content-decay-scan

/digital-marketing-pro:content-decay-scan

スクリプトの場所。 ホストで ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} が設定されていない場合、スクリプトは skills/ と同じ階層にあるこのプラグインの scripts/ フォルダーにあります。Python 3.10 以降で実行してください。python が見つからない場合は、python3 を使用してください（macOS、多くの Linux システム）。

目的

コンテンツライブラリ全体をスキャンして、劣化の兆候を検出し、ビジネスへの影響に基づいて更新の優先順位を付けます。コンテンツの劣化は、目に見えない収益の損失です。かつて高い検索順位を獲得し、コンバージョンを生み出していたページも、競合がより新しいコンテンツを公開し、検索アルゴリズムが進化し、統計が古くなり、AI システムが古い情報源を引用しなくなるにつれて、気付かないうちにトラフィックを失います。このコマンドは、自然検索トラフィックの減少、キーワード順位の低下、古くなったコンテンツ（日付の古さ、リンク切れ、非推奨の情報）、AI による引用の喪失、コンバージョン率の低下を検出します。次に、ビジネスへの影響（トラフィック × コンバージョン率 × コンバージョンあたりの収益）に基づいて、すべてのコンテンツをランク付けします。これにより、トラフィックを最も失ったコンテンツではなく、最も多くの収益を回復できるコンテンツから更新できます。

必要な入力

ユーザーは次の情報を提供する必要があります（または入力を求められます）。

• コンテンツライブラリのデータ：スキャンするコンテンツの URL。サイトマップ全体、特定のコンテンツディレクトリ（例：/blog/、/resources/）、または価値の高いページを厳選したリストを指定できます。各 URL について、システムが取得するデータ、または必要とするデータは、現在の月間トラフィック、傾向分析用の 3 か月前および 6 か月前のトラフィック、主要キーワードの順位（現在および過去の順位）、公開日と最終更新日、追跡している場合はコンバージョン率（フォーム入力、登録、購入）、利用可能な場合は収益への貢献度です
• アナリティクスソース：パフォーマンスデータの取得元。接続済みの MCP 経由の Google Analytics と Google Search Console、またはエクスポートした CSV データを指定します。MCP が接続されている場合、データは自動的に取得されます。接続されていない場合は、過去 6 か月分以上のアナリティクスデータをエクスポートして提供します
• 優先指標：このスキャンで特に重視する劣化の兆候。トラフィックの減少（デフォルトで最も高い重み）、順位の低下、コンテンツの鮮度（最終更新からの経過期間）、AI による引用の喪失、リンク切れ、コンバージョン率の低下から選択します。重みを調整することも、デフォルトを受け入れることもできます。シグナルの重みに関係なく、収益への影響は常に計算されます
• 劣化のしきい値（任意）：「劣化」とみなす基準のブランド固有のしきい値。例：「3 か月間でトラフィックが 20％以上減少したものにフラグを付ける」または「12 か月以上更新されていないコンテンツにフラグを付ける」。指定がない場合は、標準のしきい値が適用されます。3 か月間でのトラフィック減少が 15％、主要キーワードの順位が 10 位以上低下、最終更新から 18 か月以上経過、またはコンバージョン率が 20％以上低下
• 除外項目（任意）：スキャンから除外するコンテンツ。季節限定のページ、アーカイブ済みコンテンツ、リダイレクト先、削除予定のページなどを指定します。これにより、誤検出を防ぎ、ブランドが維持する予定のコンテンツにスキャン対象を絞れます

プロセス

1. ブランドのコンテキストを読み込む：~/.claude-marketing/brands/_active-brand.jsonを読み込み、アクティブなスラッグを確認してから、~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.jsonを読み込みます。コンテンツ戦略の優先事項、ターゲットキーワードクラスター、過去のコンテンツパフォーマンスの基準値、鮮度に対する期待値の判断に使う業界コンテキストを適用します（テクノロジーなど変化の速い業界では、エバーグリーンなニッチ分野より頻繁な更新が必要です）。~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.jsonにガイドラインがあるかも確認します。~/.claude-marketing/sops/に代理店のSOPがあるか確認します。ブランドが存在しない場合は、「まずブランドを設定しますか（/digital-marketing-pro:brand-setup）？」と尋ねるか、業界のデフォルト設定で進めます。
2. コンテンツのパフォーマンスデータを収集する：分析用MCP（Google Analytics、Google Search Console）に接続し、コンテンツライブラリのパフォーマンスデータを取得します。URLごとの過去6か月間の月間トラフィック、主要キーワードと副次キーワードの順位データ、検索結果からのクリック率、取得可能な場合はコンバージョンデータを取得します。MCPで取得できないコンテンツについては、ユーザーから提供されたエクスポートデータを使用します。各コンテンツについて、過去6か月間の推移を示すパフォーマンスのタイムラインを作成します。
3. コンテンツごとの減衰スコアを算出する：パフォーマンスデータを使って減衰スコアを実行します。

