30x-seo-content-audit について
従来の SEO 品質と AI 検索での引用準備度を評価するコンテンツ監査スキルです。構造化された基準とスコア付きレポート形式を備えています。
主な機能
- 01E-E-A-T コンテンツ評価
- 02キーワードと可読性の確認
- 03AI 引用準備度の評価
- 04構成と鮮度の確認
- 05スコア付き監査レポート形式
活用シーン
- 01公開前のページ確認
- 02既存 SEO コンテンツの課題発見
- 03AI 検索での引用に向けた最適化
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/30x-seo-content-auditを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
コンテンツ品質監査
従来の SEO（E-E-A-T）と AI 検索（引用されやすさ）の両方を確認します
2 つの評価軸
| 評価軸 | 目標 | 主な指標 |
|---|---|---|
| 従来の SEO | Google の検索順位 | E-E-A-T スコア、キーワード、構成 |
| AI による引用されやすさ | ChatGPT／Perplexity による引用 | 抽出しやすさ、権威性を示すシグナル、第三者サイトでの掲載 |
パート 1：従来の SEO — E-E-A-T 分析
E-E-A-T フレームワーク（2025 年 9 月 QRG 更新版）
詳しい基準は seo/references/eeat-framework.md を参照してください。
経験（実体験を示すシグナル）
- 独自調査、事例研究、実施前後の結果
- 個人的な体験談、プロセスの記録
- 独自のデータ、独自の知見
- 直接体験に基づく写真／動画
専門性
- 著者の資格、認定、プロフィール
- トピックに関連する職歴
- 対象読者に適した技術的な深さ
- 正確で、情報源が明記された主張
権威性
- 権威ある情報源からの外部引用、被リンク
- ブランドへの言及、業界での評価
- 認知度の高いメディアへの掲載
- 他の専門家からの引用
信頼性
- 連絡先情報、所在地
- プライバシーポリシー、利用規約
- 顧客の推薦文、レビュー
- 日付の明記、透明性のある訂正
- 安全なサイト（HTTPS）
コンテンツ指標
文字数の分析
ページの種類ごとの最低文字数と比較します。
| ページの種類 | 最低文字数 |
|---|---|
| ホームページ | 500 |
| サービスページ | 800 |
| ブログ記事 | 1,500 |
| 製品ページ | 300 以上（複雑な製品は 400 以上） |
| 地域ページ | 500～600 |
重要： これらはトピックを網羅するための最低基準であり、目標ではありません。Google は、文字数が直接的なランキング要因ではないことを確認しています。目標は、トピックを包括的に網羅することです。検索クエリに十分に答える 500 語のページは、答えられていない 2,000 語のページより上位に表示されます。これらの数値は、網羅性を十分に確保するための目安として使い、厳格な要件とはみなさないでください。
読みやすさ
- Flesch Reading Ease：一般読者向けの目標は 60～70
注： Flesch Reading Ease はコンテンツの読みやすさを測る有用な代替指標ですが、Google の直接的なランキング要因ではありません。John Mueller は、Google が基本的な可読性スコアをランキングに使用していないことを確認しています。Yoast は v19.3 で Flesch スコアの優先度を下げました。読みやすさの分析はコンテンツ品質の指標として使い、直接最適化する SEO 指標とはみなさないでください。
- 学年レベル：対象読者に合わせる
- 文の長さ：平均 15～20 語
- 段落の長さ：2～4 文
キーワードの最適化
- 主要キーワードをタイトル、H1、最初の 100 語に含める
- 自然な出現率（1～3%）
- 意味的なバリエーションを含める
- キーワードの詰め込みを避ける
コンテンツの構成
- 論理的な見出し階層（H1 → H2 → H3）
- 内容を把握しやすい、説明的な見出しを付けたセクション
- 適切な箇所で箇条書きや番号付きリストを使う
- 長文コンテンツには目次を付ける
マルチメディア
- 適切な代替テキストを付けた関連画像
- 適切な箇所に動画を配置
- 複雑なデータにはインフォグラフィックを使用
- 統計にはチャートやグラフを使用
内部リンク
- 1,000 語あたり 3～5 個の関連する内部リンク
- 内容が分かるアンカーテキスト
- 関連コンテンツへのリンク
- 孤立したページを作らない
外部リンク
- 権威ある情報源を引用する
- ユーザー体験を考慮し、新しいタブで開く
- 妥当な数にする（過剰にしない）
AI コンテンツの評価（2025 年 9 月 QRG への追加）
Google の評価者は現在、コンテンツが AI によって生成されたように見えるかどうかを正式に評価しています。
許容される AI コンテンツ
- 真の E-E-A-T を示している
- 独自の価値を提供している
- 人間による監督と編集を経ている
- 独自の知見を含んでいる
低品質な AI コンテンツの兆候
- 汎用的な言い回しで、具体性に欠ける
- 独自の知見がない
- ページ間で構成が繰り返されている
- 執筆者の記載がない
- 事実誤認がある
有用なコンテンツ システム（2024年3月）： 有用なコンテンツ システムは、2024年3月のコア アップデート中に Google のコアランキングアルゴリズムに統合されました。独立した分類器としては機能していません。有用性のシグナルは、すべてのコア アップデートで重み付けされます。原則（ユーザー第一のコンテンツ、E-E-A-T の実証、ユーザーの意図を満たすこと）は変わりませんが、個別の HCU アップデートではなく、継続的に適用されます。
AI 引用への対応（GEO シグナル）
AI 検索エンジン（ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews）向けに最適化します。
- 統計や事実を含む、明確で引用しやすい記述
- 構造化データ（特にデータポイント向け）
- 強固な見出し階層（H1→H2→H3 の流れ）
- 重要な質問に対して、回答を先に示す形式
