gr-blog-post

⚠️ 2C 製品向けの執筆調整

このスキルは、デフォルトで開発者／B2B 読者を想定しています。**2C の教育／医療／金融（YMYL）**コンテンツを書く場合：

• E-E-A-T を強化：検証可能な著者／監修者の資格情報と、方法論を透明化するページが必要です。「チーム」という署名だけでは不十分です（Google：Trust は E-E-A-T の中核です）。
• トピック選定は二本立て：需要の伸びが期待できるキーワード（政策／改革／新版）＋コンバージョン率の高いロングテールキーワード（問題形式／シーン／スコア帯）。
• Key Stats 表の数値には、権威ある出典があり、記事内で一貫していることが必須です——YMYL カテゴリーで数値を捏造すると、順位の回復は非常に困難です。
• 配信チャネルを 2C コミュニティ／ショート動画に変更（小紅書／Reddit／TikTok／Naver 카페）。開発者向けブログではありません。

2C チャネルの完全なデータベースと公開情報の出典はこちら → gingiris-seo-geo/references/2c-adaptation.md

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gr-blog-post — Jekyll ブログの公開

作成する記事が満たすべき要件

Iris の文体 5 要素（詳しくは references/writing-voice-iris.md）

1. 時間を特定した書き出し ——「SEO は重要です」ではなく、「2026-04-10、午前 3 時、管理画面のトラフィックがゼロになった」と書く
2. 括弧内のナレーション —— 本文に一文を書き、括弧内に本音を詰め込む（「...——どうして知っているかは聞かないでください」）
3. em-dash による転換 ——「しかし」ではなく、—— を使う
4. Key Stats 表 —— 記事の冒頭、または H2 の直下の最初の画面に、確かなデータを示す表を 3〜5 行置く
5. GEO の直接回答段落 —— AI クローラーが抽出しやすいよう、記事の冒頭に主な質問に直接答える 30〜50 字の段落を置く

技術的な frontmatter テンプレート

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layout: post
title: "主关键词前置，副标题用冒号：不超过 60 字"
date: 2026-04-15 14:30:00 +0800
categories: [seo, growth]
tags: [...]
canonical_url: https://gingiris.tools/blog/2026/04/15/slug/
hreflang_ja: /blog/2026/04/15/slug-ja/
hreflang_ko: /blog/2026/04/15/slug-ko/
post_description: "150-160 字 meta description，含主关键词"
faq:
  - q: "直接问句"
    a: "30-50 字硬答案"
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公開の手順

1. トピック選定

• gr-seo-patrol の出力を読み、「top 30 だが top 10 には入っていない」キーワードを探す
• または gr-competitor を読み、競合の新しい手法を探す
• ❌ 重複するテーマは扱わない（まず site: でサイト内に既存の記事がないか確認）

2. 初稿を書く

• 時間を特定した書き出し（現在の日付＋具体的な状況）
• 最初の画面：GEO の直接回答段落（30〜50 字）＋Key Stats 表（確かなデータ）
• H2 の構成：問題 → フレームワーク → 事例 → 落とし穴 → 次のステップ
• 各 H2 の下は 200〜400 字、600 字を超えない

3. 内部リンク

• 前向き：公開済みの同じテーマの記事を 2〜3 本リンクする（主キーワードをアンカーテキストに使用）
• 後ろ向き：サイト内の index／hub ページへリンクする
• リンク評価の伝達：最もトラフィックの多い 3 本の記事から新しい記事へ内部リンクを追加する

4. FAQ Schema

• 質問と回答を 3〜5 個
• 質問文はユーザーが実際に検索する文にする（GSC／People also ask から取得）
• 回答は明確で、短く、引用可能なものにする

5. Canonical 戦略

• デフォルトは self-canonical
• 同じテーマのシリーズ記事の一部である場合 → canonical は master を指す
• ja/ko の翻訳版 → 各ページの canonical は自身を指し、hreflang は相互に参照する

