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content-marketing-social-listening

content-marketing-social-listening

github.com/drshailesh88マーケティング・グロース639 回インストール24 週間前に更新
リポジトリ

content-marketing-social-listening について

クリエイター、マーケター、ソートリーダー向けのコンテンツマーケティング調査スキルです。トレンドやソーシャル上の議論、需要を調べ、需要・不足・拡散性・適合性から機会を評価します。

主な機能

  1. 01複数プラットフォームのトレンド発見
  2. 02ユーザーの質問とコンテンツ不足の分析
  3. 03話題化したコンテンツのパターン分析
  4. 04複数のシグナルによる需要評価
  5. 05コンテンツ機会のスコア化

活用シーン

  1. 01特定のニッチ分野のテーマ探し
  2. 02週次ソーシャルリスニングの計画
  3. 03テーマごとの機会比較
  4. 04コンテンツカレンダーの作成

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/drshailesh88/integrated_content_os --skill content-marketing-social-listening

インストール後、Claude Code で/content-marketing-social-listeningを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルreferences/platform_queries.mdscripts/content_opportunity_analyzer.py

詳細

コンテンツマーケティングとソーシャルリスニング

概要

あらゆるニッチ分野で、バイラルコンテンツの機会を見つけ、ソーシャルリスニングを実施し、コンテンツ需要を評価するためのエンドツーエンドのコンテンツマーケティング調査システムです。データに基づくコンテンツ戦略を必要とするコンテンツクリエイター、マーケター、ソートリーダー向けに設計されています。

主な機能

1. ソーシャルリスニングとトレンド発見

ニッチ分野で現在トレンドになっているものや、バイラルになっているものを見つけます。

ワークフロー：

1. Define niche keywords (e.g., "cardiology", "heart health", "interventional cardiology")
2. Use perplexity-search with recency filter for each platform
3. Aggregate and score by engagement signals
4. Identify patterns in viral content

ソーシャルリスニング用クエリテンプレート：

# Twitter/X Trends
query = "What are the most discussed cardiology topics on Twitter/X this week? Include specific tweets and engagement metrics."

# YouTube Trending
query = "What cardiology and heart health videos are trending on YouTube right now? Include view counts and upload dates."

# Reddit Discussions
query = "What are the hot topics being discussed in cardiology and heart health subreddits this week?"

# LinkedIn Professional
query = "What cardiology topics are healthcare professionals discussing on LinkedIn this week?"

# News & Media
query = "What cardiology news stories are getting the most coverage this week?"
2. ナレッジギャップ分析

オーディエンスが尋ねているものの、十分に回答されていない内容を特定します。

ワークフロー：

1. Search for common questions in your niche
2. Analyze existing content quality on those topics
3. Identify gaps where demand exceeds supply
4. Score opportunities by search volume + competition

クエリテンプレート：

# Common Questions
query = "What are the most frequently asked questions about [TOPIC] that people struggle to find good answers for?"

# Content Gaps
query = "What aspects of [TOPIC] are underserved by existing content online?"

# Emerging Topics
query = "What are emerging topics in [NICHE] that don't have much content yet?"
3. バイラルコンテンツのパターン分析

ニッチ分野でコンテンツがバイラルになる要因を理解します。

分析フレームワーク：

要因重み評価
感情的なきっかけ25%恐怖、希望、驚き、怒り、喜び
実用的な価値25%行動に移せる、時間や費用を節約できる、問題を解決する
ソーシャル通貨20%シェアする人を賢く、情報通に見せる
新規性15%新しいデータ、通説に反する見解、先駆的な内容
タイミング15%ニュースとの関連、季節性、文化的な出来事

バイラル分析用クエリ：

query = f"""Analyze the top 5 most viral {niche} content pieces from the past month.
For each piece, identify:
1. The emotional trigger used
2. The practical value offered
3. Why people shared it
4. What made it novel
5. Any timing factors that helped"""
4. コンテンツ需要の評価

コンテンツを作成する前に、トピックへの需要を定量化します。

需要のシグナル（強い順）：

  1. 検索ボリューム（Google Trends、キーワードツール）
  2. 質問の頻度（フォーラム、Q&A サイト）
  3. ソーシャルエンゲージメント（いいね、シェア、コメント）
  4. コメントでのリクエスト（「このテーマで動画を作ってください……」）
  5. トピックに関する競合コンテンツの成果

クエリテンプレート：

query = f"""What is the content demand for "{topic}" in the {niche} space?
Include:
- Estimated search volume or interest level
- Common questions asked about this topic
- How existing content on this topic performs
- Competitor coverage of this topic"""
5. プラットフォーム別の戦略

YouTube（長尺）：

  • 検索：「YouTube [niche] trending videos」
  • シグナル：24 時間の再生回数、再生回数と登録者数の比率、コメントの増加速度
  • フック：タイトルのパターン、サムネイル分析、冒頭のフック

