Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 0品質スコア 50/100

seo-geo

Name: seo-geo
Author: agricidaniel

AI Overviews（旧SGE）、ChatGPT検索、Perplexityなどの生成AI検索エンジン向けにコンテンツを最適化するスキルです。ブランド言及シグナル、AIクローラーのアクセシビリティ、llms.txtへの準拠、段落単位の引用スコアリングなど、Generative Engine Optimization（GEO）の総合分析を実行します。「AI Overviews」「SGE」「GEO」「AI search」「Perplexity」「AI citations」などのキーワードが登場する際に活用してください。

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> Optimize content for AI Overviews (formerly SGE), ChatGPT web search, Perplexity, and other AI-powered search experiences. Generative Engine Optimization (GEO) analysis including brand mention signals, AI crawler accessibility, llms.txt compliance, passage-level citability scoring, and platform-specific optimization. Use when user says "AI Overviews", "SGE", "GEO", "AI search", "LLM optimization", "Perplexity", "AI citations", "ChatGPT search", or "AI visibility".

SKILL.md 本文

AI Search / GEO Optimization (February 2026)

主要統計

メトリック	値	ソース
AI Overviews到達ユーザー	200以上の国で月間15億ユーザー	Google
AI Overviews クエリカバレッジ	全クエリの50%以上	業界データ
AI経由セッション成長率	527% (2025年1月～5月)	SparkToro
ChatGPT 週次アクティブユーザー	9億人	OpenAI
Perplexity 月間クエリ数	5億以上	Perplexity

重要な洞察: ブランドメンション > バックリンク

ブランドメンションはバックリンクと比較して、AI可視性との相関関係が3倍強い。 (Ahrefs 2025年12月の75,000ブランドに対する調査)

シグナル	AI引用との相関関係
YouTube mentions	~0.737 (最強)
Reddit mentions	高
Wikipedia presence	高
LinkedIn presence	中程度
Domain Rating (バックリンク)	~0.266 (弱)

ドメインのわずか11%のみが同じクエリについてChatGPTとGoogle AI Overviewsの両方によって引用されているため、プラットフォーム固有の最適化が重要です。

GEO分析基準 (更新版)

1. 引用可能性スコア (25%)

AI引用の最適段落長: 134～167語

強いシグナル:

特定の事実や統計を含む明確で引用可能な文
コンテキストなしで抽出できる自己完結した回答ブロック
セクション開始後40～60語以内の直接的な回答
特定のソースで属性付けられた主張
「Xとは...」または「Xは...を指す」パターンに続く定義
他の場所に見つからないユニークなデータポイント

弱いシグナル:

曖昧で一般的な陳述
根拠のない意見
結論が埋め込まれている
特定のデータポイントがない

2. 構造的読みやすさ (20%)

AI Overview引用の92%はトップ10ランキングページから来ていますが、47%は順位5位以下のページから来ており、異なる選択ロジックを示しています。

強いシグナル:

クリーンなH1→H2→H3見出し階層
質問ベースの見出し(クエリパターンに一致)
短い段落(2～4文)
比較データ用のテーブル
ステップバイステップまたは複数アイテム用の順序付き/順序なしリスト
クリアなQ&A形式のFAQセクション

弱いシグナル:

構造のないテキストの壁
不一貫な見出し階層
リストやテーブルなし
段落に埋め込まれた情報

3. マルチモーダルコンテンツ (15%)

マルチモーダル要素を含むコンテンツは156%高い選択率を示します。

確認すべき項目:

テキスト+関連画像
ビデオコンテンツ(埋め込みまたはリンク)
インフォグラフィックスとチャート
インタラクティブ要素(計算機、ツール)
メディアをサポートする構造化データ

4. 権威性とブランドシグナル (20%)

強いシグナル:

認証情報付きの著者バイライン
公開日と最終更新日
一次ソース(研究、公式ドキュメント、データ)への引用
組織の認証情報と所属
属性付き専門家クォート
Wikipedia、Wikidataでのエンティティプレゼンス
Reddit、YouTube、LinkedInでのメンション

弱いシグナル:

匿名著者
日付なし
引用されたソースなし
プラットフォーム全体でのブランドプレゼンスなし

5. 技術的アクセシビリティ (20%)

AIクローラーはJavaScriptを実行しません。 サーバーサイドレンダリングが重要です。

確認すべき項目:

サーバーサイドレンダリング(SSR) vs クライアント専用コンテンツ
robots.txtでのAIクローラーアクセス
llms.txtファイルの存在と設定
RSL 1.0 ライセンス条件

AIクローラー検出

robots.txtでこれらのAIクローラーを確認してください:

クローラー	所有者	目的
GPTBot	OpenAI	ChatGPT web search
OAI-SearchBot	OpenAI	OpenAI検索機能
ChatGPT-User	OpenAI	ChatGPTブラウジング
ClaudeBot	Anthropic	Claude web機能
PerplexityBot	Perplexity	Perplexity AI検索
CCBot	Common Crawl	トレーニングデータ(ブロックされることが多い)
anthropic-ai	Anthropic	Claudeトレーニング
Bytespider	ByteDance	TikTok/Douyin AI
cohere-ai	Cohere	Cohereモデル

