seo-aeo-best-practices
メタデータ・Open Graph・サイトマップ・robots.txt・hreflang・JSON-LD構造化データ・EEATなど、検索エンジンおよびAI回答サーフェス向けのSEO・AEOベストプラクティスを提供するスキルです。ページSEOや技術的SEO・スキーママークアップ・国際SEO・AIオーバービュー対応の実装時、またはGoogle・ChatGPT・Perplexityなどのアシスタント向けにコンテンツを最適化する際にご活用ください。
description の原文を見る
SEO and AEO best practices for metadata, Open Graph, sitemaps, robots.txt, hreflang, JSON-LD structured data, EEAT, and content optimized for search engines and AI answer surfaces. Use this skill when implementing page SEO, technical SEO, schema markup, international SEO, AI-overview readiness, or improving content for Google, ChatGPT, Perplexity, and similar assistants.
SKILL.md 本文
SEO & AEO ベストプラクティス
従来の検索エンジン (SEO) と AI 駆動型の回答エンジン (AEO) の両方向けにコンテンツを最適化するための原則。Google の EEAT ガイドラインと構造化データの実装を含みます。
適用時期
以下の場合にこれらのガイドラインを参照してください:
- メタデータと Open Graph タグの実装
- サイトマップと robots.txt の作成
- JSON-LD 構造化データの追加
- リッチスニペット向けコンテンツの最適化
- AI アシスタント (ChatGPT、Perplexity など) 向けコンテンツの準備
- EEAT 原則を使用したコンテンツ品質の評価
コアコンセプト
SEO (検索エンジン最適化)
従来の検索結果 (Google、Bing) でランク付けされるようコンテンツを最適化すること。
AEO (回答エンジン最適化)
AI システムによる権威あるコンテンツとして選出されるようコンテンツを最適化すること。
EEAT (経験、専門性、権威性、信頼性)
コンテンツの品質を評価するための Google のフレームワーク。
参考資料
タスクに合致した参考資料を 1 つ選択してください。技術的 SEO、構造化データ、EEAT、AI 回答の準備完了度などが対象です。詳細なガイダンスは references/ を参照してください:
references/eeat-principles.md— EEAT 実装と著者スキーマreferences/structured-data.md— JSON-LD パターン (Article、FAQ、Breadcrumb、Product)references/technical-seo.md— 技術的 SEO チェックリスト (メタデータ、サイトマップ、hreflang、robots.txt)references/aeo-considerations.md— AI/AEO に関する考慮事項 (AI Overview、クローラー管理)
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
詳細情報
- 作者
- sanity-io
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/sanity-io/agent-toolkit / ライセンス: MIT
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。