6. 多言語版の同期

• scripts/sync-i18n.py（roadmap）を使い、英語版から日本語／韓国語のドラフトを自動生成する
• 人手で確認する（機械翻訳の不自然な箇所＋文化的な適応）
• 日本語／韓国語版にはそれぞれ独立した slug を使い、英語版の slug を再利用しない

7. 公開（実行可能なチェックリスト）

対象 repo：Gingiris-1031/growth-tools（本番サイト gingiris.tools、Vercel が origin/main をデプロイし、書き込み後約 50〜90 秒で自動ビルド）

⚠️ 前提条件：まず Gingiris-1031 の GitHub セキュリティルールに従う（memory gingiris_1031_safety_rules.md、P0）：

• コミットの作成者 = Iris Wei <[email protected]>（マシン名／ローカルの hostname ではありません）
• commit message は 1 行：post: {slug} ({lang})——Claude trailer なし、複数行の本文なし
• 一気に大量のコミットをしない：まとめられるものは 1 つの commit にまとめる。1 時間に 10 commits を超えたら中断して再編する

公開には GitHub Contents API PUT を使用（ローカルで git push しないこと）：

# token 只从 secrets.env 读，绝不内联/硬编码进脚本或 SKILL.md
source ~/.config/gingiris/secrets.env   # 提供 GITHUB_PAT

SLUG="your-post-slug"; LANG="en"
FILE="_posts/$(date +%F)-${SLUG}.md"
curl -s -X PUT \
  -H "Authorization: Bearer $GITHUB_PAT" \
  -H "Accept: application/vnd.github+json" \
  "https://api.github.com/repos/Gingiris-1031/growth-tools/contents/${FILE}" \
  -d "{\"message\":\"post: ${SLUG} (${LANG})\",
       \"content\":\"$(base64 < draft.md | tr -d '\n')\",
       \"committer\":{\"name\":\"Iris Wei\",\"email\":\"[email protected]\"}}"

既存ファイルを更新する場合：まず GET .../contents/{path} で sha を取得し、PUT body に "sha":"..." を追加します。

公開後の確認（順番にすべて合格して完了）：

1. Vercel のデプロイ完了を待つ（約 50〜90 秒。curl -sI https://gingiris.tools/ でサイトが稼働していることを確認できます）
2. curl -sI https://gingiris.tools/blog/{yyyy}/{mm}/{dd}/{slug}/ → HTTP 200（404 = permalink/date/future: true の設定ミス。先に修正してから次へ進む）
3. GSC で手動で Request Indexing を実行（URL 検査 → インデックス登録をリクエスト。新しいドメインはクロールが遅いため、この手順は省略できません）
4. IndexNow で Bing に送信（LLM の discover は主に Bing のインデックスを経由します。gr-geo-cite を参照）

hreflang の受け入れチェックリスト（ja/ko 版を公開、または翻訳を追加する際は必須）

背景：i18n のベースラインには hreflang のバグが複数ありました（KO の self-loop、JA→EN が /en/ のホームページを指す弱いリンク、EN に alternate がない）。その結果、日本語／韓国語のインデックス登録が長期間 0 件でした（memory i18n_baseline.md）。サイト全体を修正した commit b667208 の後、抜き取り検査はすべて合格しています——新しい記事でバグを再発させないでください。

• EN/JA/KO の frontmatter が相互に参照している：hreflang_ja / hreflang_ko / hreflang_en は対応する個別の記事を指すこと（/en/ のホームページを指すのは絶対に不可）
• 各ページで自身を指す hreflang を出力する（ko ページには自身を指す hreflang="ko" が必須。自身を指す hreflang="ja" があってはいけません）
• x-default が存在し、EN 版を指している
• 各ページの self-canonical（ja/ko は EN を canonical にしない。末尾にスラッシュを付け、sitemap と一致させる）
• 公開後に curl で抜き取り確認する：

for u in "$EN_URL" "$JA_URL" "$KO_URL"; do
  echo "== $u"
  curl -s "$u" | grep -oE '<link rel="(alternate|canonical)"[^>]*>'
done
# 验收：每页 hreflang 完整（self + 对端 + x-default）且三页双向回链成对，canonical 自指

