P0指示: 検索需要・検索意図・記事主軸をゼロから決める

実行前にlatest mainを取得し、次を読む。

• AGENTS.md
• data/article-pipeline/automation-task-bindings.json
• data/article-pipeline/schedule-contract.json
• docs/article-pipeline/search-demand-intent-axis-policy.md
• data/article-pipeline/search-demand-intent-axis-contract.json
• data/article-pipeline/search-demand-intent-axis-schedule-overlay.json
• docs/article-pipeline/conversation-first-editorial-policy.md
• data/article-pipeline/conversation-first-editorial-contract.json
• data/article-pipeline/content-quality-review-epoch.json

キャッシュ済みprompt、旧SEOメモ、旧epoch PASSより上記P0を優先する。

毎記事の実行順

1. 元会話・元記事から、固有名詞、価格、時刻、場所、行動、失敗、驚き、疑問、比較、ツッコミ、写真・実測等の一次体験資産を抽出する。
2. seed entityとseed questionを分ける。対象名だけを主軸にしない。
3. 利用可能なGSC、検索量データ、Google Trends、現行SERP、Autocomplete、関連検索、People Also Ask、自サイト内信号から候補クエリを集める。
4. 取得できない情報源はUNAVAILABLEとし、数値を推測しない。
5. 候補を文字列ではなく読者の検索タスクでクラスタリングする。
6. 同じ地域・言語・期間・検索種別で比較し、Google Trendsの別リクエスト0〜100を直接比較しない。
7. 現行SERP上位10件と主要featureを見て、ナビゲーション、地図、EC、比較、解説、レビュー、ニュース、動画、UGCの分布を記録する。
8. contractの式でMarketDemandとAxisScoreを計算する。欠測成分は重みを比例再配分し、欠測を0点にしない。
9. 主軸を原則1つ決める。サブ軸は主軸を助けるものだけ。独立した大きなタスクは分割候補にする。
10. タイトルの約束、導入、見出し、一次体験の配置、結論回答をbriefへ記録する。
11. data/article-pipeline/search-demand-intent-briefs/<article-id>.jsonを作成・更新し、node scripts/validate-search-demand-intent-brief.mjs --file=<path>を通す。
12. 本文を編集し、検索需要を入口、ユーザーの体験・観察・ツッコミを主役、研究・公式資料を裏取りにする。
13. 編集後の本文identityでbriefを更新・再検証する。
14. 形式採用・公開前に、タイトルの約束へ本文と結論が答えていることを再確認する。
15. 公開後はGSCの28日・90日を中心に、想定外クエリ、8〜20位機会、同順位帯CTR差を確認し、仮説を実測へ置き換える。

必須判定

• SEARCH_LED: current PASS briefが必要。
• STORY_LED_WITH_SEARCH_ENTRY: current PASSまたはPASS_WITH_LOW_VOLUME briefが必要。
• ARCHIVAL_OR_EXPERIMENTAL: 明示指定とNOT_APPLICABLE_ARCHIVALが必要。
• DEFER_EVIDENCEまたはFAILは該当記事のみ保留し、他記事と定時ルーティンを止めない。

禁止

• Google Trendsの100を検索回数とする。
• Google Trendsの0を需要ゼロとする。
• 別々に正規化されたTrends値を直接比較する。
• GSCを市場全体の検索量とする。
• GSCに出ないクエリを需要ゼロとする。
• Keyword Plannerの広告競争度をSEO難易度とする。
• Autocomplete単独で高需要と断定する。
• 取れていない検索量・GSC値・Trend値・SERP観察を捏造する。
• 高需要だが本文で答えられない語をタイトルへ入れる。
• 主軸と無関係な検索語を見出しへ詰め込む。
• SEOのために元会話の面白い一次体験を消す。
• 店舗の実仕入原価が不明なのに正確な原価を断定する。
• 1件の不合格でルーティンを停止、無効化、削除、減頻、時刻変更する。

ブロンコビリーの基準例

• entity: ブロンコビリー
• main reader task: ランチ・サラダバーで元を取りやすい、価値が高そうな食材は何か
• subaxes: サラダバー料金、単品、提供時間、フルーツ、パイン、カレー、コーン、チーズ、トッピング
• first-hand body assets: パイン大量確保、水っぽいカレーへチーズ・コーン投入、フライドオニオン、クルトン、本人のツッコミ
• excluded main axis: ブロンコビリー単体。公式・店舗への到達意図が強く、読者課題ではない。
• cost wording: 実仕入原価が不明なら「原価ランキング」と断定せず、同時点の比較可能な価格資料を使った「元を取りやすい候補」とする。

記憶文

会話から直接タイトルを作らない。体験資産とseed entityを抽出し、市場側から検索タスクを発見し、需要・意図・一次体験・SERP不足・鮮度で主軸を一つ選ぶ。検索需要は入口、ユーザーの体験とネタは本文の主役、研究と公式資料は裏取り。数値は捏造しない。タイトルの約束へ本文が答えない記事はPASSにしない。単品FAILで工場を止めない。