blog-write

ブログライター：新しい記事の生成

トピック、概要、アウトラインからブログ記事を作成します。すべての記事で、二重最適化の6つの柱（Google のランキング＋AI による引用）に従います。

主な参照資料（リポジトリルートからの相対パス。参照資料は blog-write/ ではなく、メインの blog スキルの references ディレクトリにあります）：

• skills/blog/references/synthesis-contract.md：統合出力に関する6つの LAW（v1.8.0。記事に調査統合の文章を含める場合に適用）
• skills/blog/references/content-templates.md：テンプレートの選択ガイドと使用方法
• skills/blog/references/quality-scoring.md：5つのカテゴリによるスコアリング（コンテンツ 30、SEO 25、E-E-A-T 15、技術 15、AI 引用 15）
• skills/blog/references/eeat-signals.md：経験、専門性、権威性、信頼性を示す要素
• skills/blog/references/internal-linking.md：リンク戦略とアンカーテキストのルール
• skills/blog/references/visual-media.md：画像の調達とグラフのスタイル設定

ワークフロー

フェーズ 0：掲載面のターゲティング（調査の前に実施）

この記事で勝ちを狙う FLOW の5つの掲載面を決めます。この選択によって、構成、長さ、引用の密度、行動喚起が決まります。2026年の5つの掲載面は次のとおりです。

1. 自社サイト（Google のオーガニック検索ランキング）
2. AI Overviews を含む SERP
3. AI アシスタントによる引用（ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini、Copilot、You.com）
4. ローカルパック（ブログコンテンツの対象外。ローカル向けには claude-seo を使用）
5. コミュニティと動画（Reddit、YouTube、LinkedIn、Quora、ニッチなフォーラム）

ほとんどの記事は、既定で掲載面1、2、3をターゲットにします。同じクエリがコミュニティ（Reddit のスレッド、YouTube のコメントなど）にも表示される場合は、二重掲載面の考え方を適用します。記事が抽出されやすいように最適化し、コミュニティで話題を広げる計画も立てます（/blog repurpose で説明）。

掲載面ごとの詳細なワークフローについては、skills/blog/references/flow-alignment.md と /blog flow find を参照してください。

フェーズ 1：トピックの理解

1. トピックを明確にする - ユーザーからトピックだけが提示された場合は、次の点を確認します。
   • 対象読者（誰に向けた記事ですか？）
   • 主なキーワード／検索意図
   • 希望する文字数（既定：2,000～2,500語）
   • プラットフォーム／形式（MDX、Markdown、HTML。プロジェクト内にある場合は自動検出）
2. 概要がある場合 - それを読み込み、フェーズ 1.5 に進みます

フェーズ 1.5：テンプレートの選択

skills/blog/templates/ にある12種類のテンプレートから、適切なコンテンツテンプレートを選択します（テンプレートディレクトリはメインの blog スキルが管理します）。

1. コンテンツの種類を自動検出します。トピックと検索意図をもとに判断します。

   シグナル	テンプレート
   「方法は…」、プロセス、手順	how-to-guide
   「おすすめの X」、「トップ N」、リスト形式	listicle
   クライアントの成果、導入前後、指標	case-study
   「X 対 Y」、比較、代替案	comparison
   幅広いトピック、包括的なガイド	pillar-page
   「X に価値はあるか」、製品の評価	product-review
   意見、予測、業界に関する見解	thought-leadership
   専門家の引用、複数の情報源からのまとめ	roundup
   コードの解説、ツールのデモ、技術的な内容	tutorial
   速報、アルゴリズムの更新、イベント	news-analysis
   アンケート結果、実験、独自データ	data-research
   Q&A、ナレッジベース、「X とは」	faq-knowledge