   python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/creative-fatigue-predictor.py" \
       --action decay-scan \
       --data '[{"content_id":"blog_01","url":"/blog/post-a","monthly_traffic_current":1200,"monthly_traffic_previous":1600,"monthly_traffic_6mo_ago":2100,"keyword_positions_current":{"seo tips":12},"keyword_positions_previous":{"seo tips":7},"last_updated":"2024-11-01"}, ...]'
   

   （creative-fatigue-predictor.pyのアクション：score-health、predict-fatigue、generate-refresh-brief、decay-scan、priority-refresh、batch-health。--dataはJSONオブジェクトまたは配列です。このスクリプトに--brandフラグはありません。）減衰スコアリングモデルは、コンテンツごとに複数のシグナルを評価します。トラフィックの傾向（ユーザーの優先指標に応じた加重による3か月および6か月の減少率）、キーワード順位の変動（主要キーワードの順位下落、変動の方向と速度）、コンテンツの鮮度（実質的な更新からの経過月数、日付入り統計や参照情報の有無）、リンク切れ（内部リンクと外部リンクの状態）、コンバージョン率の傾向（トラフィックが安定しているのにコンバージョンが減少している場合は、コンテンツ品質の減衰を示します）。各コンテンツには、減衰スコアが0〜100で付与されます。0は健全、100は深刻な減衰を示します。
4. ビジネスインパクトスコアを計算する：各コンテンツについて、現在の月間トラフィックにコンバージョン率と推定コンバージョンあたりの収益を掛け、減衰による収益への影響を算出します。次に、過去12か月間のピーク時のパフォーマンスと現在のパフォーマンスの差に、減衰の種類と更新の実現可能性に基づく回復確率を掛けて、回復可能な収益を算出します。減衰スコア自体の高さにかかわらず、回復可能な収益の大きいコンテンツを優先します。
5. インパクトに基づいて更新の優先順位を決める：減衰しているすべてのコンテンツを、回復可能な収益への影響が大きい順に並べます。優先度の段階に分類します。クリティカル（収益への影響が上位10％。直ちに更新）、高（次の20％。2週間以内に更新）、中（次の30％。1〜2か月以内に更新を予定）、モニタリング（残り。追跡するものの、現時点では更新にリソースを割かない）。各段階について、その段階のすべてのコンテンツを更新した場合に回復可能なトラフィックと収益の合計を推定します。
6. 優先度の高いコンテンツの更新ブリーフを作成する：クリティカルおよび高優先度のコンテンツについて、具体的な更新ブリーフを作成します。更新が必要な内容（古くなった統計、陳腐化した事例、最近の動向の不足、リンク切れ、内容の薄いセクション）、SEOの改善点（現在上位表示されている競合とのキーワードのギャップ、不足しているサブトピック、スキーママークアップの機会、内部リンクの不足）、コンテンツの強化点（追加する新しいセクション、作成するビジュアル、フォーマットの改善）を記載します。各ブリーフは、コンテンツライターに直接渡して作業を依頼できる程度に具体的なものにします。
7. トラフィック回復の可能性を推定する：優先度の高い各コンテンツについて、更新した場合のトラフィック回復を予測します。コンテンツの過去のピーク時のパフォーマンス、ターゲットキーワードをめぐる現在の競争状況、更新したコンテンツの一般的な回復曲線に基づいて推定します（実質的な更新で失ったトラフィックの大部分を2〜4か月以内に回復することがよくあります。「60〜80％」という数値は実測ベンチマークではなく、あくまで参考値です。自社の更新実績を基に検証してください）。ポートフォリオ全体の回復可能性を集計します。

