shimo4228 Headline Craft — 開かせる一行を作る
読者は本文を読む前にタイトルで開くかどうかを決める。このスキルは「何を書いてはいけないか」 （規範）でも「どれを採るか」（判定）でもなく、「どう候補を作るか」（生成）だけを担う。
役割分担（defer 宣言）:
- 誠実さ規約・AI slop 禁止リスト →
writing-ecosystem（~/MyAI_Lab/zenn-content常駐）の Title Conventions が正本。本スキルの全候補はあのフィルタを通ってから提示する - platform 文字数・記法 → 各 project の publication channel contract。実値はここに書かない
- 公開記事候補の点検 →
title-revieweragent（~/MyAI_Lab/zenn-content常駐）。本 skill 自身の候補を自己採点しない - topics / emoji → platform を所有する project-local skill
実証知見（技法の根拠）
- ポジティブな飾り言葉は CTR を下げる: Upworthy の約 10.5 万 headline 変種の分析（Robertson et al. 2023, Nature Human Behaviour）で、ポジティブ語の追加は消費率を下げた。「素晴らしい」「強力な」系の形容は削るのが正しい。同研究はネガティブ語による CTR 上昇も示したが、恐怖・怒り駆動は Title Conventions が禁じる。
- 好奇心ギャップは情報の欠落: Loewenstein の information gap 理論。知っていることと知りたいことの差が開かせる。ただし本文が必ずギャップを埋めること — 埋めない好奇心ギャップがクリックベイトの定義
- 日本語圏の参考値: Qiita 全記事分析でバズ記事はタイトル 20–36 字に集中。各 platform の上限より短い方に最適帯がある
- トピック中心 → 結果駆動への進化: タイトルは戦いの 90%。詩的タイトル（意味不明で素通り）と教科書調（「〜の分析」= 宿題感）が二大失敗形。具体的数値・明示的な価値・人間の声の 3 点が指を止める（Kaguura 2026, 90 日で 20,585 購読者の実践知）
- タイトル A/B テストは読者関心の学習装置: Substack はタイトル A/B テストを機構として持つ。目的は釣りの最適化ではなく「読者が実際に何に関心があるか」を学ぶこと（明快な解決型 vs 興味深いパラドックス型、等）
技法カタログ
各技法に「適用条件」を付す。条件を満たさない技法は候補に使わない。
| 技法 | 型 | 適用条件 |
|---|---|---|
| 具体性 | 固有名詞・数値・状況を入れる（「LLM で」→「Claude Code の hooks で」） | 常時。迷ったらまずこれ |
| 結果駆動 | トピック名でなく読者が得る結果を言う（「Newsletter 成長モデルの分析」→「1,000 本を分析してわかった、登録が増える 3 つのレイアウト」） | 本文が実際にその結果を提供する |
| ベネフィット前置 | 読後に読者が得るものを先頭側に（「〜する方法」より「〜できるようになる」の中身を言う） | 本文が実際にそれを提供する |
| 誠実な好奇心ギャップ | 結論の手前まで言う（「試したら意外な結果になった」ではなく「試したら X だけが失敗した」） | 本文がギャップを完全に埋める |
| 対比・転換 | Before/After、期待と実際（「A だと思っていたが B だった」） | 実体験・実測が本文にある |
| 数字は証拠として | 実測値・件数を事実として使う（「32,487 件の A/B テストが示す〜」） | 数字が主役化しない（禁止の実値は writing-ecosystem Title Conventions） |
| 自分ごと化 | 読者の状況を主語に（「毎回忘れる人のための〜」） | ターゲット読者が実在し、本文がその人に応える |
| 問いの形 | why / how の知的関心（「なぜ X は Y になるのか」） | 本文が答えを出す。煽り疑問（「まだ X してるの?」）は禁止 |
削る技法（追加ではなく除去）: ポジティブ形容詞（素晴らしい・強力な・完全な）、ヘッジ（〜について・〜の話・〜メモ）、冗長な前置き、em dash（——）による 2 文連結。削った字数を具体性に回す。
流入経路の 2 軸ラベル
候補は両軸でラベル付けする。これは判定スコアではなく、候補の生成意図を title-reviewer と著者へ
伝える metadata である。
| 軸 | 開く人 | 効く形 |
|---|---|---|
| 検索 | 問題を抱えて検索してきた人 | キーワード前置・答えの明示（「X で Y が失敗するときの直し方」）。エラーメッセージ・ツール名をそのまま入れる |
| フィード | 一覧を流し見している人 | 指を止める具体性・対比・好奇心ギャップ。既知トピックの意外な角度 |
目安: チュートリアル・トラブルシュート系 → 検索寄せ。体験記・考察・実測レポート → フィード寄せ。
手順
- core claim 抽出 — 本文（またはドラフト・要旨）から「読者が持ち帰る 1 つの主張・成果」を 1 文で書き出す。タイトルはこの 1 文の圧縮であり、本文にない約束をしない
- 技法別に候補生成 — 技法カタログから適用条件を満たすものを選び、5 本以上生成。機械的に全技法を当てない（条件未達の技法はスキップ）
- 誠実さフィルタ — writing-ecosystem の Title Conventions に全候補を照合し、違反を落とす
- platform 制約チェック — 対象 platform の overlay（文字数等）に照合
- 3〜6候補を提示 — 各候補に (a) 技法、(b) 検索/フィードのラベル、(c) core claim の圧縮方法を 1 行添える。優劣は付けない
- 公開記事は候補群と現行タイトルを
title-reviewerへ渡す。tagline / SNS など専用 reviewer が無い成果物はユーザー選択で止まる
タイトル以外への適用
- README tagline: 検索軸を「GitHub 検索・LLM 経由の発見」に読み替える。1 行目で「何のツールで誰向けか」（→ readme-writer と併用）
- Substack subtitle: title が概念、subtitle がベネフィット・状況の分担
- SNS 告知文: 記事タイトルの重複でなく、core claim の別の面を出す（同じ一行を 2 度見せない）
Sources
- The Upworthy Research Archive (Matias et al., Nature Scientific Data 2021) — 32,487 headline A/B テストの公開データ
- Negativity drives online news consumption (Robertson et al., Nature Human Behaviour 2023) — ネガティブ語 +2.3%/語・ポジティブ語は低下
- Qiita の全記事分析｜バズる投稿を考察する — 日本語圏のタイトル字数帯
- Loewenstein, G. (1994). The psychology of curiosity — information gap 理論
- How I Got 20,585 Substack Subscribers in 90 Days (Kaguura Gichuru, The Write Path 2026) — 結果駆動ヘッダー・A/B テストの実践知