audit-website-aeo

ウェブサイトの AEO/GEO スキルを監査する

公開中のウェブサイトを、AI エージェントが行うように監査します。ページをクロールし、構造を解析して、ChatGPT、Claude、Perplexity、Google AI Overviews に引用する価値があるコンテンツかどうかを判断します。

監査は 2 つの要素で構成されます。

• 基礎評価（50%） — スクリプトで実行する、決定論的な 16 項目の合否チェックです。再現性があり、判断の余地はありません。
• インテリジェンス評価（50%） — ページを読み、以下の評価基準を使ってあなたが採点する、コンテンツ品質に関する 6 つの評価軸です。

最終スコア = 0.5 × foundational + 0.5 × intelligence。スコアを A〜F の評価に換算します。

このスキルが作成するのは診断結果です。コードベースを修正する場合は、improve-aeo-geo スキルに引き継ぎます。

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ワークフロー

以下の手順を正確に実行してください。

ステップ 1：入力情報を取得する

ユーザーに以下を尋ねます。

1. ウェブサイトの URL（必須）— 監査対象の公開サイトです。
2. クロール深度（任意）— クロールするページ数です。デフォルトは 10、最大は 30 です。
3. 出力先（任意）— レポートの保存先です。デフォルトは現在のディレクトリ、顧客プロジェクトの場合は workspace/<customer-name>/ です。

ユーザーがスキルの呼び出し時にすでに URL を指定している場合は、再度尋ねず、クロール深度だけを確認して続行してください。

ステップ 2：決定論的な監査を実行する

このスキルの scripts/ ディレクトリにある同梱スクリプトを実行します。Node 18+ だけで動作し、npm install は不要です。

node <skill-path>/scripts/aeo-audit.mjs <url> --max-pages=10 --out=<output-dir>/aeo-audit.json

スクリプトはサイトをクロールし（サイトマップ + robots.txt + 内部リンク）、ページごとに 16 項目のチェックを実行して、サイト全体の結果を集計し、JSON レポートを作成します。また、人間が読める形式の概要も出力します。基礎評価のスコアと失敗したチェック項目をユーザーに伝えてください。

スクリプトでエラーが発生した場合（サイトにアクセスできない、クロールしたページが 0 件など）は、エラーを報告して停止します。スコアを捏造しないでください。

ステップ 3：JSON レポートを読む

aeo-audit.json ファイルを読み込みます。主なフィールドは以下のとおりです。

• scoring.foundationalScore — 決定論的なスコア（0-100）です。この値は確定済みのため、変更してはいけません。
• checks — 合否と詳細を含む、サイト全体の 16 項目のチェックです。
• pagesForReview — 代表的なページ（ホームページ + コンテンツが最も充実したページ）のうち最大 5 件です。それぞれに、title、metaDescription、h1、headings、schemaTypes、jsonLdSummary、textExcerpt、internalLinkCount、author、publishedDate、modifiedDate を含む aiView オブジェクトがあります。ステップ 4 ではこれらを使用してください。
• prioritizedFixes、worstPages、coverage、heuristicIntelligenceSignals — 補足情報です。ヒューリスティックシグナルは決定論的な事前評価であり、妥当性確認のために使うもので、実際の評価ではありません。

ステップ 4：6 つのインテリジェンス評価軸を採点する

あなたは、ウェブ検索でこのサイトを見つけたばかりの AI エージェントです。ユーザーから質問を受けて、このサイトにたどり着きました。判断してください。回答にこのサイトを引用しますか？

pagesForReview の各ページについて、textExcerpt、headings、メタデータを読んでください。そのうえで、実際に確認できた情報のみを使って、以下の 6 つの評価軸をそれぞれ 0-5 で採点します（閲覧していないページについて推測しないでください）。スコアの前に、評価の根拠を記述してください。

評価基準（各0～5点）

回答の即応性 — このサイトのトピックについてユーザーから質問されたとき、ここで直接的な回答を見つけられますか？最も重要な要素です。最初の段落で質問に答えるコンテンツは、引用される可能性が4.8倍高くなります。

• 0 = 回答がなく、宣伝またはナビゲーションのみ
• 1 = トピックについて回りくどく述べているだけで、直接的な回答がない
• 2 = 回答はあるが、深いところに埋もれており、冒頭の段落にはない
• 3 = 回答できる質問が複数あり、定義を先に示すコンテンツやFAQ形式のコンテンツもある
• 4 = よくある質問のほとんどに回答でき、各セクションの冒頭に回答がある
• 5 = 非常に優れている（専用のFAQブロック、定義を先に示す段落、全体を通したQ&A形式）

