AIツールは誰でも使える。蓄積したデータが唯一の参入障壁になる。
クライアント数 x 運用期間に比例して蓄積され、先行者が圧倒的に有利。
| データ | 具体例 | 価値 |
|---|---|---|
| 施策→成果の因果関係 | 美容業界でCPA 3,000円以下を達成した広告文パターン | 新規クライアントの初期設定精度 |
| 失敗パターン | 審査落ちしやすい訴求、CPA高騰する入札戦略 | 同じ失敗を繰り返さない |
| 業界別ベンチマーク | 不動産リードのCPA相場 | 根拠ある目標設定 |
| 時系列トレンド | 季節変動、媒体アルゴリズム変更の影響 | 先手を打てる |
| データ | 具体例 | 価値 |
|---|---|---|
| 勝ちクリエイティブDB | CTR/CVRが高かったバナー・LP・動画の構造分析 | AI生成の品質ベースライン |
| A/Bテスト結果 | 数字訴求 vs 感情訴求の業界別勝率 | テスト回数削減、初手の精度向上 |
| ブランドトーン学習 | クライアントごとの文体・色使い・NG表現 | 修正回数削減 |
| データ | 具体例 | 価値 |
|---|---|---|
| 競合の広告出稿状況 | 競合Aが先月からこのキーワードに出稿開始 | 先回りの提案 |
| オークション推移 | CPC/CPMの変動とその要因 | 予算配分の最適化 |
| 業界ニュース→広告影響 | 法改正で訴求NGになるパターン | リスク回避 |
ステータス: 2026-04 時点では構想段階。旧
apps/knowledge-base/apps/opsの実装は撤去済み（curumi-ops は現在ドキュメント共有ハブとして運用）。再実装時のリファレンスとして保持。
収集レイヤー（構想）
└─ 市場・競合インテリジェンス
└─ 業界トレンド・ニュース
分析・実行・記録レイヤー（構想）
└─ ナレッジ → 施策提案の変換
└─ ペルソナ x 業界知識の掛け合わせ
└─ 運用実績データの自動蓄積
└─ クリエイティブ成果の記録
└─ 施策→成果の因果関係ログ
↓ フィードバックループ ↓
全データが次の施策提案の精度を上げるオウンドメディアの成長はキーワード戦略 → 記事生成 → KPI計測 → 戦略更新のサイクルで回る。
SEOキーワード戦略 (docs/strategy/seo-keyword-strategy.md)
↓ 5軸スコア・優先度・カテゴリ・ペルソナ付きでKWプールへ投入
キーワードプール (keyword_pool テーブル)
↓ 日次Cron: S→A→B 優先度順に記事自動生成
AI記事生成 → ペルソナ・カテゴリに応じた指示で品質最大化
↓ 品質スコア >= 80 で自動公開 / < 80 はdraft+リライト
KPI計測: PV → Lead(CVR 0.8%) → MQL → SQL → 成約(LTV ¥6M)
↓ 月次・四半期レビュー
戦略更新: カテゴリROI見直し、KWリスト追加、スコアリング基準改善記事の自動生成・リライトにおける品質スコア（0-100）は、基準自体を継続的に改善する仕組みを持つ。
品質スコア基準 (docs/strategy/article-quality-scoring.md)
↓ プロンプトに配点基準を埋め込み
AI記事生成 → qualityScore + qualityNotes（カテゴリ別内訳）
↓ 自動公開 (>= 80) or draft
人間レビュー → humanFeedback（記事単位）
→ 基準フィードバック（スコア基準自体への改善メモ）
↓ 月次で基準見直し
品質スコア基準を更新 → プロンプト更新| カテゴリ | 配点 |
|---|---|
| 検索意図の充足 | 25点 |
| SEO技術要件 | 20点 |
| コンテンツ品質 | 25点 |
| 読みやすさ | 15点 |
| 構成・網羅性 | 15点 |
Ahrefs API 連携フェーズで以下を追加予定:
AI自己評価と実パフォーマンスの相関分析により、スコアリング精度を向上させる。