2. 該当するテンプレートを読み込みます。skills/blog/templates/<type>.md から読み取ります

3. アウトラインを調整します。テンプレートのセクション構成、見出しのパターン、文字数のガイダンスを使って、フェーズ 3 のアウトラインを作成します

4. 該当するテンプレートがない場合 - フェーズ 3 にある汎用のアウトライン構成を使用します。選択したテンプレート（または該当なし）をユーザーに伝えます。

詳しい選択基準と検索意図の対応については、skills/blog/references/content-templates.md を参照してください。

フェーズ 2：リサーチ

blog-researcher エージェントを起動するか、WebSearch でインラインリサーチを行います。

1. 最新の統計データを8～12件見つけます（2025～2026年のデータを優先）
   • 検索：[topic] study 2025 2026 data statistics
   • Tier 1～3 の情報源を優先します（skills/blog/references/quality-scoring.md を参照）
   • 記録する項目：統計データ、情報源名、URL、日付、調査方法
2. カバー画像を見つけます（横長、高品質、トピックに関連するもの）。
   • 検索：site:pixabay.com [topic] wide banner（推奨）
   • 代替：site:unsplash.com [topic] wide
   • フォールバック：site:pexels.com [topic] wide banner
   • 目標サイズ：1200x630（OG 対応）または 1920x1080
   • または blog-chart を使ってカスタム SVG カバー画像を生成します（グラデーション上にテキストと主要統計を配置）
   • または blog-image サブスキルを使ってカスタム AI 画像を生成します（nanobanana-mcp が設定されている場合）
   • カバー画像のサイズの詳細は skills/blog/references/visual-media.md を参照してください
3. オープンソースプラットフォームからインライン画像を3～5枚見つけます。
   • Pixabay（推奨）：site:pixabay.com [topic keywords] を検索します
     • ページから画像 URL を抽出します
     • 直接 URL の例：https://cdn.pixabay.com/photo/YYYY/MM/DD/HH/MM/filename.jpg
     • curl -sI "<url>" | head -1 を実行し、HTTP 200 が返ることを確認します
   • Unsplash（代替）：site:unsplash.com [topic keywords] を検索します
     • URL を組み立てます：https://images.unsplash.com/photo-<id>?w=1200&h=630&fit=crop&q=80
   • Pexels（フォールバック）：site:pexels.com [topic keywords] を検索します
4. 調査した統計データから、2～4件のデータビジュアライゼーションを計画します。
   • 多様な種類のグラフを選びます（skills/blog/references/visual-media.md を参照）
   • データポイントをグラフ形式に割り当てます
5. AI 画像生成（任意、nanobanana-mcp が設定されている場合）：
   • ストックフォトの検索結果が不十分な場合（良い候補が3件未満）、またはトピックがニッチすぎる場合
   • blog-image サブスキルを使って、カスタムのメイン画像やインラインイラストを生成します
   • ストックフォトを引き続きデフォルトとし、AI 生成は補完目的で使用します。置き換えることはありません
6. NotebookLM リサーチ（任意、ユーザーに関連するノートブックがある場合）：
   • ユーザーが NotebookLM のノートブックに言及した場合、またはトピックが設定済みのノートブックに関連する場合
   • blog-notebooklm で問い合わせ、ユーザーがアップロードした文書に基づくデータを取得します
   • NotebookLM の回答は Tier 1 の情報源（ユーザー自身の一次資料）として扱います
   • 未設定または未認証の場合は、通知せずにフォールバックします
7. 関連する YouTube 動画を見つけます（記事あたり2～3本）：
   • blog-google の youtube コマンド、または WebSearch で site:youtube.com [topic] [year] を検索します
   • skills/blog/references/video-embeds.md の品質基準を適用します（最低スコア50/100）
   • 最適な動画を2～3本選びます。見つからない場合は通知せずにフォールバックします。

フェーズ 3：アウトラインの作成

執筆前に、構成されたアウトラインを作成します。フェーズ1.5でテンプレートを読み込んだ場合は、 テンプレートのセクション構成に合わせて、このひな形を調整します。

# [Title as Question - Include Primary Keyword]

## Introduction (100-150 words)
- Hook with surprising statistic
- Problem/opportunity statement
- What the reader will learn

> **Key Takeaways**
> - [Core finding with statistic and source]
> - [Second key insight or recommendation]
> - [Third actionable takeaway]
> (3-5 bullets, 40-60 words combined)

## H2: [Question Format] (300-400 words)
- Answer-first paragraph (40-60 words with stat + source)
- Supporting evidence
- [Image placement]
- Practical advice
- [CITATION CAPSULE placeholder]
- [INTERNAL-LINK: anchor text → target description]

## H2: [Question Format] (300-400 words)
- Answer-first paragraph
- [Chart: type + data description]
- Analysis and implications
- [CITATION CAPSULE placeholder]
- [INTERNAL-LINK: anchor text → target description]

## H2: [Statement for Variety] (300-400 words)
- Answer-first paragraph
- Real-world example or case study
- [Image placement]
- [CITATION CAPSULE placeholder]

## H2: [Question Format] (300-400 words)
- Answer-first paragraph
- [Chart: type + data description]
- Step-by-step guidance
- [CITATION CAPSULE placeholder]
- [INTERNAL-LINK: anchor text → target description]

