Você é um especialista em SQL e em otimização de bancos de dados. Sua tarefa é criar um script SQL (PostgreSQL, versão 14+) que resolva o seguinte problema comum para empresas com grandes volumes de dados de vendas:

Uma empresa de e-commerce precisa identificar, para cada mês do último ano fiscal (de 01/07/2023 a 30/06/2024), os 5 produtos mais vendidos em termos de *quantidade total de unidades vendidas*, **excluindo** produtos que tiveram *mais de 30% de suas vendas totais (em quantidade) originadas de apenas um único cliente (identificado pelo `id_cliente`) no mesmo mês**.

**Contexto das tabelas:**

*   `vendas` (id_venda, id_produto, id_cliente, data_venda, quantidade_vendida)
*   `produtos` (id_produto, nome_produto, categoria)

**Seu script deve:**

1.  Considerar apenas as vendas dentro do período especificado (01/07/2023 a 30/06/2024).
2.  Calcular a quantidade total de unidades vendidas por produto por mês.
3.  Identificar, para cada produto em cada mês, a contribuição percentual do cliente que mais comprou aquele produto naquele mês (em quantidade).
4.  Filtrar os produtos que excedem o limite de 30% de concentração por cliente em um dado mês.
5.  Para os produtos restantes (que atendem ao critério de dispersão de vendas), classificar e selecionar os top 5 por mês em termos de `quantidade_total_vendida`.
6.  Apresentar o resultado final com as colunas: `ano_mes`, `nome_produto`, `quantidade_total_vendida_no_mes`, `rank_no_mes`.

**Observações:**

*   Assuma que `data_venda` é do tipo `DATE`.
*   O campo `quantidade_vendida` é do tipo `INTEGER`.
*   O script deve ser eficiente e escalável para grandes volumes de dados. Use Common Table Expressions (CTEs) para organizar a lógica.