seo-geo

自分のサイトが検索でどう見えているかを、ひととおり洗い出したいときのスキルです。従来の検索（Google・Bing）と、AI の検索（ChatGPT・Perplexity・Gemini・Copilot・Claude）の両方を 1 本で扱います。

本文の考え方の軸は、AI の検索はページを並べるのではなく出典として引用する、というものです。引用されることを新しい「1 位」と見なし、それを狙う工夫を GEO（Generative Engine Optimization）と呼んでいます。

点検から報告までの流れ

5 段

同梱ファイル（SKILL.md を除く）

17 件

SKILL.md（2026-10-23 時点）

8,483 バイト

5 段で進める

1. サイトを点検する点検スクリプト、メタタグ、robots.txt、サイトマップ、AI のクローラーの許可
2. キーワードを調べるWeb 検索で検索量・難しさ・競合を調べ、ロングテールと海外での意味の衝突を探す
3. GEO を当てる論文の 9 つの手法、FAQPage の構造化データ、答えを先に置く構成
4. 従来の SEO を整えるメタタグと OGP の雛形、JSON-LD の型、内容の点検表
5. 確かめて報告するリッチリザルトの検証、インデックスの確認、決まった形の報告

無料の点検スクリプトで現状をつかむ

最初の段で使う scripts/seo_audit.py は、API を使わずに URL を 1 つ点検します。見るのは、タイトルと説明文の有無と長さ、OGP のタグ、最初の見出し（H1）、JSON-LD の数、読み込みにかかった秒数（3 秒未満なら good）です。

続けて robots.txt があるか、そこに GPTBot・PerplexityBot・ClaudeBot・anthropic-ai・ChatGPT-User の名前が出てくるか、sitemap.xml があるかを確かめます。robots.txt は名前が書かれているかを数えるだけで、許可か拒否かまでは判定しません。

AI の検索向けの工夫を 9 つの手法で当てる

3 段目は、プリンストン大学などの論文（GEO、arXiv:2311.09735）が試した手法を表にしています。出典を引く、統計の数字を足す、引用を足す、権威のある口調にする、わかりやすくする、専門用語を入れる、語彙を増やす、流暢にする、の 8 つに上げ幅の数字が付いています。

9 つ目のキーワードの詰め込みは、見え方を下げるので避けよ、という扱いです。いちばん効く組み合わせは流暢さと統計の数字、と書かれています。

構成の面では、答えを最初に置く、見出しの階層を守る、比較は表にする、段落は 2〜3 文まで、を勧めています。references/geo-research.md には、手法ごとの書き換えの前後の例が載っています。

従来の SEO は雛形で整える

4 段目は、タイトル・説明文・OGP・Twitter カードのメタタグの雛形と、ページの種類ごとの JSON-LD の型（WebPage・Article・FAQPage・Product・Organization・SoftwareApplication）です。references/schema-templates.md には、HowTo・BreadcrumbList・LocalBusiness・SpeakableSpecification を含む 10 種の雛形があります。

内容の点検表は、H1 に主なキーワード、画像の代替テキスト、関連ページへの内部リンク、外へのリンクの rel="noopener noreferrer"、スマートフォンでの見え方、3 秒未満の読み込み、の 6 項目です。

媒体ごとの違いも並べている

ChatGPT・Perplexity・Google の AI 概要・Copilot と Bing・Claude の 5 つについて、引用されやすくする工夫を挙げています。Perplexity なら PerplexityBot を許可して PDF を置く、Copilot なら Bing にインデックスされていることが前提、Claude なら Brave Search にインデックスされていること、といった具合です。

詳しい根拠は references/platform-algorithms.md にまとめられていて、調査会社の調べた数字が多く引かれています。

• Google の公式見解と AI の検索を分けて扱いたい媒体ごとに効く手を分ける側
• 技術的な SEO の点検を順に進めたいクロール・インデックス・内容の点検を順に進める側
• 構造化データを正しく入れたいJSON-LD を整える側
• 数字を約束せず証拠で直したいLighthouse の監査を証拠に直す側