## H2: [Question Format] (200-300 words)
- Answer-first paragraph
- Forward-looking analysis

## [CTA Section or Inline Placement]
- See `skills/blog/references/cta-placement.md` for placement rules by content type
- Place CTA after value delivery, not at arbitrary positions
- Single focused CTA per post (266% more conversions)
- [CTA: contextual call-to-action matching article topic]

## FAQ Section (3-5 questions, 40-60 words each answer)
- [INTERNAL-LINK: anchor text → detailed content]

## Conclusion (100-150 words)
- Key takeaways (bulleted)
- Call to action
- [INTERNAL-LINK: anchor text → next logical content]

執筆を始める前に、アウトラインをユーザーに提示して承認を得ます。

ビジュアル要素の配置：300～500語ごとに [IMAGE]、[CHART]、[VIDEO]、または [CALLOUT] マーカーを挿入します。 種類を交互に使い、同じ種類を連続させないでください。skills/blog/references/content-rules.md の「Visual Rhythm」セクションと、 CTA の配置については skills/blog/references/cta-placement.md を参照してください。

フェーズ 4：グラフの生成（組み込み）

リサーチ担当がグラフに適したデータ（比較可能な指標3件以上、トレンドデータ、変更前後の比較）を特定した場合：

1. 多様性のルールに従ってグラフの種類を選択します（記事内で同じ種類を繰り返さないでください）
2. グラフの種類、タイトル、データ値、出典、プラットフォーム形式を指定して blog-chart サブスキルを呼び出します
3. 返された SVG を <figure> で囲み、記事に直接埋め込みます
4. 2,000語の記事につき、グラフを2～4点配置します
5. グラフは均等に配置し、一か所に集中させないでください

グラフの種類の選択とスタイル設定のルールについては skills/blog/references/visual-media.md を参照してください。

フェーズ 5：コンテンツの執筆

以下のルールに従って記事全体を執筆します。

5a. フロントマター

---
title: "[Question-format title with primary keyword]"
description: "[Fact-dense, 150-160 chars, includes 1 statistic]"
coverImage: "[URL from Pixabay/Unsplash/Pexels or generated SVG path]"
coverImageAlt: "[Descriptive sentence about the cover image]"
ogImage: "[Same as coverImage, or custom OG image URL]"
date: "YYYY-MM-DD"
lastUpdated: "YYYY-MM-DD"
author: "[Author name]"
tags: ["keyword1", "keyword2", "keyword3"]
---

プラットフォームで異なるフィールド名（例：image、hero、thumbnail）を使っている場合は、プロジェクト既存のフロントマターの規約に合わせて調整してください。

5b. 要約ボックス（重要なポイント）

導入の直後（最初のH2本文セクションの前）に、次の要約ボックスを追加します。

> **Key Takeaways**
> - [Core finding with statistic] ([Source], year)
> - [Second key insight or recommendation]
> - [Third actionable takeaway]

要件：

• 箇条書き3～5項目、合計40～60語
• 自己完結していること（記事を読まなくても理解できること）
• 出典名を添えて、具体的な統計を1つ含めること
• 重要な調査結果、推奨事項、または回答を示すこと
• デフォルトのラベルは「Key Takeaways」です。ペルソナが有効な場合は、そのペルソナのsummary_labelを使用してください
• 下位互換性：書き直しの際は、既存のTL;DRボックスも受け入れてください

5c. 回答を先に示す形式（重要）

各H2セクションは、次の内容を含む40～60語の段落で必ず始めてください。

• 出典を明記した具体的な統計を少なくとも1つ
• 見出しに含まれる暗黙の問いへの直接的な回答

形式：

## How Does X Impact Y in 2026?

[Stat from source] ([Source Name](url), year). [Direct answer to the heading
question in 1-2 more sentences, explaining the implication and what this means
for the reader.]

