aeo-audit

/digital-marketing-pro:aeo-audit

目的

AI 回答エンジン全体におけるブランドの可視性と正確性を評価します。ChatGPT、Perplexity、Google AI Mode（I/O 2026 で Google のデフォルトとなった会話型検索機能。2026 年 5 月時点で月間アクティブユーザー約 10 億人）Google AI Overviews、Gemini、Microsoft Copilot によって、ブランドがどのように引用、説明、推奨されているかを分析します。AI における可視性を高めるための最適化案を提示します。

AI Mode と AI Overviews — 両方が重要な理由： AI Overviews は従来の Google 検索結果ページの上部に表示される要約ブロックで、一部のクエリに対して表示されます。AI Mode は会話型のタブ（オプトインしたユーザーには検索のデフォルトとなりました）で、Gemini 3.5 Flash を基盤とし、より深い推論、追加の質問、異なる引用パターンに対応しています。同じクエリでも、2 つの機能が異なる情報源を選ぶケースは多くあります（2026 年 5 月時点の社内観察。「40～60％」は大まかな推定値です。独自のテストセットで再検証してください）。両方を監査してください。

GSC AI Performance Report との照合（2026 年 6 月 3 日に提供開始）： Google Search Console の AI Performance Report（英国で先行提供、続いて全世界で提供予定）では、確認済みのプロパティについて、AI Overviews と AI Mode での実際の インプレッション を確認できます。このスキルによる合成テストの結果は、GSC の実績値と照合してください。ワークフローについては /digital-marketing-pro:gsc-ai-performance を参照してください。重要な注意点：GSC レポートにはクリックデータが意図的に含まれていません。クリックの流入元の把握には GA4 を使用してください（2026 年 5 月 13 日に追加された新しい AI Assistant チャネルグループでは、ChatGPT／Gemini／Claude からの Medium=ai-assistant の参照流入を取得できます。/digital-marketing-pro:analytics-insights を参照してください）。

AI 最適化に関する Google の公式見解（Google AI Optimization Guide、2026 年 5 月 15 日更新）：llms.txt、AI 専用のスキーマ、個別の AI 適格性基準はありません。従来の検索でスニペットに表示される対象となるページは、AI 機能にも表示される対象となります。架空のランキング要因に振り回されて作業を増やさないでください。実際に効果がある施策（エンティティの一貫性、引用に値するスニペット、ナレッジグラフとの整合性）については /digital-marketing-pro:aeo-geo で説明しています。

Information Agents（Google AI Pro／Ultra、2026 年夏に提供開始）： Google は I/O 2026 で、加入者向けにウェブ、ニュース、リアルタイムデータを継続的に監視し、実行可能な機能を備えた要約情報を届ける、新しい種類の常時稼働型エージェントを発表しました。これらが提供開始されると、このスキルの7 つ目のテスト対象になります（ChatGPT／Perplexity／AI Mode／AI Overviews／Gemini／Copilot に追加）。それまでは AI Mode を代替として扱ってください。エージェントは同じ Gemini 3.5 Flash の基盤を使用します。出典：blog.google/search-io-2026。

必要な入力

ユーザーは次の情報を提供する必要があります（または入力を求められます）。

• ブランド名：監査対象のブランド
• ウェブサイト URL：主要ドメイン
• 主要クエリ：ブランドが表示されるべき、潜在顧客が尋ねる可能性のあるクエリを 5～10 件
• 競合他社：比較対象となる競合他社を 2～3 社
• 製品／サービスのカテゴリ：ブランドがどの分野で知られるべきか

プロセス

1. ブランドのコンテキストを読み込む：~/.claude-marketing/brands/_active-brand.jsonを読み、アクティブなスラッグを確認してから、~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.jsonを読み込みます。ブランドのトーン、対象市場のコンプライアンスルール（skills/context-engine/compliance-rules.md）、業界のコンテキストを適用します。ガイドラインも確認します：~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.jsonが存在する場合は、制限事項と関連するカテゴリファイルを読み込みます。~/.claude-marketing/brands/{slug}/templates/にカスタムテンプレートがないか確認します。~/.claude-marketing/sops/に代理店のSOPがないか確認します。ブランドが存在しない場合は、「まずブランドを設定しますか（/digital-marketing-pro:brand-setup）？」と尋ねるか、デフォルト設定で進めます。
2. テストクエリのセットを定義します：ブランド名を含むクエリ、カテゴリクエリ、比較クエリ、「おすすめ」クエリ、課題と解決策に関するクエリ
3. 各クエリタイプについて、AI の回答にブランドがどのように表示されるかを分析します
4. 引用の正確性を確認します：事実は正しいか、URLは有効か、説明は最新か
5. 競合他社と比べて、ブランドへの言及頻度とセンチメントを比較します
6. 情報源の権威性を評価します：AI エンジンはどの情報源からブランド情報を取得しているか
7. 構造化データとナレッジパネルの表示状況を評価します
8. ブランドが表示されるべきなのに表示されていないコンテンツのギャップを特定します
9. AI での可視性を高めるための最適化案を作成します

出力

以下を含む、体系的なAEO監査レポートを作成します。

• 各プラットフォーム（ChatGPT、Perplexity、Google AI Mode、Google AI Overviews、Gemini、Microsoft Copilot）のAI可視性スコアカード
• クエリごとの結果。ブランドが表示される場所、どのように説明されているか、引用元を示します
• AI可視性に関する競合比較マトリクス
• 引用の正確性の評価と必要な修正
• 情報源の権威性の分析 — AIでの言及を促すページ／サイト
• コンテンツギャップの一覧 — ブランドが表示されるべきなのに表示されていないクエリ
• 最適化プレイブック：構造化データ、コンテンツ戦略、権威性の構築、エンティティの最適化