出力

コンテンツの劣化評価。以下を含みます。

• コンテンツ劣化レーダー：スキャンしたすべてのコンテンツをスコア化して可視化します。URL、タイトル、劣化スコア（0～100）、主な劣化シグナル（トラフィックの減少、ランキングの低下、鮮度、リンク切れ、コンバージョンの減少）、トレンドの方向（改善、安定、または低下）、最終更新からの日数を表示します。
• 優先リフレッシュリスト：ビジネスへの影響度でコンテンツを順位付けします。URL、劣化スコア、回復可能な月間トラフィック、回復可能な月間収益、優先度（Critical／High／Medium／Monitor）、推奨するリフレッシュの緊急度とタイムラインを表示します。
• コンテンツごとの劣化シグナル：劣化している各コンテンツについて、評価の根拠となった具体的なシグナルを示します。どの指標が、どの期間に、どれだけ低下しているか、またコンテンツの過去のピークや同じキーワードで競合するコンテンツと比べてどうなのかを表示します。
• 上位項目のリフレッシュブリーフ：優先度がCriticalおよびHighのコンテンツについて、詳細で実行可能なリフレッシュの推奨事項を提示します。更新する内容（統計、例、リンク）、追加する内容（新しいセクション、サブトピック、ビジュアル）、最適化する項目（キーワード、メタタグ、内部リンク、スキーマ）、推定作業量（軽微なリフレッシュ、中程度の書き直し、大幅な見直し）を示します。
• トラフィック回復の見積もり：コンテンツごとおよび全体について、リフレッシュによって回復が見込まれる月間トラフィック、回復が見込まれる月間収益、回復までの予想期間（通常2～4か月）、競合状況とリフレッシュの範囲に基づく信頼度を示します。
• コンテンツ健全性の概要：コンテンツ全体のうち、健全（劣化シグナルなし）、劣化中（現在低下中）、危機的（早急な対応が必要な深刻な劣化）なコンテンツの割合を表示します。過去のスキャンデータがある場合は前月比の推移も示し、劣化中および危機的なセグメントでリスクにさらされている収益の合計も表示します。

ヒントと注意点

• 劣化の原因がコンテンツの品質とは限りません。季節的な変動、Core Updates、SERP機能の変化は、GSCの生データではいずれも劣化のように見えます。原因を切り分けるには、必ず /digital-marketing-pro:seo-drift と照合してください。
• 劣化しているコンテンツをすべてリフレッシュする必要はありません。 一度きりのイベントの報道や、時事ニュースなど、劣化することが想定されているコンテンツもあります。検索意図が長く続くものだけをリフレッシュしてください。
• 多くの場合、削除よりリフレッシュが適切です。 バックリンクのある劣化したページは、404とリダイレクトより価値があります。削除するのではなく、リフレッシュ、再構成、再リンクを行ってください。
• リフレッシュからの回復には通常2～4か月かかります。 30日後の時点で成功を判断しないでください。優先リフレッシュリストの各項目に、次の測定期間を記録してください。
• AI Modeでの引用は通常とは異なる形で劣化します。 AI Modeでの引用（/digital-marketing-pro:gsc-ai-performance で確認）が失われたコンテンツには、エンティティの一貫性を高めるリフレッシュ（スキーマや著者プロフィールの再調整）が必要です。これは通常の劣化とは対処方法が異なります。
• Core Updateの実施期間中はリフレッシュしないでください。 リフレッシュによる向上とアルゴリズムの大幅な変更を区別できるよう、ロールアウト完了後、さらに7～14日間落ち着くのを待ってください。

使用するエージェント

• content-creator — コンテンツの更新戦略。更新の優先順位付け、新しいセクションの提案、差し替える例や統計データの調達、フォーマットの改善提案に加え、各コンテンツの範囲と方向性を明確に示し、ライターにそのまま渡せる実行可能な更新ブリーフを作成します
• seo-specialist — SEO の劣化分析。キーワード順位の追跡と順位低下の原因診断、現在の上位表示コンテンツとの競合ギャップ分析、技術的な SEO 問題の検出（リンク切れ、スキーマの欠落、クロールの問題）、内部リンクのギャップ特定、検索意図との整合性評価を行い、更新したコンテンツが変化した検索ユーザーの期待に合致するようにします
• performance-monitor-agent — 複数期間（3 か月および 6 か月）の劣化検出によるトラフィック傾向分析、コンバージョン率の低下特定、季節変動やアルゴリズム更新による変化と実際の劣化を区別する異常検知、過去の更新結果に基づく回復可能性の推定、傾向モニタリングを伴うコンテンツ群全体の健全性スコアリングを行います