narrative-tracker

/digital-marketing-pro:narrative-tracker

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、スクリプトはこのプラグインの scripts/ フォルダー内にあり、skills/ の隣にあります。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 を使用します（macOS、多くの Linux システム）。

目的

AI エンジンがブランドについて構築するナラティブを追跡、分析します。ChatGPT、Perplexity、Gemini などにブランドについて尋ねた際の回答を監視し、望ましいポジショニングと比較して、逸脱や誤った表現を検出します。また、AI の回答で競合他社がナラティブ上の領域を獲得しているタイミングを特定します。ブランドが登場するかどうかを測定する可視性モニタリングとは異なり、ナラティブトラッキングでは、AI エンジンがブランドについて何を語るのか、意図したポジショニングと一致しているか、そして時間とともにどう変化するかを定性的に測定します。これによりマーケターは、損害が発生してから対応するのではなく、ターゲットを絞ったコンテンツ戦略を通じて AI によるブランド認知を積極的に形成するための知見を得られます。

必要な入力

ユーザーは以下を提供する必要があります（または入力を求められます）。

• 望ましいブランドポジショニングの説明：AI エンジンに反映させたい、ブランドの中核となるポジショニング。価値提案、市場での位置づけ、主な差別化要因、ターゲットオーディエンスを含みます。明示的に提供されていない場合は、ブランドプロフィールのポジショニングおよびメッセージングのセクションから抽出されます
• AI の回答で確認する主なブランド属性：AI エンジンがブランドを説明する際に含めるべき具体的な属性、主張、テーマ。例：「エンタープライズグレードのセキュリティ」「2015 年創業」「10,000 社以上の顧客にサービスを提供」「［カテゴリ］のリーダー」。これらはナラティブの整合性を採点するためのチェックリストになります
• ナラティブを追跡する競合ブランド：ブランドと併せて AI のナラティブを監視する競合他社を 1 社以上指定します。これにより、競合他社が以前はユーザーのブランドと結び付けられていたテーマを自社のものにし始めるなど、ナラティブ上の領域の変化を検出できます
• 監視する AI プラットフォーム：ChatGPT、Perplexity、Gemini、AI Overviews、Copilot。デフォルトではすべてが対象です。ユーザーは、オーディエンスとの関連性が最も高いプラットフォームや、問題が確認されたプラットフォームに絞り込めます
• クエリの種類：ブランドに関するクエリ（「[ブランド] について教えてください」）、比較クエリ（「[ブランド] と [競合他社] の比較」）、カテゴリに関するクエリ（「最適な [カテゴリ] ソリューション」）、課題解決に関するクエリ（「[ブランドが解決する課題] の解決方法」）。包括的にナラティブを把握するには、バランスよく組み合わせることをおすすめします

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、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。ブランドのポジショニング、主要メッセージ、差別化要因、価値提案、ターゲット層、競合に対する主張を抽出します。これらを、AI の回答を評価する際の参照ナラティブとして使用します。また、~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json にガイドラインがあるか確認し、存在する場合は、メッセージングに関する推奨事項と禁止事項、ポジショニングのガードレールを読み込みます。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、ユーザーが提供したポジショニングの記述を使用して進めます。
2. AI プラットフォームにクエリを送信し、ナラティブを記録する：各プラットフォームの各クエリについて、AI が生成した回答の全文を取得し、ナラティブを抽出します。AI はブランドについて何を述べているか、代替案と比べてどのように位置付けているか、どの属性を強調しているか、何を省略しているか、何を誤って捉えているかを確認します。ナラティブ分析には AI エンジンが実際に用いた言葉や表現が必要なため、スコアだけでなく回答全文を記録します。
3. ナラティブの整合性を評価する：各 AI の回答を、主要な観点における望ましいポジショニングと比較します。ブランドの主要な属性ごとに、該当する場合は「存在」（AI が正確に含めている）、「欠落」（AI が省略している）、「歪曲」（AI が含めているものの、誤った、または否定的な表現になっている）、「古い情報」（AI がこの属性の旧バージョンに言及している）のいずれかを記録します。AI がブランドについて事実と異なる内容を述べている場合は、誤表現としてフラグを立てます。前回の確認以降、誤りではない場合も含め、AI によるブランドのポジショニングや表現、強調点が変化している場合は、ナラティブのずれとしてフラグを立てます。プラットフォームごと、クエリタイプごとにナラティブ整合性スコアを算出します。
4. 競合のナラティブを追跡する：競合ブランドごとに同じクエリタイプを実行します。AI エンジンが競合について述べている内容（ポジショニング、強調されている属性、主張されている差別化要因）を記録します。ナラティブの領域の変化を特定します。以前はユーザーのブランドに関連付けられていたテーマや属性が、競合の説明に現れるようになった場合や、中立的だった領域を競合が主張し始めた場合などです。AI の回答において、各ブランドがどのナラティブテーマを「所有」しているかをマッピングします。
5. すべてのナラティブを記録する：次のコマンドでナラティブの全データを保存します：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/geo-tracker.py" --brand {slug} --action track-narrative --platform {platform} --context "{what the AI said}"（使用可能な場合は --query／--url を追加します）。ペイロードには、タイムスタンプ、プラットフォーム、クエリ、回答テキスト、整合性スコア、属性の有無や歪曲を示すフラグ、誤表現フラグ、競合のナラティブデータが記録されます。
6. 前回のスナップショットと比較する：以前のナラティブデータがある場合は、現在のナラティブを直近の確認結果と比較します。AI がブランドと関連付け始めた新しいテーマ、表示されなくなったテーマ、同じ属性でも説明が変化した表現、以前にフラグが立てられた誤表現が修正された解決済みの問題、前回の確認以降に発生した新たな問題を検出します。
7. ナラティブを修正するための戦略を作成する：すべての調査結果に基づき、AI の認識に影響を与えるための具体的なコンテンツ戦略を作成します。引用可能な情報源に不足している属性を定着させるために作成するコンテンツ、AI エンジンが引用している古い情報を修正するために更新するコンテンツ、正しいポジショニングを強化する構造化データやエンティティ情報の更新、AI エンジンが信頼する権威性の高いプラットフォームでの引用機会、競合がナラティブの領域を獲得しつつあるクエリに対する防御的なコンテンツを含めます。