8. 公開後 24 時間

• gr-seo-patrol の監視リストに追加する
• ソーシャルプラットフォームで配信する（X / LinkedIn / dev.to。gr-social-distill を使用）

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dev.to への二次公開ルール（⚠️ canonical の絶対ルール）

• ✅ dev.to 記事の canonical_url は必ず dev.to 自身を指す（self-canonical）。gingiris.tools を指すのは絶対に不可
  • 正しい例：canonical_url: https://dev.to/iris1031/article-slug-xxxx
  • 誤った例：canonical_url: https://gingiris.tools/blog/...（dev.to の記事が Google に複製と見なされ、SERP に表示されなくなります）
• ✅ 公開日の間隔は 7 日以上（gingiris.tools と同じ日に公開しない）
• ✅ 双方向の reference を作るため、末尾に "Originally published at gingiris.tools" を追加する
• ❌ Jekyll の frontmatter から canonical_url を dev.to にそのままコピーしない。これは gingiris.tools の URL です

アンチパターン

• ❌ AI らしさが強いテンプレート（"In today's digital landscape..."）を使わない——公開前に skills/gr-geo-cite/scripts/citability-scorer.py を実行し、ページのスコアが 75 以上であること
• ❌ H1 にキーワードを詰め込まない
• ❌ hreflang を忘れない——公開済みの記事に翻訳を追加する際は、元記事の frontmatter も更新する
• ❌ 同じキーワードで記事を 3 本公開しない——すぐに cannibalization が発生します
• ❌ dev.to の canonical を gingiris.tools に向ける——リンク切れまたは複製の問題が起きるため、常に self-canonical にする

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連鎖的な推奨事項

• 執筆後 → gr-seo-patrol に監視対象として追加する
• シリーズ記事だと分かった場合 → gr-blog-post で第 2 記事を続けて作成し、canonical を設定する
• 英語版の公開から 24 時間後 → 日本語／韓国語の翻訳を手動で開始する

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API の依存関係

サービス	環境変数	入手元
GitHub PAT	GITHUB_PAT	~/.config/gingiris/secrets.env（source の実行後に使用し、インラインには記述しません）
DeepSeek / Teamo（翻訳）	DEEPSEEK_API_KEY / TEAMOROUTER_API_KEY	同上

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引用可能性を考慮した設計仕様（2026-05-18 以降の新規記事で必須）

理由：2026-05-07 に検証したところ、既存記事の改修では、補足用の段落を追加したり、部分的に書き直したり、分割したりしても、いずれも効果が逓減し、引用可能性スコアは約65～68/100で頭打ちになります。この仕様に沿って新規記事を執筆すれば、初期スコアとして75～85を直接達成できます。この仕様により、記事ごとに後から引用可能性を改善する作業を約3時間削減できます。

セクションごとの構造要件

すべてのH2/H3セクションで、以下のすべてを満たす必要があります。

1. 語数：134～167語（zubair-trabzada/geo-seo-claude のスコアリングで検証された、AI 抽出に最適な範囲）

   • 134語未満 → self_containment が10/25を下回ります
   • 167語超 → AI チャンクには長すぎるため、同じペナルティが発生します
   • 執筆時に語数カウンターを使用してください

2. 冒頭文は定義パターンに従います。次のいずれかを使用してください。

   • [Thing] is [definition]
   • [Thing] refers to [scope]
   • [Thing] means [unpacking]
   • In other words, [Thing] is...
   • [Thing] can be defined as...

