entity-audit

/digital-marketing-pro:entity-audit

スクリプトの場所。 ホストが ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} を設定しない場合、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 を使用し、見つからない場合（macOS、多くの Linux システム）は python3 を使用します。

目的

AI エンジンがナレッジソースとして使用するプラットフォーム間で、ブランドのエンティティデータの一貫性を監査します。Wikidata のエントリー、Google ナレッジパネルの正確性、Wikipedia への掲載状況と特筆性、業界ディレクトリへの掲載情報について、一貫性を確認します。エンティティデータに一貫性がないと、AI エンジンからの信頼度と可視性が低下します。公式ウェブサイト、設立日、本社所在地、業種分類といった基本情報についてナレッジソース間で食い違いがある場合、AI エンジンはブランドを完全に省略するか、矛盾する情報を提示します。このコマンドでは、プラットフォームごとに体系的な監査を行い、具体的な不一致を特定して、AI に対する可視性への影響度順に優先順位を付けた修正計画を提示します。

必要な入力

ユーザーは以下を指定する必要があります（指定がない場合は入力を求められます）。

• ブランド／エンティティ名：監査対象となるブランド、組織、人物、製品の正確な名称です。ナレッジソースに表示されるべきエンティティ名と一致している必要があります。既知の別名や旧称がある場合は、照合用にそれらも含めてください
• エンティティの種類：Organization、Person、Product、Brand のいずれかです。確認するプロパティと、関連するディレクトリの種類が決まります。組織の場合は設立日、本社、業種を確認します。製品の場合は製造元、発売日、カテゴリを確認します。人物の場合は役職、所属、著名な業績を確認します
• 確認する主要プロパティ：公式ウェブサイトの URL、設立日、本社所在地、ソーシャルメディアのプロフィール（LinkedIn、Twitter/X、Facebook、Instagram）、業種分類、主要人物（CEO、創業者）、親組織、従業員数、およびユーザーが重要と考えるエンティティ固有のプロパティです。ブランドプロフィールのプロパティを正しい情報源として使用します
• 確認するディレクトリ（任意）：業界固有のディレクトリ（SaaS の場合は G2、Capterra、Clutch、ホスピタリティの場合は Yelp、TripAdvisor など）、専門家団体、ブランドの業界に関連する事業者登録簿です。指定がない場合、コマンドはプロフィールの業種分類に基づいてディレクトリを提案します

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。すべてのエンティティプロパティ（正式名称、ウェブサイト、設立日、本社、ソーシャルプロフィール、業界、主要人物、説明）の正規値を抽出します。これらを、各プラットフォームの情報を比較する際の信頼できる情報源とします。また、~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json にガイドラインがあるか確認します。ブランドが存在しない場合は、「先にブランドを設定しますか（/digital-marketing-pro:brand-setup）？」と尋ねます。あるいは、ユーザーが提供した値を使って作業を進めます。
2. Wikidata を確認する: 名前と別名で Wikidata を検索し、エンティティを探します。見つかった場合は、各プロパティ（公式ウェブサイト（P856）、ソーシャルメディアプロフィール（P2002、P2003、P2013、P4264）、設立日（P571）、本社（P159）、業界（P452）、主要人物（P169、P112）、インスタンス（P31）、説明）を検証します。各プロパティを、一致、不一致（両方の値を記載）、古い、または欠落として記録します。Wikidata に項目がない場合は、存在しないものとして記録し、エンティティが作成の特筆性基準を満たすか評価します。
3. Google ナレッジパネルを確認する: ブランド名で検索したときにナレッジパネルが表示されるか確認します。表示される場合は、パネルが申請済みか未申請か、表示情報（ウェブサイト、住所、ソーシャルリンク、説明、カテゴリ）がブランドプロフィールと一致するか、画像やロゴが最新かを確認します。各要素を、正確、不正確（相違点の詳細を記載）、古い、または欠落として記録します。パネルの情報源の帰属表示も記録します。
4. Wikipedia の掲載状況を評価する: Wikipedia でエンティティを検索します。記事がある場合は、主要な事実（設立日、本社、説明、主要人物、製品・サービス、および古くなっている、または誤っている可能性のある主張）の正確性を検証します。出典の質と新しさも確認します。記事がない場合は、信頼できる独立した情報源での十分な報道、分野における重要性の実証、検証可能な主張という特筆性基準を評価します。「掲載あり・正確」「掲載あり・問題あり（問題点を列挙）」、または「掲載なし・特筆性の評価（特筆性が高い可能性あり、境界線上、または特筆性が低い可能性あり）」として記録します。
5. 業界ディレクトリを確認する: 関連する各ディレクトリで掲載の有無を確認し、データの一貫性（事業名の表記、住所、電話番号、ウェブサイト URL、事業の説明、カテゴリ分類、およびディレクトリ固有の項目）を確認します。各掲載情報を、一貫、一貫しない（具体的な相違点を記載）、不完全（項目の欠落）、または掲載なしとして記録します。NAP（名称、住所、電話番号）の不一致は、AI エンジンによるエンティティ解決に特に大きな影響を与えるため、個別に明示します。
6. 調査結果を記録する: geo-tracker の entity-check アクションを使って、各エンティティの調査結果を記録します（--platform にはエンティティプラットフォーム wikidata、google-kp、wikipedia、directory のいずれかを指定します。--status には present、absent、inconsistent、outdated のいずれかを指定します）。

