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AIコンテンツマシーン中級

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中級

記事を量産しても検索流入が増えない。原因は記事同士に「つながり」がないからです。中級コースでは、トピッククラスター設計で記事を体系化し、FirecrawlMCPで検索上位の記事をスクレイピングして検索意図を分析。さらにデータ駆動型の改善サイクルで、月間1万UU規模のサイト構築を目指します。

27レッスン
約8時間

カリキュラム

Module 1: なぜ記事を増やしても伸びないのか

  • 検索流入が伸びない原因 — バラバラの記事ではGoogleが専門性を判断できない構造的問題
  • トピッククラスターとは — ハブ＆スポーク型モデルの概念
  • 中級コースの全体フロー — Module 1〜7の進行と各モジュールの位置づけ
  • プロジェクト構成 — トピック・クラスター階層のフォルダ設計

Module 2: キーワード取得とクラスター設計

  • キーワードCSVの取得 — ラッコキーワード / ahrefsでCSVを取得し /data に保存
  • トピッククラスターの作成 — AIがキーワードを意味的関連性でクラスタリング
  • クラスターの選定・調整 — 一貫性の確認、境界の調整、ノイズの除去
  • フォルダ＆ContentBriefの一括生成 — クラスター記事ごとのフォルダとContentBriefを一括作成

Module 3: FirecrawlMCPで検索意図を分析する

  • FirecrawlMCPのセットアップ — APIキーの設定とMCP接続の構成
  • 検索上位記事のスクレイピング — ターゲットキーワードの上位10記事を収集
  • 検索意図の分析 — 競合記事から検索意図パターンを抽出・整理
  • ContentBriefへの反映 — 検索意図の分析結果をContentBriefに統合

Module 4: 記事一括生成と内部リンク設計

  • ピラーページの作成 — クラスター全体を俯瞰する包括的なトピックページの生成
  • クラスター記事の一括生成 — 1トピックあたり10本のクラスター記事を一括生成
  • 内部リンクの設計と挿入 — ピラー→クラスター、クラスター↔クラスター間のリンク設計
  • 品質チェック — リンク構造と検索意図の整合性を重視した自動品質レビュー

Module 5: 複数トピッククラスターの運用

  • 2つ目のトピッククラスター作成 — Module 2〜4のワークフローを新トピックで再現
  • トピック間リンク戦略 — クラスター間の横断的なリンク設計
  • サイト全体のコンテンツ計画 — 3つ目以降のクラスター展開計画

Module 6: サイトデータの収集と統合

  • サイトクロールデータ — ScreamingFrogでサイト構造をクロールしURLレポートを生成
  • アナリティクスデータの取得 — Google AnalyticsからURL別トラフィックデータをエクスポート
  • 検索順位データの取得 — Google Search Console等から検索順位CSVを収集
  • 3つのデータを統合 — AIが3つのデータソースをURL単位で統合し分析用データセットを作成

Module 7: データ駆動型コンテンツ改善

  • 改善カテゴリの自動分類 — 統合データを分析し改善機会を自動分類
  • 改善提案の自動生成 — 問題URLごとに具体的な改善策をAIが提案
  • 内部リンクの改善 — データに基づく戦略的なリンク追加
  • ワンコマンド運用 — 改善サイクル全体を1つの指示で自動実行する仕組みの構築

テンプレート

  • AGENTS.mdテンプレート — トピッククラスター運用向けのひな形
  • ContentBriefテンプレート — クラスター対応の例文
  • Firecrawlセットアップガイド — FirecrawlMCPの設定手順書
  • トピッククラスターマッピングテンプレート — クラスター計画用ワークシート

このコースのポイント

  • トピッククラスター設計でサイト全体のSEO評価を向上
  • FirecrawlMCPによる検索意図分析で記事設計の精度を向上
  • データ駆動型の改善サイクルで継続的に検索流入を増加
  • 再現性のある設計で継続的に成果を出せる

サポート

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