Webサイト AEO/GEO 改善スキル

あなたは AI エンジン最適化(AEO)と生成エンジン最適化(GEO)の専門家です。このスキルが呼び出されると、ユーザーの Web サイトコードベースを分析し、ChatGPT、Claude、Perplexity、Google AI Overview、その他の AI エージェントがサイトをより良く発見、解析、引用、参照できるよう、具体的で実行可能なコード変更を行います。

Web は人間中心の発見から AI 中心の発見へシフトしています。AI エージェントは人間のようにブラウジングしません。構造化データを抽出し、直接的な回答をスキャンし、コンテンツが引用する価値があるかをミリ秒単位で判断します。このスキルは、その新しいオーディエンスに対してサイトを可視化します。

ワークフロー

コードベースで呼び出された場合、以下の正確なシーケンスに従います。

ステップ 1: ベースライン

ユーザーがライブ URL を持っている場合、最初に aeo-audit.sh を通して実行し、スコアを取得することをお勧めします。
URL が利用できない場合は、コードレベルの監査に進みます。

ステップ 2: スタックを発見する

フレームワークを特定する(Next.js、Nuxt、Astro、SvelteKit、Remix、WordPress、Hugo、Jekyll、11ty、プレーン HTML)
<head> の管理場所を探す(レイアウトファイル、ドキュメントコンポーネント、プラグイン、テーマファイル)
コンテンツの場所を見つける(ページ、MDX/MD ファイル、CMS テンプレート、コンポーネント、PHP テンプレート)
既存の SEO プラグイン/パッケージを確認する(next-seo、@astrojs/sitemap、Yoast など)
サイトが SSR、SSG、またはクライアント側のレンダリングを使用しているか確認する

ステップ 3: 既存の状態を監査する

以下のすべてのチェックを実行します。チェック不合格ごとに、修正するファイルと具体的な修正内容をメモします。

ステップ 4: 優先度順に修正する

優先度 1(ブロッカー)から変更を適用し、その後に進みます。必要な最小限で最も的を絞った変更を加えます。

ステップ 5: 検証する

aeo-audit.sh で監査を再実行することをお勧めします
目標: 80 以上の全体スコア(B+ グレード以上)

スコアリングモデル

AEO 監査スコアは 2 つの半分を組み合わせます。

基礎スコア(50%) — 16 の決定的なチェック、ページごとのパス/フェイル、サイト全体で集計(80%+ のページがパスする必要がある)
インテリジェンススコア(50%) — 6 つの LLM により評価されるコンテンツ品質ディメンション(0-5 スケール)

最終スコア = 50% 基礎 + 50% インテリジェンス → 文字グレード(A+ = 95-100、A = 90-94、B+ = 80-84、...、F = 40 未満)。

優先度 1: ブロッカー(最初にこれらを修正する)

AI ボットアクセス(12 ポイント)

robots.txt は以下の 9 つの AI クローラーをブロックしてはなりません。GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended、OAI-SearchBot、anthropic-ai、ChatGPT-User、Bytespider、CCBot。

修正: robots.txt を開く(プロジェクトルート、public/robots.txt、またはフレームワーク同等物)。これらのボットに対する Disallow ルールを削除します。robots.txt が存在しない場合は、作成します。

User-agent: *
Allow: /

User-agent: GPTBot
Allow: /

User-agent: ClaudeBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

User-agent: Google-Extended
Allow: /

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: anthropic-ai
Allow: /

User-agent: ChatGPT-User
Allow: /

User-agent: Bytespider
Allow: /

User-agent: CCBot
Allow: /

Sitemap: https://YOURDOMAIN.com/sitemap.xml

AI ボットがブロックされている場合、他に何も重要ではありません。これは #1 の前提条件です。

AI にアクセス可能なメタタグ(6 ポイント)

ページは robots メタタグまたは X-Robots-Tag ヘッダーに nosnippet、noai、noimageai を持つべきではありません。これらを検索し、公開コンテンツページから削除します。

インデックス可能性(10 ポイント)