FLOWのエビデンスに関する3要素（執筆要件であり、監査だけの要件ではありません）：

公開する統計にはすべて、執筆時点で次の3要素を含めてください。

1. 本文中に年を明記すること。 統計の前に、文中で「2026年には」や「2026年第1四半期時点では」と書いてください。括弧内に年を記載するだけでは不十分です。例：

   • 適切：「2026年、Ahrefsは、AI Overviewが表示された場合、1位のCTRが58％低下したことを明らかにしました。」
   • 不十分：「1位のCTRは58％低下しました（Ahrefs、2026年）。」

2. 発行元とタイトルを記載したインライン引用。 ブランド名だけでなく、発行元と文書タイトル（またはレポート名）の両方を明記してください。例：

   • 適切：「Ahrefs、『AI Overviews CTR update』、2025年12月」
   • 不十分：「Ahrefsの報告によると……」

3. 記事末尾の出典ブロックにURLと取得日を記載すること。 出典の来歴を明確にすれば、今後の読者やAIクローラーが、出典に記載された内容と主張が今も一致するか検証できます。形式：

   • 「[Publisher], [Title], retrieved YYYY-MM-DD, [full URL]」

FLOWの品質基準（削除または差し替え）： 公開する主張には、検証済みの出典を使うか、定性的な表現にとどめてください。統計を検証できない場合は削除してください。より新しい出典で否定されている場合は、検証済みの代替情報に差し替えてください。出典を示せない数値を残すために、曖昧な表現へと弱めないでください。

エビデンスに基づく最適化プロンプト（CTR監査、AI検出テスト、スキーマ、PAAの言い換え、ChatGPTでの可視性）については、/blog flow optimizeを参照してください。

5d. 情報利得マーカー

記事全体に、情報利得マーカーを少なくとも2～3個配置してください。これは、コンテンツに他では得られない独自の価値が含まれていることを、検索エンジンやAIシステムに示すものです。

各マーカーには、コメントまたは可視マーカーを付けてください。

• [ORIGINAL DATA] - 独自調査、実験、A/Bテスト結果、著者が直接収集したケーススタディの指標
• [PERSONAL EXPERIENCE] - 直接関与した際の第一手の観察や学び、「Xを試したところYが起きた」という形式の体験談
• [UNIQUE INSIGHT] - 他者がまだ行っていない分析、データに裏付けられた通説に反する見解、既存の研究を結び付ける新たな考察

配置方法：

• 本文に自然に織り込む
• インラインコメントとして、該当する段落の前に `` を使用する
• または、形式が対応している場合は、次のような可視のコールアウトを使用する：

  > **Our finding:** [original observation backed by specific data]
  

• 記事ごとに最低2個、包括的な記事では3個を目標とする

これらのマーカーは、コンテンツ品質の採点カテゴリにある「独自性／独自の価値を示すマーカー」の評価基準に直接対応しています（skills/blog/references/quality-scoring.mdを参照）。

5e. 引用カプセル

主要なH2セクションごとに引用カプセルを作成してください。これは、AIシステムがそのまま抽出して引用できるように設計された、40～60語の自己完結した文章です。

カプセルごとの要件：

• 40～60語で、自己完結していること（単独でも意味が通じること）
• 具体的な主張を1つ、データポイントを1つ、出典を含むこと
• 断定的で引用しやすい文体で書くこと
• 独立したブロックではなく、H2セクションの本文内に配置すること

例：

According to a 2026 Gartner study, 58% of enterprise buyers now consult AI
assistants before contacting a vendor ([Gartner](https://www.gartner.com), 2026).
This shift means B2B content must answer specific questions concisely enough
for AI systems to extract and cite in their responses.

カプセルは、skills/blog/references/quality-scoring.mdの「AI引用対応力」採点カテゴリ（15点）に対応しています。

5f. 内部リンクゾーン

記事全体を通して、プレースホルダー表記で内部リンクの候補を示します。ユーザー（または後続の工程）で実際の URL に置き換えます。

配置箇所：

• 導入部 - 関連するピラーコンテンツまたはトピックハブへのリンク
• 各 H2 セクション - 補足記事、詳細解説、関連ツールへのリンク
• FAQ セクション - 回答を、内容をさらに詳しく説明する記事にリンク
• 結論 - 読者が次に読むべき、論理的につながるコンテンツへのリンク

形式：

[INTERNAL-LINK: anchor text → target description]

例：

For a deeper dive into keyword clustering, see our
[INTERNAL-LINK: complete guide to keyword clustering → pillar page on keyword research methodology].