   python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/geo-tracker.py" \
       --brand {slug} --action entity-check \
       --platform wikidata \
       --entity-name "Acme Corp" \
       --status inconsistent \
       --details "Founding date P571 shows 2015; brand profile says 2014"
   

   プラットフォーム × プロパティの調査結果ごとに一度実行し、--details に期待値と実際の値、および深刻度を記録します。
7. 不整合レポートを作成する: プラットフォーム間のすべての相違点を、1つのレポートにまとめます。プロパティ別（たとえば、設立日について意見が異なるすべてのプラットフォームを確認）と、プラットフォーム別（たとえば、Wikidata のすべての問題を確認）に分類します。すべてのプラットフォームで一致するプロパティの割合に基づいて、エンティティ全体の一貫性スコアを算出します。
8. 優先順位を付けたアクションプランを作成する: AI における可視性への影響に基づいて、修正の優先順位を決めます。まず Wikidata のプロパティ修正（ナレッジグラフに直接影響）、次にナレッジパネルの申請と修正（Google AI Overview に影響）、続いて Wikipedia の正確性の修正（幅広い引用に影響）、最後にディレクトリ間の一貫性の修正（エンティティシグナルの補強）を行います。各修正について、変更内容、変更場所、必要な手続き（Wikipedia の信頼できる情報源に関する要件、ナレッジパネルの申請確認、Wikidata の出典要件）を具体的に指示します。

出力

以下を含む、包括的なエンティティ一貫性監査：

• エンティティ一貫性スコアカード：プラットフォームごとのステータス（掲載あり／なし、一貫／不一致／古い情報）と、全体の一貫性の割合および評価
• 具体的な不一致の一覧：すべてのプラットフォームにおける各プロパティの不一致。期待値（ブランドプロフィールから取得）、実際に見つかった値、重大度（NAP／ウェブサイトの不一致は重大、創業日／業種の誤りは高、ソーシャルプロフィールの欠落は中、説明の軽微な違いは低）を表示
• Wikidata の対応項目：Wikidata で作成、更新、または修正するプロパティと、必要な出典および編集手順
• ナレッジパネルの対応項目：申請状況と手順、修正を申請する情報、必要な画像／ロゴの更新、カテゴリの調整
• Wikipedia の特筆性評価：記事がない場合は、信頼できる具体的な出典を特定した特筆性基準の評価、記事作成を進めるべきかの推奨、特筆性が認められる場合の草稿の概要。記事がある場合は、対処すべき正確性の問題と、トークページで議論する際の案内
• ディレクトリ掲載状況の監査：ディレクトリごとのステータス、更新が必要な具体的な項目、新規掲載が必要な項目、解決すべきNAPの不一致
• 優先順位付けされた修正計画：AI での可視性への影響に基づいてランク付けしたすべての対応項目。作業量の見積もり（簡単な修正、中程度の作業、大規模プロジェクト）と、エンティティ一貫性スコアへの予想される影響を記載
• 実行ログエントリー：監査証跡として、タイムスタンプ、プラットフォーム数、一貫性スコア、重大な不一致の件数、主なフラグを記録

使用エージェント

• seo-specialist — Wikidata、ナレッジパネル、Wikipedia、ディレクトリを横断したエンティティ分析、ナレッジグラフ最適化戦略、Wikidata プロパティの検証と編集案内、信頼できる出典の特定を含む Wikipedia の特筆性評価、NAP の一貫性分析、エンティティ解決への影響評価、AI での可視性への影響に基づく優先度付き修正案の提示
• execution-coordinator — 複数のプラットフォームにわたるディレクトリ更新の調整、Google ナレッジパネルの申請手順の案内、作業量の見積もりと順序付けを含む構造化されたアクションプランの作成、複数ステップのエンティティ修正ワークフローの実行状況の追跡