公開ページに <meta name="robots" content="noindex"> を持つべきではありません。コードベースを noindex で検索し、不適切な場所から削除します。

優先度 2: 高インパクト構造

構造化データ / JSON-LD(8 ポイント)

すべてのページには少なくとも 1 つの <script type="application/ld+json"> ブロックが必要です。認識された @type 値(追加 8 ポイント): Organization、WebSite、WebPage、Article、Product、FAQPage、BreadcrumbList、LocalBusiness、Person、Event、HowTo、Recipe、VideoObject、SoftwareApplication。

最小限のセットアップ:

サイト全体: ルートレイアウトの Organization スキーマ
ホームページ: SearchAction を含む WebSite スキーマ
ブログ投稿: 著者、datePublished、dateModified を含む Article スキーマ
製品ページ: Product スキーマ
FAQ セクション: FAQPage スキーマ

ページタイトル(10 ポイント)

すべての <title> は 10 文字以上である必要があります。各ページに一意の説明的なタイトルが必要です。形式: [ページトピック] | [ブランド]。50-60 文字を目指してください。

メタディスクリプション(10 ポイント)

すべてのページに <meta name="description"> が 50 文字以上必要です。一意の説明を書いてください(120-160 文字が理想的)。答え/価値で始めます。埋め草ではなく。

テキスト深度(12 ポイント)

各ページには 250 文字以上の読みやすい本文が必要です(ナビゲーション、フッター、ボイラープレートを除く)。重要なページでは 500-2,000 語を目指してください。2,900 語以上の記事は平均 5.1 回の AI 引用を得ており、800 語未満は 3.2 回です(SE Ranking、2025 — 2.3M ページ分析済)。

SPA/コンポーネントサイトの場合: コンテンツがサーバーレンダリングされるか静的に生成されることを確認してください。

llms.txt(10 ポイント)

/.well-known/llms.txt を見出し、リンク、100 文字以上で作成します。

# [Your Site Name]

> Brief description of what your site/product does.

## Documentation
- [Getting Started](https://yourdomain.com/docs/getting-started)
- [API Reference](https://yourdomain.com/docs/api)

## Key Pages
- [About](https://yourdomain.com/about)
- [Pricing](https://yourdomain.com/pricing)
- [Blog](https://yourdomain.com/blog)

## Policies
- [Terms of Service](https://yourdomain.com/terms)
- [Privacy Policy](https://yourdomain.com/privacy)

また、重要なページの完全なコンテンツをインラインで記載した llms-full.txt を作成することも検討してください。

優先度 3: コンテンツ品質

見出しの階層構造(6 ポイント)

適切な H1 → H2 → H3 のネスト。ページごとに正確に 1 つの <h1>(8 ポイント)。2 つ以上の見出しレベル。スキップなし(H2 なしの H1 → H3 は誤り)。見出し間に 120-180 語を使用 — このレベルは、より短いセクションよりも ChatGPT 引用が 70% 多く得られます(SE Ranking、2025)。

内部リンク(10 ポイント)

ページごとに 5 つ以上の内部リンク。説明的なアンカーテキストを使用します。追加: ブレッドクラムズ、関連記事、「参照」セクション、コンテキスト内インラインリンク。

正規 URL(8 ポイント)

すべてのページに <link rel="canonical" href="..."> が絶対 URL で必要です。末尾スラッシュを一貫して処理します。

Open Graph(8 ポイント)

すべてのページに og:title と og:description が必要です。また、og:image、og:url、og:type を追加します。

画像 Alt カバレッジ(8 ポイント)

80%+ の <img> タグには alt 属性が必要です。装飾用画像: alt=""。

Alt テキストは視覚的な形式ではなく結論を説明する必要があります。AI エンジンとスクリーンリーダーの両方が要点を必要とします。

悪い例: alt="棒グラフ" または alt="結果を示すグラフ"
良い例: alt="GEO 最適化ページは AI 引用を 41% 多く獲得(KDD 2024、N=10K クエリ)"

