GEO コンテンツオプティマイザー

ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、AI Overviews など、生成AIが生成する回答や引用表示面にコンテンツを最適化します。

このスキルの機能

構造、権威シグナル、事実密度、引用可能な文、出典表示、全体的なGEO対応性を向上させます。

クイックスタート

このコンテンツをGEO/AI引用に最適化してください: [コンテンツまたはURL]
この記事をAIシステムに引用されやすくしてください
[トピック]について、SEOとGEO の両方に最適化したコンテンツを作成してください
このコンテンツのGEO対応性を監査し、改善案を提案してください
AI Overview が12個のヘッドクエリでクリック数を奪っている — 回復計画を立ててください

汎用的なGEO最適化ではなく、回復シナリオに特化した4段階のプレイブック（測定→診断→改稿→監視）については、references/ai-overview-recovery.md を参照してください。

スキルコントラクト

期待される出力: すぐに使用可能なアセット、または実装可能な変換および memory/content/ 用の短いハンドオフサマリー。

• 読み込み: 簡潔な説明、ターゲットキーワード、エンティティ入力、品質制約、および CLAUDE.md と利用可能な場合は共有 State Model から事前の決定事項を読み込みます。正規エンティティプロファイル: コンテンツがブランド/人物/製品に言及している場合、このスキルは memory/entities/<slug>.md を参照して (entity-geo handoff schema に従い)、display_name、description_short、ai_resolution_status を入力し、曖昧さ排除用ボイラープレートが必要かどうかを判断する必要があります。プロファイルがない、または古い場合 (90日以上)、DONE_WITH_CONCERNS を宣言し、entity-optimizer をオープンループとして推奨してください。
• 書き込み: ユーザー向けのコンテンツ、メタデータ、またはスキーマ成果物、および memory/content/ に保存可能な再利用可能なサマリー。
• 昇格: 承認された角度、メッセージング選択、欠落した証拠、公開ブロッカーを memory/hot-cache.md と memory/open-loops.md に昇格させ、耐久性のある決定を保留中決定項目として提案します。
• 主要な次のスキル: アセットがレビューまたはデプロイの準備ができたら、以下の「次のベストスキル」を使用します。

ハンドオフサマリー

skill-contract.md §Handoff Summary Format から標準的な形式を発行してください。

データソース

接続されている場合は ~~AI monitor と ~~SEO tool を使用します。それ以外の場合は、ターゲットクエリ、コンテンツ、エンジン、競合事例、既知のAI引用ギャップを要求してください。CONNECTORS.md を参照してください。

手順

ユーザーがGEO最適化をリクエストした場合、これら5つのステップを実行します:

1. CORE-EEAT GEO-ファーストターゲットをロード — C02、C09、O03、O05、E01、O02、およびエンジン固有の設定を優先します。
2. 現在のコンテンツを分析 — 明確な定義、引用可能な文、事実密度、出典表示、Q&A形式、権威シグナル、最新性、構造の明確さをスコアリングします。
3. GEO技法を適用 — スタンドアロン25～50語の定義、引用可能な文、専門家/出典シグナル、Q&A/テーブル/リスト、具体的なデータ、目に見えるコンテンツマッチングFAQスキーマを追加します。
4. GEO出力を生成 — 実施した変更、変更前後のGEOスコア、AIクエリカバレッジをレポートします。
5. CORE-EEAT GEO自己チェック — C02、C04、C09、O02、O03、O05、O06、R01、R02、R04、R07、E01、Exp10、Ept08 を Pass/Warn/Fail で検証します。

参考: references/instructions-detail.md で、完全なCORE-EEAT GEOターゲット表、AIエンジン設定、分析テンプレート、最適化レポートテンプレート、自己チェック行列、事例を参照してください。

事例

ユーザー: 「このパラグラフをGEOに最適化してください: 『メールマーケティングは顧客にリーチするための良い方法です。長い間存在しており、多くのビジネスが使用しています。』」

出力 は、明確な定義、日付付き/出典に基づくファクト、構造化リスト、引用可能な文、変更前後のGEOスコアを追加します。完全なパターンについては references/instructions-detail.md を参照してください。

GEO最適化チェックリスト

参考: 定義、引用可能なコンテンツ、権威、構造、技術要素をカバーする完全なチェックリストは references/geo-optimization-techniques.md のGEO対応性チェックリストを参照してください。

成功のためのヒント

最初に答え、具体的に、日付付き出典を引用し、最新情報を提供し、クエリ形式に合わせ、権威を構築してください。完全なリストは references/instructions-detail.md をご覧ください。

結果を保存

ユーザーが確認したら、日付付きサマリーを memory/content/YYYY-MM-DD-<topic>.md に保存し、主要な結論を memory/hot-cache.md に昇格させます。

参考資料

• Instructions Detail - 完全な5ステップワークフロー、CORE-EEAT GEOターゲット、自己チェック行列、実例、ヒント
• GEO Optimization Techniques - 各技法の詳細な変更前後の例、テンプレート、チェックリスト
• AI Citation Patterns - Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Claude がソースを選択して引用する方法
• Quotable Content Examples - AI引用に最適化されたコンテンツの変更前後の例

次のベストスキル

• 主要: content-quality-auditor — 最適化されたコンテンツが充分に強く、公開および引用できることを検証します。