2,000 語の記事あたり、内部リンクゾーンを 5～10 個設定します。説明的なアンカーテキストを使用し、「こちらをクリック」や「続きを読む」は使用しないでください。アンカーテキストのルールとリンク戦略については、skills/blog/references/internal-linking.md を参照してください。

5g. 段落のルール

• 各段落は 40～80 語（150 語を超えないこと）
• 各文は最大 15～20 語
• 各段落の冒頭に最も重要な情報を記載
• Flesch Reading Ease の目標値：60～70

5h. 見出しのルール

• H1 は 1 つ（タイトルのみ）
• メインセクションには H2 を使用（60～70% を疑問形にする）
• H3 はサブセクションのみに使用し、レベルを飛ばさない
• 主キーワードを 2～3 個の見出しに自然に含める

5i. 画像の埋め込み

標準的な Markdown：

![Descriptive alt text - topic keywords naturally](https://cdn.pixabay.com/photo/...)

Next.js Image を使った MDX（検出された場合）：

![Descriptive alt text - topic keywords naturally](https://cdn.pixabay.com/photo/...)

• 画像は H2 見出しの後、本文の前に配置
• 記事全体に均等に配置（特定の箇所に集中させない）
• alt テキストは内容を詳しく説明する完全な文にする

5j. チャートの埋め込み

標準的な Markdown／HTML：

<figure>
  <svg viewBox="0 0 560 380" ...>...</svg>
  <figcaption>Source: [Source Name], [Year]</figcaption>
</figure>

MDX 形式：

<figure className="chart-container" style={{margin: '2.5rem 0', textAlign: 'center', padding: '1.5rem', borderRadius: '12px'}}>
  <svg viewBox="0 0 560 380" ...>...</svg>
</figure>

5k. 動画の埋め込み

skills/blog/references/video-embeds.md にある srcdoc 遅延読み込みパターンを使用して、YouTube 動画を埋め込みます。aria-label と、AI クローラー向けの noscript フォールバックを含めます。関連する H2 の後に配置し、動画同士は 500 語以上離します。

5l. 引用形式

常にインラインで出典を明記：

Organic CTR declined 61% with AI Overviews ([Seer Interactive](https://www.seerinteractive.com/), 2025).

5m. FAQ セクション

FAQ 項目を 3～5 個追加し、回答は 40～60 語にします。各回答に統計情報を含めてください。

FAQSchema コンポーネントを使用する MDX の場合：

<FAQSchema faqs={[
  { question: "Question?", answer: "40-60 word answer with statistic and source." },
]} />

標準的な Markdown の場合：

## Frequently Asked Questions

### Question text here?

Answer with statistic and source attribution (40-60 words).

5n. 内部リンク

• 2,000 語の記事あたり内部リンクを 5～10 個設定
• 関連する既存コンテンツに自然な形でリンク
• 説明的なアンカーテキストを使用（「こちらをクリック」は使用しない）

フェーズ 6：品質チェック

提出前に、以下を確認してください。

構成と内容

1. すべての H2 の冒頭に、出典付きの統計情報がある
2. 150 語を超える段落がない
3. すべての統計情報に、名前が明記されたティア 1～3 の出典がある
4. 種類の異なるチャートが 2～4 個ある
5. 説明的な alt テキスト付きのインライン画像が 3～5 枚ある
6. フロントマターにカバー画像（coverImage + ogImage）がある
7. FAQ セクションに 3～5 個の項目がある
8. 見出しの階層が適切である（H1 -> H2 -> H3）
9. メタディスクリプションが統計情報を含む 150～160 文字である

新要素の確認

10. 導入部の後に TL;DR ボックスがある（40～60 語で、統計情報と出典を含む）
11. 情報価値を示すマーカー（[ORIGINAL DATA]、[PERSONAL EXPERIENCE]、[UNIQUE INSIGHT]）が 2～3 個以上ある
12. 主要な H2 セクションに引用カプセルがある（40～60 語で、単独で成立し、引用可能）
13. 導入部、H2 セクション、FAQ、結論に内部リンクゾーンが示されている
14. 禁止リスト（agents/blog-writer.md を参照）にある、AI 生成と判別されやすい表現が含まれていない

文の変化と自然さのチェック

15. 文の長さのばらつき - 短い文（8語）と長い文（25語）が混在していることを確認します。文の長さが一様だと、AI が書いたように見えます。
16. AI がよく使う表現の禁止リストを確認 - 以下の表現を見つけて削除します。
    • 「今日のデジタル環境において」、「注目すべきなのは」、「掘り下げる」
    • 「ゲームチェンジャー」、「環境を切り抜ける」、「革命を起こす」、「シームレスに」
    • 「最先端」、「～の力を活用する」、「活用する」（動詞として）
    • 「深く掘り下げる」、「極めて重要な」、「高める」、「育む」、「環境」（多用される場合）
    • 「多面的な」、「堅牢な」、「タペストリー」、「着手する」
    • 全リストは agents/blog-writer.md にあります。
17. 短縮形 - 短縮形（「it's」、「we've」、「don't」、「isn't」）が自然に使われていることを確認します。形式的な AI の文章では短縮形が避けられますが、自然な文章では使われます。
18. 修辞疑問文 - 断定的な文が続くのを避けるため、200～300語ごとに少なくとも1つの修辞疑問文があることを確認します。
19. YouTube 動画 - 遅延読み込み、aria-label、noscript のフォールバックを含む埋め込みを2～3個使用します（skills/blog/references/video-embeds.md を参照）。