- 比較データには表やリストを使用
- 明確な帰属表示と出典の引用
AI 検索での可視性と GEO（2025～2026年）
Google AI Mode は、Google 検索の独立したタブとして2025年5月に一般公開され、180以上の国で利用できます。オーガニック検索結果の上に表示される AI Overviews とは異なり、AI Mode はオーガニック検索結果へのリンクを一切表示しない、完全な対話型検索体験を提供します。そのため、AI に引用されることが唯一の可視性を得る手段となります。
AI に引用されるための主な最適化戦略：
- 構造化された回答： AI システムが抽出して引用できる、明確な質問と回答の形式、定義のパターン、段階的な手順
- ファーストパーティデータ： 独自の調査、統計、ケーススタディ、独自のデータセットは、AI システムによって高く引用されます
- スキーママークアップ： Article、FAQ（Google 以外の AI プラットフォーム向け）、構造化コンテンツのスキーマは、AI システムによるコンテンツの解析と帰属表示に役立ちます
- トピックに関する権威性： AI システムは、深い専門知識を示す情報源を優先的に引用します。個別のページではなく、コンテンツクラスターを構築します
- エンティティの明確化： 構造化データ（Organization、Person スキーマ）を使って、ブランド、著者、主要な概念を明確に定義します
- 複数プラットフォームの追跡： 従来のランキングだけでなく、Google AI Overviews、AI Mode、ChatGPT、Perplexity、Bing Copilot での可視性を監視します。AI による引用は、オーガニック検索のランキングやトラフィックと並ぶ独立した KPI として扱います。
生成エンジン最適化（GEO）：
GEO は、AI が生成する回答に特化してコンテンツを最適化する、新たな分野です。主な GEO シグナルには、引用しやすさ（明確で簡潔、抽出可能な事実）、帰属表示（コンテンツ内の出典引用）、構造（整理された見出し階層）、鮮度（データの定期的な更新）があります。詳細な GEO ワークフローについては、seo-geo スキルを相互参照してください。
コンテンツの鮮度
- 公開日を表示する
- コンテンツを改訂した場合は、最終更新日を表示する
- 変化の速いトピックについて、更新されていない状態で12か月以上経過したコンテンツにフラグを付ける
出力
コンテンツ品質スコア：XX/100
E-E-A-T の内訳
| 要素 | スコア | 主なシグナル |
|---|---|---|
| 経験 | XX/25 | ... |
| 専門性 | XX/25 | ... |
| 権威性 | XX/25 | ... |
| 信頼性 | XX/25 | ... |
AI 引用対応度：XX/100
見つかった問題
推奨事項
第2部：AI に引用されやすいコンテンツ — 3つの柱
出典：Princeton の GEO 研究 + 業界のベストプラクティス
柱 1：構造（抽出可能性）
AI システムはページ全体ではなく、段落を抽出します。各重要な主張は、それ単独で意味が通じるようにしてください。
| コンテンツブロックの種類 | 用途 | 例 |
|---|---|---|
| 定義ブロック | 「X とは何ですか？」 | 「CRM は顧客関係を管理するソフトウェアです……」 |
| 手順ブロック | 「X の方法は？」 | 「ステップ 1…… ステップ 2…… ステップ 3……」 |
| 比較表 | 「X と Y の比較」 | 機能比較表 |
| 長所・短所ブロック | 評価に関するクエリ | 「長所：…… 短所：……」 |
| FAQ ブロック | よくある質問 | 質問：…… 回答：…… |
| 統計ブロック | データによる裏付け | 「2025 年の調査によると、ユーザーの 73% が……」 |
構成のルール：
- 各段落の冒頭で答えを示します（要点を埋もれさせないでください）
- 重要な段落は 40〜60 語にします（AI が抽出するのに最適な長さ）
- H2/H3 見出しは疑問文形式にします（ユーザーの検索内容に合わせます）
- 比較には表、手順にはリストを使います
柱 2：権威性（引用可能性）
| 最適化方法 | 可視性の向上 | 方法 |
|---|---|---|
| 出典を引用する | +40% | 信頼できる引用とリンクを追加します |
| 統計を追加する | +37% | 具体的な数値と出典を示します |
| 専門家の引用 | +30% | 「[専門家] によると……」 |
| 権威ある語調 | +25% | 専門性を示します |
| キーワードの詰め込み | -10% | AI における可視性が低下します |
最適な組み合わせ：流暢さ + 統計 = 最大の向上
柱 3：プレゼンス（第三者への露出）
AI はあなたのウェブサイトだけでなく、あなたが掲載されている場所も引用します。
| プラットフォーム | AI による引用の割合 | 対応 |
|---|---|---|
| Wikipedia | 7.8% | ブランドページの正確性を確保します |
| 1.8% | 関連するコミュニティに参加します | |
| YouTube | 高 | 動画コンテンツを作成します |
| レビューサイト | 中 | G2、Capterra の情報を最新に保ちます |
| Quora | 中 | 関連する質問に詳しく回答します |
総合スコアの出力
Content Quality Audit Report
1. Traditional SEO Score: XX/100
- Experience: XX/25
- Expertise: XX/25
- Authoritativeness: XX/25
- Trustworthiness: XX/25
2. AI Citability Score: XX/100
- Structure Extractability: XX/33
- Authority Signals: XX/33
- Third-Party Presence: XX/33
3. Combined Score: XX/100
4. Priority Fixes
- [Specific recommendations]
[PROTOCOL]：変更時はこのヘッダーを更新し、その後 CLAUDE.md を確認してください