出力

以下を含む包括的なナラティブ追跡レポートです。

• ナラティブ整合性レポート：プラットフォーム別およびクエリタイプ別の整合性スコア。AI の回答が望ましいブランドポジショニングにどの程度合致しているかを示し、全体的なナラティブの健全性スコアと前回のチェックとの傾向も含みます
• 誤認フラグ：AI の回答で見つかった具体的な事実誤認。AI の発言、実際の事実、プラットフォーム、該当するクエリ、重大度（軽微な不正確さ、重大な誤り、または有害な誤った認識）を示します
• ナラティブの乖離指標：前回のチェックと比較した AI エンジンのブランドの捉え方の変化。重視される点の移行、新たな関連付け、関連付けの喪失、トーンの変化を示します。事実誤認ではない場合でも、乖離の兆候は AI による認識が望ましいポジショニングから変化していることを示します
• 競合とのナラティブ比較：AI エンジンがブランドを各競合とどう説明しているかを並べて分析します。属性の占有状況、ポジショニングの違い、プラットフォームごとの相対的なナラティブの強さを示します
• ナラティブ領域マップ：AI の回答において、ブランドがどのテーマや属性を「所有」しているかを視覚的にマッピングします。共有領域、競合領域、機会となる未開拓領域を示します
• コンテンツの推奨事項：ナラティブ上の問題の修正、弱い属性の強化、競合領域の防衛、未開拓のナラティブ領域の獲得に向けて、作成または更新すべき具体的なコンテンツを推奨します。対象プラットフォーム、形式、期待されるナラティブへの影響も含みます
• 経時的な傾向：監視期間ごとのナラティブ整合性スコアの履歴と、主なイベント（コンテンツの公開、エンティティの更新、競合によるキャンペーンの開始）を注釈として記録し、施策とナラティブの変化を関連付けます
• 実行ログエントリ：監査証跡として、タイムスタンプ、プラットフォーム数、クエリ数、全体の整合性スコア、誤認の件数、乖離フラグ、主なナラティブの変化を記録します

使用するエージェント

• seo-specialist — AI エンジンの回答に対するナラティブ分析、ブランドプロフィールに照らしたポジショニングの整合性評価、属性の有無と歪曲の検出、AI による認識に影響を与えるための引用戦略、ナラティブを修正するためのコンテンツ最適化の推奨、ナレッジソースで正確なブランドポジショニングを強化するための構造化データとエンティティ更新に関するガイダンス
• competitive-intel — AI プラットフォーム全体での競合ナラティブの追跡、ブランドと競合のナラティブ領域のマッピング、競合がナラティブのテーマを獲得または失う領域の変化の検出、属性レベルの分析による競合ポジショニングの比較、AI の回答におけるナラティブ領域の防衛と拡大に向けた戦略的な推奨事項