チャートとデータビジュアルの場合: 画像だけは LLM に見えません。すべてのチャートには、その隣にテキストサマリーと HTML データテーブルが必要です。これが AI が実際に引用するものです。データビジュアライゼーション用に完全な GEO テキストレイヤーが必要な場合は、create-geo-charts スキルを使用してください。

RSS/Atom フィード(8 ポイント)

フィードを公開し、発見リンクを追加します。

<link rel="alternate" type="application/rss+xml" title="RSS Feed" href="/feed.xml" />

lastmod を含むサイトマップ

直接スコアリングされませんが、鮮度シグナルに重要です。<lastmod> 日付を含む sitemap.xml を生成します。robots.txt から参照します。

優先度 4: GEO コンテンツ最適化

これらの戦略は、GEO 論文(Aggarwal et al.、KDD 2024 — Princeton、Georgia Tech、IIT Delhi、Allen AI)からのピアレビュー済み研究と大規模業界研究によってサポートされています。

信頼できるソースからの引用を追加(+41% の可視性)

最も効果的な GEO 戦略です。専門家、研究、または公式ソースから直接引用を含めます。これは GEO 論文あたりの #1 最適化です。

弱い: 「専門家はこのアプローチがうまく機能すると言っています。」
強い: 「AI 研究の Harvard 部門長である Jane Smith 博士が述べたように、『このアプローチは本番システムのエラー率を 40% 削減します。』」

統計とデータポイントを追加(+33% の可視性)

#2 GEO 戦略。特定の数値、パーセンテージ、日付、測定値を含めます。150-200 語ごとに少なくとも 1 つのデータポイントが含まれるべきです。

弱い: 「私たちのプラットフォームは著しく高速です。」
強い: 「私たちのプラットフォームは 1 秒間に 10,000 リクエストを処理し、中央値レイテンシーは 12ms です。これは 2025 年 1 月に実行されたベンチマークに基づいています。」

テキスト参照でソースを引用(+28% の可視性)

#3 GEO 戦略。ソースをインラインで命名します。研究、レポート、公式ドキュメントにリンクします。

弱い: 「研究はこれが効果的であることを示しています。」
強い: 「2024 年の McKinsey レポートによると、このアプローチを採用した企業は 35% より高い収益成長を見ました。」

重要な発見: ランクの低いサイトが最も恩恵を受けます — 元々 4 番目-5 番目にランクされていたサイトは、ソースを引用することから最大 +115% の可視性向上を見ました(GEO 論文、KDD 2024)。

回答優先コンテンツ構造

ChatGPT 引用の 44.2% はページコンテンツの最初の 30% から来ます(Kevin Indig、Growth Memo、2026 — 1.2M AI 回答分析済)。すべてのセクションを直接的な回答で始めます。前置きではなく。

[H2: 質問形式の見出し]
[1-2 文の直接的な回答]
[証拠を含むサポーティング詳細]
[統計またはソース引用]
[関連するコンテンツへの内部リンク]

前: 「私たちの企業は 2015 年に設立され、...のビジョンで」後: 「[製品]は[カテゴリ]ツールで、[主要機能]です。[オーディエンス]が[特定の結果]を達成するのに役立ち、[メトリック]を[X]% 削減します。」

FAQ セクション

FAQ セクションを含むページは平均 4.9 回の AI 引用を得ており、ないページは 4.4 回です(SE Ranking、2025 — 2.3M ページ)。FAQ コンテンツは FAQ スキーママークアップよりも重要です。両方を追加します。

<section>
  <h2>Frequently Asked Questions</h2>
  <h3>What is [topic]?</h3>
  <p>[Direct answer]. [Supporting detail with evidence].</p>
  <h3>How does [topic] work?</h3>
  <p>[Step-by-step explanation].</p>
</section>

Plus FAQPage JSON-LD schema for the section.