推奨事項: AI検索可視性のためにGPTBot、OAI-SearchBot、ClaudeBot、PerplexityBotを許可してください。必要に応じてCCBotおよびトレーニングクローラーをブロックしてください。

llms.txt標準

新興のllms.txt標準は、AIクローラーに構造化コンテンツガイダンスを提供します。

場所: /llms.txt (ドメインのルート)

形式:

# サイトのタイトル
> 簡潔な説明

## メインセクション
- [ページタイトル](url): 説明
- [別のページ](url): 説明

## オプション: 主要な事実
- 事実1
- 事実2

確認すべき項目:

/llms.txtの存在
構造化コンテンツガイダンス
キーページのハイライト
連絡先/権威情報

RSL 1.0 (Really Simple Licensing)

機械可読なAIライセンス条件用の新標準(2025年12月)。

サポート企業: Reddit、Yahoo、Medium、Quora、Cloudflare、Akamai、Creative Commons

確認すべき項目: RSLの実装と適切なライセンス条件。

プラットフォーム別最適化

プラットフォーム	キー引用ソース	最適化フォーカス
Google AI Overviews	トップ10ランキングページ(92%)	従来のSEO+段落最適化
ChatGPT	Wikipedia (47.9%)、Reddit (11.3%)	エンティティプレゼンス、権威あるソース
Perplexity	Reddit (46.7%)、Wikipedia	コミュニティ検証、ディスカッション
Bing Copilot	Bingインデックス、権威あるサイト	Bing SEO、IndexNow

出力

GEO-ANALYSIS.mdを生成してください:

GEO準備度スコア: XX/100
プラットフォーム別内訳 (Google AIO、ChatGPT、Perplexityスコア)
AIクローラーアクセス状況 (どのクローラーが許可/ブロックされているか)
llms.txtステータス (存在、欠落、推奨事項)
ブランドメンション分析 (Wikipedia、Reddit、YouTube、LinkedInでのプレゼンス)
段落レベルの引用可能性 (最適な134～167語ブロック特定)
サーバーサイドレンダリングチェック (JavaScript依存分析)
トップ5の最高インパクト変更
スキーマ推奨事項 (AI検出可能性向上のため)
コンテンツ再フォーマット提案 (リライトすべき特定の段落)

クイックウィン

最初の60語で「[トピック]とは?」定義を追加
134～167語の自己完結した回答ブロックを作成
質問ベースのH2/H3見出しを追加
ソース付きの特定の統計を含める
公開日/更新日を追加
著者用のPersonスキーマを実装
robots.txtでキーAIクローラーを許可

中程度の努力

/llms.txtファイルを作成
認証情報+Wikipedia/LinkedInリンク付きの著者バイオを追加
キーコンテンツのサーバーサイドレンダリングを確保
Reddit、YouTubeでのエンティティプレゼンスを構築
データを含む比較テーブルを追加
FAQセクションを実装(商用サイト用のスキーマではなく構造化)

高インパクト

オリジナルリサーチ/サーベイを作成(ユニークな引用可能性)
ブランド/主要人物用のWikipediaプレゼンスを構築
コンテンツメンション付きYouTubeチャネルを立ち上げ
包括的なエンティティリンク実装(プラットフォーム全体のsameAs)
ユニークなツールまたは計算機を開発

DataForSEO統合 (オプション)

DataForSEO MCPツールが利用可能な場合、ai_optimization_chat_gpt_scraperを使用してターゲットクエリのChatGPT web searchリターンを確認し(実際のGEO可視性チェック)、ai_opt_llm_ment_searchとai_opt_llm_ment_top_domainsを使用してAIプラットフォーム全体のLLMメンション追跡を実施します。

エラーハンドリング

シナリオ	アクション
URL到達不可 (DNS失敗、接続拒否)	エラーを明確に報告します。サイトコンテンツを推測しないでください。ユーザーにURLを確認して再度試すことを提案します。
AIクローラーがrobots.txtでブロック	どのクローラーがブロックされ、どのクローラーが許可されているかを正確に報告します。AI検索可視性を有効にするために追加する特定のrobots.txtディレクティブを提供します。
llms.txtが見つからない	その欠落を記録し、サイトのコンテンツ構造に基づいて使用可能なllms.txtテンプレートを提供します。
構造化データが検出されない	ギャップを報告し、AI検出可能性向上のための特定のスキーマ推奨事項(Article、Organization、Person)を提供します。

FLOW Framework統合

プロンプトガイドのAIコンテンツ最適化には、/seo flow optimize <url>を使用してください — FLOWの21個の最適化ステージプロンプトはGEOの引用可能性と構造分析を根拠に基づくAIプロンプトで補完します。

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

詳細情報

作者: agricidaniel
リポジトリ: agricidaniel/claude-seo
ライセンス: MIT
最終更新: 不明

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Source: https://github.com/agricidaniel/claude-seo / ライセンス: MIT

seo-geo

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AI Search / GEO Optimization (February 2026)

主要統計

重要な洞察: ブランドメンション > バックリンク

GEO分析基準 (更新版)

1. 引用可能性スコア (25%)

2. 構造的読みやすさ (20%)

3. マルチモーダルコンテンツ (15%)

4. 権威性とブランドシグナル (20%)

5. 技術的アクセシビリティ (20%)

AIクローラー検出

llms.txt標準

RSL 1.0 (Really Simple Licensing)

プラットフォーム別最適化

出力

クイックウィン

中程度の努力

高インパクト

DataForSEO統合 (オプション)

エラーハンドリング

FLOW Framework統合

詳細情報

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