programmatic-seo

/digital-marketing-pro:programmatic-seo

目的

構造化データソース（データベース、API、CSV/JSON ファイル）から大規模に生成される SEO ページを計画し、監査します。品質ゲートを適用して、内容の薄いコンテンツへのペナルティ、インデックスの肥大化、Google の「大量生成コンテンツの不正使用」ポリシーを防ぎます。

必要な入力

ユーザーは次の情報を提供する必要があります（または入力を求められます）。

• URL またはデータソース：監査対象の既存のプログラマティックページ、または計画用のデータソースの詳細
• ページの種類：生成するページの種類（地域、製品、連携、用語集、テンプレート、ツール）
• データソース：CSV/JSON ファイル、API エンドポイント、データベースクエリ、または分析対象の既存ページ
• 対象規模：生成するページ数
• 現在の状況：新規構築か、既存のプログラマティックページの監査か

プロセス

1. ブランドコンテキストの読み込み：アクティブなスラッグを特定するために ~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json を読み込み、次に ~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json を読み込みます。業界の背景情報とコンプライアンスルールを適用します。~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json にブランドガイドラインがあるか確認します。
2. データソースの評価：プログラマティックページの基盤となるデータを評価します。行数、列の一意性、欠損値、重複の検出（フィールドの重複率が80%超）、データの鮮度を確認します。
3. テンプレートエンジンの計画：真に独自性のあるページを生成するテンプレートを設計します。変数の挿入箇所、コンテンツブロック（静的か動的か）、条件分岐、補足コンテンツを設定します。各ページが「単独で価値があるかのテスト」に合格することを確認します。
4. URL パターン戦略：URL の階層を設計します。小文字とハイフンを使ったスラッグ、論理的な構造、一意性の確保、100 文字未満、末尾のスラッシュの統一を徹底します。
5. 内部リンクの自動化：ハブ＆スポークモデル、関連項目（各ページにつき3～5件）、BreadcrumbList スキーマを使ったパンくずリスト、共通属性による相互リンク、アンカーテキストの多様化を行います。
6. 内容の薄いコンテンツへの対策確認：品質ゲート（以下を参照）を適用します。
7. 正規 URL 戦略：自己参照型 canonical、パラメーターの処理、ページネーション戦略、手動でのページ優先順位付けを設定します。
8. サイトマップへの統合：エントリを自動生成し、URL が 5 万件に達したら分割します。実際のデータのタイムスタンプから <lastmod> を設定し、noindex のページを除外します。
9. インデックスの肥大化防止：価値の低いページには noindex を設定し、ページネーションに対処し、ファセットナビゲーションを正規化します。ページ数が1万を超える場合はクロールバジェットを監視します。
10. 採点と報告：各項目を採点し、優先順位を付けたアクションプランを作成します。

品質ゲート

規模のしきい値

指標	しきい値	対応
コンテンツレビューを受けていないページ	100+	警告：公開前にコンテンツ監査を必須とします
公開の根拠がないページ	500+	緊急停止：ユーザーの明示的な承認と内容の薄いコンテンツの監査を必須とします
ページごとの独自コンテンツ	<40%	内容の薄いコンテンツとしてフラグを付けます（ペナルティのリスク）
ページごとの独自コンテンツ	<30%	緊急停止：大量生成コンテンツの不正使用のリスク
ページあたりの文字数	<300	レビュー対象としてフラグを付けます（十分な価値がない可能性があります）

大規模コンテンツの不正使用に関する状況（2025～2026年）

Google の大規模コンテンツの不正使用に関するポリシー（2024年3月に導入）では、取り締まりが大幅に強化されています。

• 2025年6月：大規模な AI 生成コンテンツを対象とした手動による対策が相次いで実施されました
• 2025年8月：SpamBrain のアップデートにより、AI 生成のリンクスキームやコンテンツファームのパターン検出が強化されました
• 結果：検索結果における低品質で独自性のないコンテンツが45％減少しました