Twitter/X（短尺）：

  • 検索：「[niche] viral tweets OR threads」
  • シグナル：リツイート、引用ツイート、返信率
  • フック：最初の一文のパターン、スレッドの構成

LinkedIn（プロフェッショナル向け）：

  • 検索：「[niche] LinkedIn viral posts professionals」
  • シグナル：エンゲージメント率、コメントの質、シェア数
  • フック：個人的なストーリー、通説に反する見解、データによる発見

TikTok/Reels（マイクロコンテンツ）：

  • 検索：「[niche] TikTok trends OR viral」
  • シグナル：再生回数の増加速度、デュエット、スティッチ
  • フック：パターンを崩す演出、意外な事実、ストーリーテリング

ブログ/SEO（エバーグリーン）：

  • 検索：「top [niche] blog posts OR articles」
  • シグナル：被リンク、SERP の順位、オーガニックトラフィックの推定値
  • フック：包括的なガイド、データ調査、ハウツー記事

コンテンツ機会のスコアリング

このフレームワークを使って、各コンテンツ機会をスコアリングします。

OPPORTUNITY_SCORE = (Demand × 0.3) + (Gap × 0.25) + (Virality_Potential × 0.25) + (Alignment × 0.2)

Where:
- Demand (1-10): How much people are searching/asking
- Gap (1-10): How poorly existing content serves demand
- Virality_Potential (1-10): How shareable the topic is
- Alignment (1-10): How well it fits your expertise/brand

クイックスタートのワークフロー

次のバイラルトピックを見つける
Step 1: Define your niche keywords (3-5 core terms)
Step 2: Run social listening queries for each platform
Step 3: Identify trending topics in last 7-14 days
Step 4: Score each topic using opportunity framework
Step 5: Validate with knowledge gap analysis
Step 6: Create content calendar with top opportunities
毎週のソーシャルリスニングルーティン
Monday: YouTube + Podcast trends
Tuesday: Twitter/X conversations
Wednesday: LinkedIn professional discussions
Thursday: Reddit + forum deep dive
Friday: News hooks + emerging stories
Weekend: Synthesis + content planning

他のスキルとの連携

このスキルは、以下と組み合わせると最も効果を発揮します。

  • perplexity-search：リアルタイムのトレンドデータと調査
  • research-lookup：引用付きの詳細な分析
  • generate-image：コンテンツ用のビジュアルを作成
  • scientific-schematics：インフォグラフィックを作成
  • cardiology-content-repurposer：調査結果を複数プラットフォーム向けのコンテンツに変換

出力テンプレート

コンテンツ機会レポート
# Content Opportunity: [TOPIC]

## Demand Score: X/10
- Search interest: [HIGH/MEDIUM/LOW]
- Question frequency: [EXAMPLES]
- Social buzz: [METRICS]

## Gap Score: X/10
- Existing content quality: [ASSESSMENT]
- Unmet needs: [LIST]
- Our angle: [DIFFERENTIATOR]

## Virality Potential: X/10
- Emotional triggers: [LIST]
- Shareability factors: [LIST]
- Timing considerations: [NOTES]

## Recommendation
- Priority: [HIGH/MEDIUM/LOW]
- Format: [VIDEO/ARTICLE/THREAD/etc.]
- Platform: [YOUTUBE/TWITTER/etc.]
- Hook angle: [SUGGESTION]
週間トレンドレポート
# Weekly Trend Report: [NICHE]
Week of: [DATE]

## Hot Topics This Week
1. [TOPIC] - [PLATFORM] - [WHY TRENDING]
2. [TOPIC] - [PLATFORM] - [WHY TRENDING]
3. [TOPIC] - [PLATFORM] - [WHY TRENDING]

## Emerging Stories
- [STORY] - Virality potential: X/10

## Knowledge Gaps Identified
- [GAP 1]
- [GAP 2]

## Content Calendar Recommendations
| Day | Platform | Topic | Format |
|-----|----------|-------|--------|
| Mon | YouTube  | ...   | Video  |
| Wed | Twitter  | ...   | Thread |
| Fri | LinkedIn | ...   | Post   |

## Competitor Watch
- [COMPETITOR] published [CONTENT] - [PERFORMANCE]

ベストプラクティス

  1. 鮮度が重要です：トレンドデータは常に直近 7～14 日間に絞り込みます
  2. 複数のプラットフォームを確認します：あるプラットフォームでバイラルになったものは、別のプラットフォームにも広がることがよくあります
  3. スピードが大切です：先行者優位は実際にあります。トレンドには素早く対応しましょう
  4. 検証します：取り組む前に、直感をデータで検証します
  5. 改善を重ねます：効果のあったことを記録し、パターンを見極める能力を磨きましょう

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