引用可能性 — 引用に使える、独立した40～60語の文章をきれいに抽出できますか？比較表は引用を2.8倍に増やし、FAQブロックは156％増やします。

• 0 = 抽出できるコンテンツがない（対話型のみ、または密度の高い単一ブロック）
• 1 = ページ全体の文脈が必要で、単独で成立する文章がない
• 2 = 抽出できる文章が少しあるが、ほとんどに周辺の文脈が必要
• 3 = 独立した段落が複数あり、リストや構造化されたブロックもある
• 4 = 引用しやすい（表、リスト、FAQセクション、明確な回答ブロック）
• 5 = 非常に引用しやすい（比較表、手順を示すブロック、定義の段落が全体にある）

エビデンスの密度 — 統計、データポイント、明記された情報源、本文中の引用がありますか？本文中の引用を加えると可視性が115％向上し、統計があると引用率が40％向上します。

• 0 = エビデンスがなく、マーケティング文や曖昧な主張のみ
• 1 = 「クラス最高」「業界をリード」といった曖昧な主張のみ
• 2 = ほとんどが一般論で、具体的なデータポイントはまれ
• 3 = 統計や明記された情報源がいくつかあり、外部情報源を少数引用している
• 4 = 密度が高い（数値、日付、明記された情報源、参考資料へのリンク）
• 5 = 非常に優れている（150～200語ごとに統計があり、本文全体に引用があり、検証可能な指標を含む）

コンテンツの深さ — トピックに関する質問に十分に答えるだけの内容がありますか？長文コンテンツ（2000語以上）は引用が3倍になります。

• 0 = 内容が空、またはプレースホルダーのみ
• 1 = 最小限（数文程度で、実質的な内容がない）
• 2 = 内容が薄く、表面的で、ユーザーに必要な重要情報が欠けている
• 3 = 十分（主な点は網羅しているが、サブトピックや例が不足している）
• 4 = 内容が充実（包括的に網羅し、複数のサブトピック、例、データがある）
• 5 = 非常に優れている（権威ある深い内容で、多面的に扱い、頼れる参考資料となる）

鮮度 — 自信を持って引用できるだけの新しさがありますか？ChatGPTで最も引用されるページの76％は、過去30日以内に更新されていました。

• 0 = 日付を示す情報がなく、放置されているように見えるか、時代に依存しない一般論のみ
• 1 = 日付はあるが、明らかに古い（2年以上前、参考情報が古い）
• 2 = ある程度古く、最終更新日の表示がない
• 3 = ほどよく新しい、または明示的な「最終更新日」が表示されている
• 4 = 更新日時と現行の参考情報を含む、最近のコンテンツ
• 5 = 明らかに最新（最近の日付があり、継続的なメンテナンスが確認できる）

構造の明瞭さ — HTMLを読みやすいテキストに適切に変換できますか？これは前提条件です。見出し階層が明確だと、引用が3.2倍になります。

• 0 = 読めない（テキストがない、アクセスがブロックされている、非セマンティックなマークアップ）
• 1 = 非常に不十分（長文の羅列、見出しがない、トピックが不明確）
• 2 = 弱い（ある程度構造化されているが、見出しがわかりにくい、または一貫性がない）
• 3 = 十分（見出しと段落が明確で、トピックを把握できる）
• 4 = 良好（H1-H2-H3の階層が整理され、流し読みしやすく、目的が明確）
• 5 = 非常に優れている（完璧な見出し構成、セマンティックHTML、ノイズがない）

各項目について、1～2文の評価理由、0～5点のスコア、14語未満の1行の重要な所見を記録してください。

ステップ 5：最終スコアを算出する

1. インテリジェンススコア = average(6 dimension scores) × 20 → 各次元の0～5のスコアを0～100に換算します。
2. 最終スコア = round(0.5 × foundationalScore + 0.5 × intelligenceScore)。
3. 最終スコアに基づくグレード：

グレード	範囲	グレード	範囲	グレード	範囲
A+	95-100	B+	80-84	C	60-64
A	90-94	B	75-79	C-	55-59
A-	85-89	B-	70-74	D	40-54
		C+	65-69	F	40未満

JSON の heuristicIntelligenceSignals とインテリジェンススコアを照合してください。いずれかの次元で約25ポイントを超える差がある場合は、そのページの抜粋を読み直し、観察した内容に基づくスコアになっていることを確認してください。

ステップ 6：監査レポートを作成する

以下のレポート形式に従って、<output-dir>/aeo_audit_report.md に Markdown レポートを作成します。その後、グレード、最も効果の大きい修正点3つ、および一行の推奨事項をユーザーに要約します。