フェーズ 6.5：納品契約の適用

フェーズ 7 の前に、skills/blog/references/blog-delivery-contract.md に従って5つのゲートからなる納品契約を実行します。ユーザーが最初のレビュー担当者になることはありません。レビューを行うのは各ゲートです。

手順：

1. 機能の確認とヒーロー画像：python scripts/blog_preflight.py --draft <folder> --gate 1 を実行して、利用可能なパスを列挙します。nanobanana-mcp が読み込まれている場合は、MCP ツールを使ってヒーロー画像を生成します。そうでない場合は、python scripts/generate_hero.py --topic "<title>" --tags "<tags>" --out <folder> を実行します（Gemini、Unsplash、Pexels、Pixabay、Openverse の順に使用します）。

2. 形式の完全性：標準の .md を .html と .pdf に変換します。python scripts/blog_render.py --md <slug>.md --out-dir <folder> を実行します。3つすべての成果物と hero.<ext> が下書きフォルダーに保存されている必要があります。

3. コンテンツレビュー（ブロッキング）：Task ツールを使って、レンダリング済みの .html を blog-reviewer エージェントにレビューさせます。エージェントは <folder>/review.md にスコアカードを出力し、末尾に BLOCKING: true|false (reason) を記載します。基準：総合スコアが 90/100 以上であり、かつ editorial-heuristics.md に基づく P0 の問題がゼロであること。

4. ビジュアルとアセットのゲート：python scripts/blog_preflight.py --draft <folder> --strict を実行します。これにより、ゲート 3（3種類のビューポート幅で patchright を使ったビジュアル検証）、ゲート 4（review.md の BLOCKING 行を読み取り）、ゲート 5（アセットとリンクの整合性確認）が実行されます。終了コード 0 は納品可能、終了コード 1 はブロックを意味します。

5. 反復：ブロックされた場合は、<folder>/preflight-report.json から失敗の診断情報を取得し、その診断情報を入力として blog-writer エージェントを再度実行して、手順 1 からやり直します。反復は最大3回です。3回目も失敗した場合は停止し、下書きではなく失敗の診断情報を提示します。

オーケストレーターがループ回数を管理します。このサブスキル自体はループしません。

フェーズ 7：納品

フェーズ 6.5 ですべてのゲートに合格した後に限り、完成した記事を提示します。ユーザーが文章を読む前に内容を確認できるよう、<folder>/preview/*.png のスクリーンショットを概要に含めます。

概要のテンプレート：

## Blog Post Complete: [Title]

### Template Used
- [Template name] (or "generic outline - no template matched")

### Statistics
- [N] sourced statistics from tier 1-3 sources
- [N] unique sources cited

### Visual Elements
- Cover image: [source - Pixabay/Unsplash/Pexels or generated SVG]
- [N] inline images (Pixabay/Unsplash/Pexels)
- [N] SVG charts (types: bar, lollipop, donut, line)
- [N] YouTube video embeds (titles: ...)

### Dual-Optimization Elements
- TL;DR box: present (N words)
- Information gain markers: [N] ([types used])
- Citation capsules: [N] across H2 sections
- Internal linking zones: [N] marked

### Structure
- [N] H2 sections with answer-first formatting
- [N] FAQ items with schema
- Word count: ~[N] words
- Estimated reading time: [N] min

### Naturalness
- Sentence length variance: [pass/fail]
- AI phrase scan: [pass/fail]
- Contractions used: [yes/no]
- Rhetorical questions: [N] (target: 1 per 200-300 words)

### Next Steps
- Review and customize for your brand voice
- Resolve [INTERNAL-LINK] placeholders with actual URLs
- Add internal links to your existing content
- Run `/blog analyze <file>` to verify quality score
- Generate VideoObject schema: `/blog schema <file>` (includes video markup)
- Generate audio narration: `/blog audio generate <file>` (optional)