上げ幅の数字を前提に計画を立てたいなら

このスキルの表の「+40%」などの数字は、論文の実験や調査会社の調べから引いたものです。自分のサイトで同じだけ上がる、という約束ではありません。

数字を当てにせず、描画されたページの監査結果を証拠に直すなら addyosmani の seo が向いています。こちらは、順位の要因に重みを作るな、順位の変化を約束するな、と本文で明記しています。

Google とほかの AI の検索を分けて考えたいなら

Google の AI 概要は通常の SEO の延長、ChatGPT や Perplexity は別の手が効く、と分けて扱うなら ai-seo が合います。技術的な点検を順に進めるだけなら seo-audit のほうが範囲が絞れています。

日本語のキーワードを調べたいなら

キーワードを調べるスクリプトは、地域の既定値が米国（2840）です。日本向けに使うなら地域の指定を変える必要があり、SKILL.md の本文はその手順に触れていません。

SKILL.md の手順は、点検する相手のサイトへ curl と点検スクリプトで通信します。キーワードの調査は Web 検索を使い、検証の段では Google のリッチリザルトテストや Schema.org の検証のページを open で開きます。

FAQPage の「+40%」は 9 つの手法とは別の主張

本文は FAQPage の構造化データに「AI での見え方が +40%」と添えていますが、9 つの手法の表には FAQPage は入っていません。論文の 40% は手法の書き換えで上がった最大の幅で、構造化データの効き目を測ったものではありません。

Google 検索の FAQ のリッチリザルトは、2026 年 5 月 7 日から表示されなくなりました（Google の検索文書の更新履歴、2026-10-23 確認）。FAQPage を入れても、Google の検索結果で質問と答えが開くようにはなりません。

古くなった書き方が混ざっている

メタタグの雛形には meta name="keywords" が入っていますが、Google 検索はこのタグを使わず、インデックスにも順位にも影響しない、と Google の文書が書いています（2026-10-23 確認）。references/google-docs-summary.md の Core Web Vitals の表は FID を載せていますが、FID は 2024 年 3 月に INP へ置き換わっています（web.dev、2026-10-23 確認）。

媒体ごとの数字には出典が並ぶだけ

「Claude は Google ではなく Brave Search を使う」「被リンクの元が 35 万ドメインを超えると平均 8.4 回引用される」などは、参考資料が調査の名前とともに挙げている数字です。各社の公式の説明ではないものが多いので、方針を決める前に一次の出典を確かめてください。

ほかのスキルを前提にしている

本文は、SEO の専門家の発信を探すのに twitter のスキル、議論を探すのに reddit のスキルと組み合わせると良い、と書いています。どちらも同じリポジトリの別のスキルで、このスキルだけを入れても手元にはありません。

ライセンス

プラグインの定義に書かれたライセンスは MIT です。

API の鍵が無くても使えますか

使えます。最初の段の scripts/seo_audit.py と、curl でメタタグ・robots.txt・サイトマップを見る手順は、鍵が要りません。キーワード・競合・被リンク・検索結果を調べる残りのスクリプトだけが DataForSEO の契約を前提にしています。

ページを書き換えますか

SKILL.md の手順は、点検、雛形の提示、検証、報告までです。書き換えの手順は書かれていませんが、エージェントが雛形をもとにファイルを直すことはありえます。点検だけでよいなら、書き換えないよう頼むときに伝えてください。

報告はどんな形で出ますか

現状（メタタグ・構造化データ・AI のクローラーの許可・スマートフォン・読み込みの秒数）を○×で並べ、優先の順に 3 つの提案、当てた GEO の工夫のチェック欄、という Markdown の形が決まっています。当てた工夫の欄は、FAQPage・統計の数字・出典・答えを先に置く構成の 4 つです。

対応しているエージェントはどれですか

公開元の README が、npx skills add で使える先として Claude Code と Codex を挙げています（2026-10-23 確認）。README はほかに Cursor・Factory Droid・OpenCode なども挙げていますが、当サイトが表示しているのは Claude Code と Codex の 2 つです。