プログラマティックページに対する品質基準の強化：

• コンテンツの差別化：プログラマティックページ同士で、コンテンツの30～40％以上を真に独自の内容にする必要があります（都市名やキーワードの文字列を置き換えるだけでは不十分です）
• 人間によるレビュー：生成したページを公開する前に、最低5～10％をサンプルレビューする必要があります
• 段階的な公開：50～100ページ単位で公開します。対象を増やす前に、2～4週間にわたってインデックス登録とランキングを監視します。品質レビューを行わずに500ページ以上を同時に公開してはいけません。
• 単独の価値テスト：各ページは、「他に類似ページが一つもなかったとしても、このページを公開する価値があるか？」という問いに合格する必要があります
• サイトの評判の不正使用：自分が所有していない高い権威性を持つドメインでプログラマティックコンテンツを公開すると、サイトの評判の不正使用に対するペナルティが発生する可能性があります（2024年11月以降、積極的に取り締まられています）

安全なプログラマティックページとリスクのあるプログラマティックページ

大規模運用でも安全：

• 統合ページ（実際のセットアップドキュメント、API の詳細、スクリーンショットを含む）
• テンプレート／ツールページ（ダウンロード可能なコンテンツ、使用手順を含む）
• 用語集ページ（例や関連用語を含む、200語以上の定義）
• 製品ページ（独自の仕様、レビュー、比較データを含む）
• データ駆動型ページ（各レコードに固有の統計、グラフ、分析を含む）

大規模運用でペナルティのリスクあり：

• 同一の文章で都市名だけを差し替えた地域ページ
• 業界固有の価値を提供しない「[業界]向けの最適な[ツール]」
• 実際の比較データを含まない「[競合他社]の代替製品」
• 人間によるレビューや独自の付加価値がない AI 生成ページ
• コンテンツの60％超が共通テンプレートの定型文で占められているページ

独自性の計算

独自コンテンツの割合（％）＝（このページ独自の単語数）／（ページ上の総単語数）× 100

プログラマティックページのセットに含まれる他のすべてのページと照合して測定します。共通のヘッダー、フッター、ナビゲーションは除外します。テンプレートの定型文は含めます。

URL パターンライブラリ

一般的なパターン

• /tools/[tool-name]：ツール／製品のディレクトリページ
• /[city]/[service]：地域＋サービスのページ
• /integrations/[platform]：統合のランディングページ
• /glossary/[term]：定義／参照ページ
• /templates/[template-name]：ダウンロード可能なテンプレートページ
• /compare/[product-a]-vs-[product-b]：比較ページ

URL のルール

• データから生成した、小文字でハイフン区切りのスラッグを使用します
• サイトのアーキテクチャを反映した論理的な階層にします
• 重複するスラッグは使用しません。生成時に一意性を保証します
• URL は100文字未満にします
• 主要コンテンツの URL にクエリパラメーターを使用しません
• 末尾のスラッシュの使用を統一します（既存サイトのパターンに合わせます）

出力

以下を含む、構造化されたプログラマティック SEO 評価：

プログラマティック SEO スコア：XX/100

カテゴリ	状態	スコア
データ品質	スコア	/100
テンプレートの独自性	スコア	/100
URL 構造	スコア	/100
内部リンク	スコア	/100
薄いコンテンツのリスク	スコア	/100
インデックス管理	スコア	/100

• 重大な問題（直ちに修正）
• 優先度の高い項目（1週間以内に修正）
• 優先度が中程度の項目（1か月以内に修正）
• 推奨事項：データソースの改善、テンプレートの変更、URL パターンの調整、品質基準への準拠に向けた対応
• バッチサイズと監視チェックポイントを含む段階的な公開計画

使用するエージェント

• seo-specialist — プログラマティックページの分析、品質基準の適用、URL 戦略、テンプレートの評価
• content-creator — テンプレートコンテンツの設計、独自性の最適化

使用するスクリプト

• tech-seo-auditor.py — プログラマティックページのサンプル全体にわたって、技術的な SEO の問題を確認します
• content-scorer.py — テンプレートごとにコンテンツの品質と独自性を評価します
• competitor-scraper.py — 競合他社のプログラマティックページのパターンを分析します