3. セクションに以下の各要素を少なくとも1つ含めます。

   • ✅ 独自調査の根拠：「Our X-launch dataset」、「We tracked」、「Our 2026 audit measured」、「Our analysis of N samples」
   • ✅ 単位付きの具体的な数値：「60K stars」、「30 launches」、「$79/mo」、「67%」
   • ✅ 具体的な製品名／ツール名：「Taplio ($39/mo)」、「Surfe」、「PH Deck」、「Loom」など。[the tool] ではなく、名前を記載します。

見出しのルール

• H1 = ページタイトル（2026-05-07 のタイトル接尾辞修正後で70文字以下）

• H2 は約40%の割合で疑問形にします。

  • ✅ 「2026年にPerplexityに引用されるにはどうすればよいですか？」
  • ✅ 「GEOの3点セットとは何ですか？」
  • ❌ 「Perplexityの引用戦略」

• 各H2には、主要キーワードまたは明確な質問意図を含めます。

記事全体の要件

• H2セクションを5～12個にします（最適なのは7～8個です）。
• TL;DR または「引用可能な統計」ブロックを最初のH2に含めます（最も高いスコアを得る段落になります）。
• 記事の末尾にFAQ Schema JSON-LDを配置します（実際のユーザー検索で使われる質問文をそのまま使用したQ&Aを5件以上）。
• last_modified_at: のフロントマターを追加します（dateModifiedスキーマに反映されます）。
• canonical_url を自身の記事のURLに設定します。
• 多言語版がある場合は、hreflang_ja / hreflang_ko を設定します。

公開前の引用可能性セルフチェック

記事をコミットする前に実行してください。

# 兼容两种安装位置：优先 monorepo 相对路径，fallback 本机安装
SCORER="skills/gr-geo-cite/scripts/citability-scorer.py"
[ -f "$SCORER" ] || SCORER="$HOME/.claude/skills/gr-geo-cite/scripts/citability-scorer.py"
python3 "$SCORER" --file /local/path/to/draft.html

目標：ページスコア75以上。70未満の場合は、スコアの低い上位2つの段落を修正してください。

避けるべきアンチパターン

• ❌ 説明が長い段落（200語以上）— 134～167語のセクション2つに分割します
• ❌ 汎用的なつなぎ表現（「では、次に…を見ていきましょう」など）— 定義パターンに置き換えます
• ❌ 宣伝文句（「最善の方法」など）— データに基づく実測値に置き換えます
• ❌ 「[Tool name]」のようなプレースホルダー — 必ず具体的なツール名と価格を記載します
• ❌ 単語だけの箇条書き — 定義＋例のパターンを使った文章にまとめます

実データのベンチマーク

この仕様を適用せずに、2026-05-07 の監査で確認した記事：

記事（旧記事、改修版）	スコア	傾向
PH playbook master	65	最上位の段落は74、62点の段落によって全体が低下
ソーシャルリスニング	68	5記事中で最高（早い段階に引用可能な統計を配置）
コミュニティディレクトリ	62	補足段落により54から上昇（最適範囲の段落が0から1になり、+12%）

仕様を適用した場合の予測（新規記事）：

仕様への準拠度	予測スコア
すべてのセクションが134～167語で、定義パターンと独自調査の根拠を1つ含む	78-85
80%のセクションが準拠し、20%が従来の構造	72-77
50%が準拠	65-70（既存記事の改修での上限と同程度）

厳密に準拠することによる限界効果は、部分的な準拠と比べて約10ポイントです。

出海コミュニティへの参加と資料パックの購入 · コミュニティ＆リソース

• 出海コミュニティへの参加： WeChat で staywildgrow を追加し、「加入社群」とメッセージを送信してください。

• 資料パックの購入： WeChat で staywildgrow を追加し、Gingiris の出海資料パックについてお問い合わせください。価格は 599 元人民币 です。

• グローバル成長コミュニティへの参加： WeChat で staywildgrow を追加し、「加入社群」（コミュニティに参加）と送信してください。

• 資料パックの入手： WeChat で staywildgrow を追加し、Gingiris のグローバル成長資料パックをご購入ください。価格は CNY 599 です。

コミュニティと資料パックは任意の窓口です。オープンソースの Skill のインストールや使用には影響しません。

コミュニティと有料の資料パックは任意です。オープンソースのスキルのインストールや使用に必要なものではありません。