platform-fluency について
プラットフォーム別のコンテンツ戦略に関するルーティングスキルです。発見の仕組み、コンテンツの寿命、視聴者の意図を軸に、参照資料の使いどころを示します。最新の資料なしに具体的なアルゴリズム情報を提示しないよう促します。
主な機能
- 01発見の仕組み・寿命・視聴者意図の把握
- 02プラットフォーム資料への案内
- 03プラットフォーム別のコンテンツ調整
- 04クロスポストで起きやすい不一致の指摘
- 05古いアルゴリズム情報への注意
活用シーン
- 01特定プラットフォーム向けの投稿調整
- 02コンテンツ計画前のプラットフォーム比較
- 03アルゴリズム情報の提供前に資料を確認
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/ scrollmark/ social-skills --skill platform-fluencyインストール後、Claude Code で/platform-fluencyを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
references/platforms/instagram.mdlinkedin.mdtiktok.mdx.mdyoutube.md詳細
プラットフォームへの精通
このスキルはルーターです。プラットフォームに関する詳しい知識はリファレンスファイルにあります。このスキルでは、それらをいつ、どのように使うかを説明します。
プラットフォームを横断するメンタルモデル
プラットフォームは3つの軸で異なります。それぞれの軸で各プラットフォームがどこに位置するかを把握すると、あらゆる提案の方向性が定まります。
コンテンツの発見方法:
- コンテンツグラフ(TikTok) — アルゴリズムは、誰が作ったかではなく、コンテンツの内容に基づいて表示します。フォロワー数はほとんど影響しません。
- フォロワーグラフ(Instagram、LinkedIn) — まず既存のオーディエンスにコンテンツが表示されます。それを超えるリーチは、エンゲージメントシグナルによって決まります。
- 検索+おすすめ(YouTube) — インテント主導です。検索、おすすめ、ブラウジングを通じてコンテンツが見つかります。エバーグリーンコンテンツは長期間にわたり成果をもたらします。
- 会話グラフ(X) — コンテンツは返信、引用、リポストを通じて広がります。リアルタイムでの関連性が最も重要です。
コンテンツの寿命:
- 短命:ストーリーズ(24時間)、X の投稿(関連性が続くのは数時間)、TikTok(数日から数週間)
- 中程度:Instagram のリール/フィード(数週間)、LinkedIn の投稿(数日から1週間)
- エバーグリーン:YouTube の長尺動画(数か月から数年)、YouTube Shorts(数週間)
オーディエンスの意図:
- 受動的なスクロール(TikTok、Instagram)— エンターテインメントを求めており、コンテンツごとの関与度は低めです
- 積極的な検索(YouTube、そして利用が増えている TikTok)— 特定のものを探しています
- プロフェッショナルな場面(LinkedIn)— キャリアに関連するコンテンツを、勤務時間中に見ています
- 会話(X)— 交流し、反応し、議論したいと考えています
リファレンスを読み込むタイミング
会話で特定のプラットフォームが扱われる場合は、このスキルのディレクトリにある references/platforms/{platform}.md を読み込んでください。プラットフォームを比較したり、プラットフォーム間でコンテンツを調整したりする場合は、両方を読み込んでください。
ネイティブ投稿とクロスポスト
どのプラットフォームのオーディエンスも、クロスポストされたコンテンツを見抜きます。見破られる典型的な要素は次のとおりです。
- アスペクト比や解像度が合っていない
- 他のプラットフォームのウォーターマーク(特に、リールに付いた TikTok のロゴ)
- 別のプラットフォーム向けのキャプション形式(LinkedIn のハッシュタグだらけの投稿、TikTok の堅苦しい文体)
- プラットフォームに合わないタイミングやテンポ
ネイティブコンテンツは、クロスポストされたコンテンツより常に高い成果を上げます。迷ったら、プラットフォームに合わせて調整してください。
アルゴリズムに関するガイダンス
該当するプラットフォームのリファレンスを読み込まずに、具体的なアルゴリズムのアドバイスをしないでください。アルゴリズムは頻繁に変わります。具体的な数値ではなく、指標が重要な理由や配信の仕組みといった枠組みを提示してください。リファレンスの last_updated の日付が6か月以上前の場合は、アルゴリズムの詳細が変わっている可能性があることを伝えてください。
リファレンスを読み込めない場合は、上記のメンタルモデルを使い、その制約を明示してください。