON 出力）

python scripts/blog_post_optimizer.py \
    --input article.txt \
    --headline "Ultimate Guide to Python" \
    --keywords "python,programming" \
    --format json

見出しのみの分析

python scripts/blog_post_optimizer.py \
    --headline-only "10 Productivity Hacks You Need to Know"

CLI 引数

引数	説明	デフォルト
--input, -i	入力ファイル（txt/md/html）	-
--headline	ブログ記事の見出し	コンテンツから抽出
--keywords, -k	カンマ区切りのキーワード	-
--output, -o	出力ファイルのパス	stdout
--format, -f	出力形式（json/html）	json
--headline-only	見出しのみを分析	False

例

例1：HTML レポート付きの全体分析

optimizer = BlogPostOptimizer()

with open('article.md') as f:
    content = f.read()

results = optimizer.analyze_full(
    content=content,
    headline="The Complete Guide to Remote Work",
    keywords=["remote work", "productivity", "work from home"]
)

optimizer.export_html_report(results, 'seo_report.html')

例2：見出しの最適化

optimizer = BlogPostOptimizer()

headline = "Ways to Improve Your Writing"
analysis = optimizer.analyze_headline(headline)

print(f"Score: {analysis['score']}/100")
print(f"Power words found: {', '.join(analysis['power_words'])}")
print("\nSuggestions:")
for suggestion in analysis['suggestions']:
    print(f"  - {suggestion}")

例3：SEO キーワード分析

optimizer = BlogPostOptimizer()

with open('post.md') as f:
    content = f.read()

seo = optimizer.analyze_seo(
    content=content,
    keywords=["python", "tutorial", "beginners"]
)

for keyword, density in seo['keyword_density'].items():
    print(f"{keyword}: {density:.1f}%")

依存関係

nltk>=3.8.0
textblob>=0.17.0
beautifulsoup4>=4.12.0
pandas>=2.0.0
matplotlib>=3.7.0
reportlab>=4.0.0
lxml>=4.9.0

制限事項

• HTML の解析：複雑な HTML 構造は精度に影響する場合があります
• キーワードの文脈：キーワードの文脈（肯定的／否定的）は考慮されません
• 対応言語：読みやすさとパワーワードの分析は英語のみです
• パワーワード：主観的なものであり、効果は読者層によって異なります
• 読みやすさ：数式は目安であり、絶対的な基準ではありません
• SEO：検索エンジンのアルゴリズムは常に変化します
• 画像分析：実際の画像コンテンツは分析できません
• 外部リンク：外部リンクの品質は検証しません