番号付き出力の規則

AEO監査の出力はすべて${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/{brand}/seo/aeo-audit/{YYYY-MM-DD}/に保存します。

00-input.md                 brand identity, target query set, competitor list, AI platforms probed
01-query-set.md             the 10-25 queries probed, with intent classification
02-probe-results.json       raw probe responses per platform per query (the data layer)
03-platform-scorecard.md    visibility scorecard per AI platform (1-10) with diff vs prior run
04-citation-accuracy.md     fact-by-fact accuracy check of AI descriptions; what to correct
05-source-authority.md      which pages/sites are driving AI mentions; topical entity map
06-content-gaps.md          queries where brand is absent but should appear
07-competitor-matrix.md     side-by-side AI presence vs competitors
08-quality-scorecard.md     the gates below
09-optimization-playbook.md  structured data, content, authority, entity work — sequenced
PLAN.md                     single-page deliverable

03-platform-scorecard.mdを/digital-marketing-pro:gsc-ai-performanceの実績データと照合します。プローブの結果はAIが何を表示できるかを示し、GSCは実際に何を表示したかを示します。

品質スコアカード

ゲート	確認項目
query_set_size	10件以上のクエリを調査済み（これを下回る場合、結果は逸話的なものです）
platform_coverage	対応する6つのプラットフォーム（ChatGPT、Perplexity、AI Mode、AI Overviews、Gemini、Copilot）のうち4つ以上を調査済み
competitor_coverage	同じクエリセットでブランドとともに2社以上の競合他社を調査済み
citation_accuracy_done	「ブランドが表示される」すべての結果について事実確認済み（「AIがXと言っている — もっともらしい」でそのまま公開しないこと）

status: readyになるには、4つすべてのゲートを通過する必要があります。

AI 可視性スコアリング標準（正式版 — プラグイン全体で再利用）

このスキルでは、プラグイン共通の単一の AI 可視性スコアリング標準を定義します。AI 可視性に関するすべての領域でこの標準を再利用してください。別のモデルを作成しないでください。

• 正式な対象（6 つ）： Google AI Mode、Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Gemini、Microsoft Copilot。この正確なセットは scripts/geo-tracker.py の PLATFORMS 定数です。この定数を参照し、異なるセットを列挙しないでください。
• 正式な評価基準： プラットフォームごとの 1～10 の可視性スコアと、前述の 4 つのゲートです。各プラットフォームを個別に評価してください。プラットフォーム間の平均は絶対に取らないでください（ブランドが Perplexity では 9/10、ChatGPT では 2/10 となることもあり、平均すると実態が見えなくなります）。
• 定期実行モード： /digital-marketing-pro:geo-monitor は同じ評価基準をスケジュール（週次／月次）に従って適用し、経時的に追跡します。geo-tracker.py が出力する 0～100 の GEO 健全性スコアと A～F のレターグレードは、同じ基礎データのトレンド表示です。長期的な集計であり、別のスコアリングモデルではありません。
• 利用先： geo-monitor（定期実行）、share-of-voice（AI の評価項目）、rank-monitor（--features モードでの AI Overview の引用状況）。いずれも /digital-marketing-pro:gsc-ai-performance を通じて、合成プローブのスコアと GSC の実績を照合します。

チェーンの引き継ぎ

• 上流： この監査の評価基準となる戦略を策定する /digital-marketing-pro:aeo-geo
• 下流：
  • /digital-marketing-pro:gsc-ai-performance — 合成プローブの結果を GSC の実績と照合します
  • /digital-marketing-pro:keyword-cluster — 06-content-gaps.md をクラスタリングの初期入力として使用します
  • /digital-marketing-pro:entity-audit — ナレッジグラフの 05-source-authority.md の修正を促します
  • /digital-marketing-pro:seo-drift — 次の四半期に 2 つの AEO スナップショットを比較します

ヒントと注意事項

• 同じクエリでも、AI Mode と AI Overviews は頻繁に異なる結果を返します（2026 年 5 月時点の内部観察。「40～60％」は大まかな推定値です。自身のプローブセットで再検証してください）。必ず両方を個別に調査し、「Google AI」としてまとめないでください。
• 1 回のセッションで調査するクエリは 25 件までにしてください。 それを超えると、モデルのレート制限とトークンコストの影響が大きくなります。価値の高いクエリを 10～25 件選んでください。
• 引用の正確性確認は、監査で最も省略されがちな手順です。 AI エンジンはブランドに関する事実を自信ありげに幻覚します。事実確認をしなければ、誤情報を認定することになります。必ずプラットフォームごとに、少なくとも最も多く引用された事実を確認してください。
• 合成プローブでは、実際よりも存在感が高く評価されます。 実際のユーザーは、テストセットとは異なる言い回しでクエリを入力します。GSC AI パフォーマンスレポート（2026 年 6 月 3 日、まずは英国）との照合によって、実際のインプレッションが分かります。
• プローブの結果をスコア化し、プラットフォーム間の平均は取らないでください。 ブランドは Perplexity（あらゆる情報源を引用）では 9/10、ChatGPT（引用元を選別）では 2/10 となることがあり、平均すると実態が見えなくなります。プラットフォームごとのスコアを並べて報告してください。

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• seo-specialist — AI 検索分析、エンティティ最適化、構造化データ、引用戦略