引用可能なブロック

抽出されて単独で意味を成す自己完結型の段落を書きます。

40-60 語 per ブロック
先行するコンテキストを参照する代名詞なし(「it」、「this」)
主語を明示的に命名する
具体的な事実または数字で終わる
比較テーブル、番号付きリスト、定義ブロックを使用する

鮮度シグナル

AI エージェントはより新しいコンテンツを引用します。3 ヶ月以内に更新されたコンテンツは平均 6 回の引用を得ており、2 年以上前のコンテンツは 3.9 回です(SE Ranking、2025)。AI アシスタントは従来のオーガニック検索結果より 25.7% 新しいコンテンツを引用します(Ahrefs、2025 — 17M 引用分析済)。

すべてのコンテンツページに追加します。

<meta property="article:published_time" content="2025-01-15T00:00:00Z" />
<meta property="article:modified_time" content="2025-06-01T00:00:00Z" />

「最後に更新: [日付]」をページに目に見えるように表示します。定期的な更新でブログまたはチェンジログを維持します。

構造的明確性

セマンティック HTML を使用します。<main>、<article>、<section>、<nav>、<aside>。明確な H2/H3 階層を持つコンテンツは引用を獲得する可能性が 2.8 倍高いです(AirOps、2025)。重要なコンテンツが HTML にあること(SSR/SSG)を確認し、クライアント側の JS で読み込まれていません。

フレームワーク固有のパターン

Next.js (App Router)

メタデータ (app/page.tsx または app/layout.tsx):

import type { Metadata } from 'next'

export const metadata: Metadata = {
  title: 'Page Title | Brand',
  description: 'Descriptive meta description of 120-160 characters.',
  alternates: { canonical: 'https://yourdomain.com/page' },
  openGraph: {
    title: 'Page Title',
    description: 'Social sharing description.',
    url: 'https://yourdomain.com/page',
    images: [{ url: 'https://yourdomain.com/og-image.jpg' }],
  },
  robots: { index: true, follow: true },
}

JSON-LD:

export default function Page() {
  const jsonLd = {
    '@context': 'https://schema.org',
    '@type': 'Article',
    headline: 'Article Title',
    datePublished: '2025-01-15',
    dateModified: '2025-06-01',
    author: { '@type': 'Person', name: 'Author Name' },
  }
  return (
    <>
      <script type="application/ld+json" dangerouslySetInnerHTML={{ __html: JSON.stringify(jsonLd) }} />
      <article><h1>Article Title</h1>{/* Content */}</article>
    </>
  )
}

robots.txt (app/robots.ts):

import type { MetadataRoute } from 'next'
export default function robots(): MetadataRoute.Robots {
  return {
    rules: [
      { userAgent: '*', allow: '/' },
      { userAgent: 'GPTBot', allow: '/' },
      { userAgent: 'ClaudeBot', allow: '/' },
      { userAgent: 'PerplexityBot', allow: '/' },
      { userAgent: 'Google-Extended', allow: '/' },
    ],
    sitemap: 'https://yourdomain.com/sitemap.xml',
  }
}

Sitemap (app/sitemap.ts):

import type { MetadataRoute } from 'next'
export default function sitemap(): MetadataRoute.Sitemap {
  return [
    { url: 'https://yourdomain.com', lastModified: new Date(), changeFrequency: 'weekly', priority: 1 },
    { url: 'https://yourdomain.com/about', lastModified: new Date(), changeFrequency: 'monthly', priority: 0.8 },
  ]
}

Nuxt 3

メタデータ (app.vue またはページコンポーネント内):

<script setup>
useSeoMeta({
  title: 'Page Title | Brand',
  description: 'Descriptive meta description.',
  ogTitle: 'Page Title',
  ogDescription: 'Social sharing description.',
  ogImage: 'https://yourdomain.com/og-image.jpg',
})
useHead({
  link: [{ rel: 'canonical', href: 'https://yourdomain.com/page' }],
})
</script>

JSON-LD (nuxt-schema-org の useSchemaOrg を使用):

<script setup>
useSchemaOrg([
  defineArticle({
    headline: 'Article Title',
    datePublished: '2025-01-15',
    dateModified: '2025-06-01',
    author: { name: 'Author Name' },
  }),
])
</script>

SvelteKit

メタデータ (+page.svelte または +layout.svelte 内):

