content-optimizer

SERP に基づくコンテンツスコアリング、エンティティ分析、実践的な SEO 推奨事項。
コンテンツを上位表示ページと比較してスコアリングします。改善すべき点が正確にわかります。

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Content Optimizer を選ぶ理由

有料のコンテンツ最適化ツールでは、SERP に基づくスコアリングに月額 89～170 ドルかかります。Content Optimizer なら、同じ分析を 無料で、セルフホスト可能な状態で、拡張可能な形で 利用できます。

機能	Content Optimizer	Surfer SEO	Clearscope	Frase
価格	無料	月額 89 ドル	月額 170 ドル	月額 15 ドル
セルフホスト可能	:white_check_mark:	:x:	:x:	:x:
オープンソース	:white_check_mark:	:x:	:x:	:x:
コンテンツスコアリング	:white_check_mark:	:white_check_mark:	:white_check_mark:	:white_check_mark:
キーワード分析	:white_check_mark:	:white_check_mark:	:white_check_mark:	:white_check_mark:
読みやすさ分析	:white_check_mark:	:white_check_mark:	:white_check_mark:	:white_check_mark:
見出しの最適化	:white_check_mark:	:white_check_mark:	:white_check_mark:	:x:
エンティティ／トピックの網羅性	:white_check_mark:	:white_check_mark:	:white_check_mark:	:white_check_mark:
MCP サーバー	:white_check_mark:	:x:	:x:	:x:
AI エディターとの連携	:white_check_mark:	:x:	:x:	:x:
API アクセス	:white_check_mark:	有料アドオン	:x:	有料アドオン
データ制限なし	:white_check_mark:	クレジット制	クレジット制	クレジット制

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:sparkles: 機能

:dart: コンテンツスコアリング — 7 つの SEO カテゴリーについて、カテゴリーごとの内訳とともにコンテンツを 0～100 でスコアリングします

:mag: SERP 分析 — 上位表示ページの単語数、見出し、トピックのベンチマークを分析します

:abc: 読みやすさ分析 — Flesch-Kincaid スコア、学年レベル、文の長さ、読了時間を分析します

:bookmark_tabs: 見出しの最適化 — 階層の問題を検出し、キーワードを盛り込んだ見出し構成を提案します

:brain: エンティティの網羅性 — 競合が扱っていて、自分のコンテンツに欠けているトピックを見つけます

:clipboard: 実践的な推奨事項 — 影響度に基づいて優先順位付けされた改善案を提示します

:robot: MCP サーバー — Claude Desktop、Cursor、その他の MCP 対応 AI ツールで利用できます

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:chart_with_upwards_trend: スコアのカテゴリ

カテゴリ	最大ポイント	測定内容
キーワードの使用状況	20	密度、最初の段落や見出しでの配置
単語数	15	コンテンツの長さとSERPの平均値および目標値との比較
見出し構造	15	H1/H2/H3の階層、数、キーワードの有無
読みやすさ	15	Flesch-Kincaidスコア、学年レベル
エンティティの網羅性	15	SERP上の競合とのトピック網羅性の比較
コンテンツの深さ	10	段落、リスト、統計、データポイント
内部構造	10	導入、結論、論理的な流れ
	100

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:camera: スクリーンショット

スクリーンショットは近日公開予定です。ウェブUIは現在開発中です。

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:rocket: セルフホストのセットアップ

前提条件

• Node.js 18+
• npm 9+

インストール

git clone https://github.com/sharozdawa/content-optimizer.git
cd content-optimizer
npm install

開発

npm run dev

http://localhost:3000を開きます。

本番環境向けビルド

npm run build
npm start

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:electric_plug: MCP サーバー

MCP サーバーを使うと、Claude DesktopやCursorなどのAIコーディングツール内でContent Optimizerを直接使用できます。

npxでインストール

セットアップは不要です。設定を追加するだけです。

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "content-optimizer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "content-optimizer-mcp"]
    }
  }
}

Cursor

プロジェクト内の.cursor/mcp.jsonに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "content-optimizer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "content-optimizer-mcp"]
    }
  }
}

ソースからビルド

cd mcp-server
npm install
npm run build

次に、MCP設定のコマンドとしてnode ./mcp-server/dist/index.jsを使用します。

MCP ツール

ツール	説明
score_content	7つのカテゴリ（0～100）でキーワードに対するコンテンツのスコアを評価します
analyze_keyword	SERPデータを分析します。単語数、見出し、トピックを含む上位10件の結果を表示します
get_content_recommendations	優先度順に改善の推奨事項を取得します
check_readability	Flesch-Kincaidスコア、学年レベル、文の統計、読了時間を確認します
find_missing_topics	SERP上の競合のトピックのうち、コンテンツに含まれていないものを見つけます
optimize_headings	見出し構造を分析し、改善案を提示します

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:open_book: その他のオープンソースSEOツール

プロジェクト	説明
Schema Generator	Product、Article、FAQ、HowToなど、あらゆるページの構造化データ（JSON-LD）を生成します
AI Visibility	AI検索エンジン（ChatGPT、Perplexity、Gemini）でのブランドの表示状況を追跡します
IndexNow MCP	コンテンツの公開時や更新時に、検索エンジンへすぐに通知します
HumanPen	AIコンテンツを人間らしく整えるツール。AIが生成した文章を自然な表現にします

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:handshake: コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！ガイドラインについてはCONTRIBUTING.mdをご覧ください。

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:page_facing_up: ライセンス

MIT — 詳細についてはLICENSEをご覧ください。

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Sharoz Dawaが制作