ステップ 7：引き継ぐ

ユーザーが調査結果を反映したい場合：

• コードベースを修正する場合 → このレポートを入力として渡し、improve-aeo-geo スキルを推奨します。
• 修正後に再測定する場合 → 同じ URL でこのスキルを再実行し、スコアを比較します。

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16 の決定論的チェック

スクリプトによって実行されます。参考情報（ID — 検証内容 — ポイント）：

チェック	検証内容	ポイント
title	<title> が存在し、10文字以上である	10
meta-description	メタディスクリプションが存在し、50文字以上である	10
canonical	<link rel="canonical"> が存在する	8
h1	<h1> がちょうど1つである	8
schema	JSON-LD ブロックが1つ以上ある	8
schema-types	認識可能な schema.org の @type が使用されている	8
og	og:title と og:description が存在する	8
internal-links	内部リンクが5つ以上ある	10
image-alt	画像の80％以上に alt テキストがある	8
text-depth	本文が250語以上ある	12
indexability	noindex ディレクティブがない	10
ai-meta-tags	nosnippet / noai / noimageai がない	6
heading-hierarchy	見出しレベルが2つ以上あり、レベルの飛び越しがない	6
llms-txt	有効な llms.txt（見出し＋リンク＋100文字以上）がある	10
ai-bot-access	robots.txt が主要な AI クローラー9種をブロックしていない	12
rss-feed	RSS または Atom フィードを検出できる	8

サイト全体のチェックは、クロールしたページの80％以上が合格した場合に合格となります（集計はスクリプトが処理します）。基礎スコア = 獲得ポイント ÷ 142 × 100。

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レポート形式

# AEO/GEO Audit — [domain]

**Audited:** [date] · **Pages crawled:** [N]

## Score

| | Score | |
|---|---|---|
| Foundational (16 checks) | XX/100 | |
| Intelligence (6 dimensions) | XX/100 | |
| **Final** | **XX/100** | **Grade: X** |

[One-sentence verdict on AI-citation readiness.]

## Foundational Checks

[Table of the 16 checks: ✓/✗, label, detail. Group failures at the top.]

## Intelligence Evaluation

For each of the 6 dimensions: score (X/5 → XX/100), rationale, key finding.

## Prioritized Fixes

Numbered list, highest impact first. For each: what to change, why it matters,
impact/effort. Pull from `prioritizedFixes` and your dimension findings.

## Weakest Pages

[From `worstPages` — URL and per-page %.]

## Recommendation

[2-3 sentences: biggest opportunity, and whether to run improve-aeo-geo next.]

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ルール

• クロール結果を捏造しないでください。 必ずスクリプトを実行してください。失敗した場合は、失敗したことを報告してください。ページやスコアを作り上げてはいけません。
• 基礎スコアはスクリプトの出力です。 再計算したり、調整したりしないでください。
• インテリジェンススコアは、観察した内容だけに基づいて評価してください。 各次元のスコアはすべて、pagesForReview の textExcerpt / headings / メタデータに基づいて決定してください。確認できていないページについて推測してはいけません。
• スコアより先に根拠を記載してください。 各次元について、数値を示す前に理由を書いてください。
• レポートファイルは1つだけ出力ディレクトリに保存してください。部分的な出力を複数の場所に分散させないでください。
• このスキルは診断を行うものであり、コードは編集しません。コードの修正には improve-aeo-geo を使用してください。

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調査の参考文献

上記の統計はすべて、検証可能な一次研究に基づいています。

主張	出典
引用で可視性が+41％、統計で+33％、出典の引用で+28％向上。順位の低いサイトでは、本文中の引用で+115％	Aggarwal et al., 「GEO: Generative Engine Optimization」、KDD 2024（arXiv）
ChatGPT の引用の44.2％はコンテンツの最初の30％から	Kevin Indig、Growth Memo、2026年2月 — AI の回答120万件
比較表で引用が2.8倍、FAQ ブロックで+156％	AirOps、2025年 — LLM 向けコンテンツの構成
見出し階層が整理されていると、構造化されていない場合と比べて引用が3.2倍	AirOps、2025年
ChatGPT で最も引用されたページの76％が過去30日以内に更新されている。AI が引用するコンテンツは、オーガニック検索より25.7％新しい	Ahrefs、2025年 — 7つの AI プラットフォームにおける1,700万件の引用
長文コンテンツ（2000語以上）は引用が3倍	SE Ranking、2025年11月 — 230万ページ、29万5000ドメイン