# 独自データ蓄積戦略

## 前提

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。

## データレイヤー

### レイヤー1: 運用実績データ（最重要）

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 |

### レイヤー2: クリエイティブ資産

| 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 |

### レイヤー3: 市場・競合インテリジェンス

| 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 |

## curumi での対応

```
knowledge-base (収集)
  └─ 市場・競合インテリジェンス
  └─ 業界トレンド・ニュース

ops (分析・実行・記録)
  └─ 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
```

## SEO キーワード戦略のフィードバックループ

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
```

詳細: [seo-keyword-strategy.md](./seo-keyword-strategy.md)

## 記事品質スコアのフィードバックループ

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
```

### 現在の評価軸

| 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 |

### 将来: 客観指標の追加（Ahrefs連携）

Ahrefs API 連携フェーズで以下を追加予定:

- キーワード難易度 (KD) → 記事テーマの実現可能性評価
- 推定オーガニックトラフィック → 公開後の実績トラッキング
- SERP順位推移 → ランキング変動のモニタリング
- バックリンク獲得数 → コンテンツの被リンク価値

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。

詳細: [article-quality-scoring.md](./article-quality-scoring.md)