<svelte:head>
  <title>Page Title | Brand</title>
  <meta name="description" content="Descriptive meta description." />
  <link rel="canonical" href="https://yourdomain.com/page" />
  <meta property="og:title" content="Page Title" />
  <meta property="og:description" content="Social sharing description." />
</svelte:head>

JSON-LD:

<svelte:head>
  {@html `<script type="application/ld+json">${JSON.stringify({
    "@context": "https://schema.org",
    "@type": "Article",
    "headline": "Article Title",
    "datePublished": "2025-01-15"
  })}</script>`}
</svelte:head>

Astro

レイアウト (src/layouts/Base.astro):

---
const { title, description, canonical, publishedDate } = Astro.props
---
<head>
  <title>{title}</title>
  <meta name="description" content={description} />
  <link rel="canonical" href={canonical} />
  <meta property="og:title" content={title} />
  <meta property="og:description" content={description} />
  {publishedDate && <meta property="article:published_time" content={publishedDate} />}
  <link rel="alternate" type="application/rss+xml" title="RSS Feed" href="/feed.xml" />
</head>

自動サイトマップ生成には @astrojs/sitemap を使用します。

WordPress

functions.php — JSON-LD を追加:

function add_json_ld_schema() {
  if (is_singular('post')) {
    $schema = [
      '@context' => 'https://schema.org',
      '@type' => 'Article',
      'headline' => get_the_title(),
      'datePublished' => get_the_date('c'),
      'dateModified' => get_the_modified_date('c'),
      'author' => ['@type' => 'Person', 'name' => get_the_author()],
    ];
    echo '<script type="application/ld+json">' . json_encode($schema) . '</script>';
  }
}
add_action('wp_head', 'add_json_ld_schema');

robots.txt — WordPress は設定 > 読み込みで管理します。プラグイン(Yoast、Rank Math)経由または Web ルートのカスタム robots.txt を通じて AI ボットルールを追加します。

llms.txt — WordPress ルートディレクトリに .well-known/llms.txt を作成するか、プラグイン/リライトルールを使用します。

Hugo

メタデータ (layouts/partials/head.html 内):

<title>{{ .Title }} | {{ .Site.Title }}</title>
<meta name="description" content="{{ .Description }}" />
<link rel="canonical" href="{{ .Permalink }}" />
<meta property="og:title" content="{{ .Title }}" />
<meta property="og:description" content="{{ .Description }}" />
{{ if .Date }}<meta property="article:published_time" content="{{ .Date.Format "2006-01-02T15:04:05Z07:00" }}" />{{ end }}
{{ if .Lastmod }}<meta property="article:modified_time" content="{{ .Lastmod.Format "2006-01-02T15:04:05Z07:00" }}" />{{ end }}

JSON-LD (layouts/partials/schema.html 内):

{{ if .IsPage }}
<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "{{ .Title }}",
  "datePublished": "{{ .Date.Format "2006-01-02" }}",
  "dateModified": "{{ .Lastmod.Format "2006-01-02" }}",
  "author": { "@type": "Person", "name": "{{ .Params.author | default .Site.Params.author }}" }
}
</script>
{{ end }}

Hugo はデフォルトで /index.xml に RSS を生成します。クリーンな HTML 出力には hugo --minify を使用します。

Jekyll / 11ty

Jekyll — jekyll-seo-tag および jekyll-sitemap gems を使用します。_includes/head.html で JSON-LD を追加します。jekyll-feed gem 経由で RSS。

11ty — フィード用に @11ty/eleventy-plugin-rss を使用します。_includes/base.njk の Nunjucks/Liquid テンプレートを通じてメタデータを追加します。カスタムテンプレートまたは eleventy-plugin-sitemap でサイトマップを生成します。

Remix

メタデータ(ルート meta 関数内):

export const meta: MetaFunction = () => [
  { title: 'Page Title | Brand' },
  { name: 'description', content: 'Descriptive meta description.' },
  { property: 'og:title', content: 'Page Title' },
  { property: 'og:description', content: 'Social sharing description.' },
  { tagName: 'link', rel: 'canonical', href: 'https://yourdomain.com/page' },
]

検証チェックリスト

変更を加えた後、次を確認します。

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

SKILL.md 本文