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blog-cannibalization

blog-cannibalization

github.com/infrasity-labsマーケティング・グロース15194 回インストール18 週間前に更新
リポジトリ

blog-cannibalization について

blog-cannibalizationは、検索キーワードが重複するブログ記事を見つけるスキルです。ローカルファイルの分析に加え、DataForSEOを使った順位データ分析と対処案の提示にも対応します。

主な機能

  1. 01ローカルでのキーワード重複分析
  2. 02DataForSEOによるSERP分析（任意）
  3. 03キーワードのクラスタリングと深刻度評価
  4. 04統合・差別化・canonical・監視の提案
  5. 05記事詳細付きクラスタレポート

活用シーン

  1. 01ブログディレクトリ内のキーワード重複調査
  2. 02公開URL間の順位キーワード比較
  3. 03SEO更新を優先する競合記事の特定

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://github.com/infrasity-labs/dev-gtm-claude-skills --skill blog-cannibalization

インストール後、Claude Code で/blog-cannibalizationを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

ブログのカニバリゼーション - キーワード重複の検出

複数のブログ記事が同じ検索キーワードをめぐって競合している状況を検出します。2 つのモードがあります： ローカルのみの分析（デフォルト）と、SERP レベルのデータを使う DataForSEO API モードです。

2 つのモード

モードフラグ費用データソース
ローカル（デフォルト）無料Grep/Read によるファイル内容の分析
API--api1 回あたり約 $0.01DataForSEO Page Intersection + Ranked Keywords

ローカルモードは API キーなしで動作します。API モードでは、環境変数として設定した DataForSEO の認証情報が必要です： DATAFORSEO_LOGIN と DATAFORSEO_PASSWORD。

ローカルモードのワークフロー

ステップ 1：ブログファイルをスキャンする

Glob を使って、対象ディレクトリ内のすべてのコンテンツファイルを検索します：

  • パターン：**/*.md、**/*.mdx、**/*.html
  • node_modules/、.git/、drafts/ 内のファイルは除外します
ステップ 2：主要キーワードを抽出する

各ファイルを読み込み、次のキーワードの手がかりを抽出します：

  • Title タグまたは H1 見出し（最も高い重み）
  • H2 見出し（中程度の重み）
  • 最初の段落（補助的な手がかり）
  • frontmatter にある場合はメタディスクリプション

主要キーワードの抽出方法：

  1. タイトルと H1 をトークン化し、1-gram、2-gram、3-gram のフレーズに分割します
  2. タイトル、H2、最初の段落における出現頻度に基づいて、各フレーズをスコア化します
  3. スコアが最も高い 2～3 語のフレーズを主要キーワードとして選択します
  4. H2 見出しから副次キーワードを記録します
ステップ 3：類似度でクラスタリングする

次の照合ルールを優先順位順に適用し、記事をクラスタにまとめます：

  1. 完全一致 - 2 件以上の記事で主要キーワードが同一
  2. 語幹一致 - 同じ語根を持つ（例：「optimize」と「optimization」）
  3. 意味的な重複 - 2 つのキーワードが同じ検索意図を対象としていると Claude が判断する （例：「best CRM software」と「top CRM tools 2026」）
  4. 包含一致 - 一方のキーワードがもう一方を含む（例：「email marketing」 と「email marketing for startups」）
ステップ 4：スコアを付けてフラグを立てる

記事が 2 件以上ある各クラスタについて、深刻度を評価し、推奨事項を作成します。

ステップ 5：レポートを出力する

結果の表とクラスタごとの推奨事項を表示します。

API モードのワークフロー（DataForSEO）

--api フラグが必要です。WebFetch を使って DataForSEO のエンドポイントを呼び出します。

使用するエンドポイント

Page Intersection - 複数の URL がランクインしているキーワードを検索します：

POST https://api.dataforseo.com/v3/dataforseo_labs/google/page_intersection/live
Authorization: Basic <base64(login:password)>

{
  "pages": {
    "1": "https://example.com/post-a",
    "2": "https://example.com/post-b"
  },
  "language_code": "en",
  "location_code": 2840
}

費用：呼び出し 1 回あたり約 $0.01。順位、検索ボリューム、CPC を含む重複キーワードを返します。

Ranked Keywords - 1 つの URL がランクインしているすべてのキーワードを取得します：

POST https://api.dataforseo.com/v3/dataforseo_labs/google/ranked_keywords/live

{
  "target": "https://example.com/post-a",
  "language_code": "en",
  "location_code": 2840
}
API 分析の手順
  1. ユーザーから公開済み URL をすべて収集します（またはサイトマップから取得します）
  2. 各 URL に対して Ranked Keywords を実行し、キーワードプロファイルを作成します
  3. キーワードクラスタを共有する URL の組み合わせに対して Page Intersection を実行します
  4. 以下の計算式を使って深刻度を算出します
  5. 検索ボリュームと順位のデータを含む拡張レポートを出力します

深刻度のスコアリング

重複の兆候に基づく 4 段階の深刻度レベル：

レベル基準対応の緊急度
Critical同じ完全一致キーワードで、両方のページが上位 20 位以内直ちに対応
High同じキーワードクラスタで、一方のページが他方より上位今週中
Medium関連キーワードで SERP に部分的な重複がある今月中
Low意味的には類似しているが、確認済みの検索意図は異なる監視
深刻度の計算式（API モード）
severity_score = overlap_count x avg_search_volume x (1 / position_gap)

ここで：

  • overlap_count = 共通するランキングキーワードの数
  • avg_search_volume = 共通キーワードの月間検索ボリュームの平均
  • position_gap = 平均ランキング順位の差の絶対値（最小値 1）

スコアが高いほど、カニバリゼーション問題への対応がより急務です。

深刻度のヒューリスティック（ローカルモード）

SERP データがない場合は、簡略化したスコアリングを使用します：

  • Critical：記事間で主要キーワードが完全一致
  • High：主要キーワードの語幹が一致、または H2 キーワードが 3 件以上共通
  • Medium：主要キーワードに意味的な重複がある
  • Low：包含一致のみ、または副次キーワードが共通

出力形式

概要テーブル
| Post A | Post B | Shared Keywords | Severity | Recommendation |
|--------|--------|-----------------|----------|----------------|
| /best-crm-tools | /top-crm-software | best crm, crm tools, crm software | Critical | MERGE |
| /email-tips | /email-marketing-guide | email marketing | High | DIFFERENTIATE |
| /seo-basics | /seo-for-beginners | seo basics, beginner seo | Critical | CANONICAL |
| /react-hooks | /react-state-mgmt | react, state | Low | NO ACTION |
クラスターごとの詳細

フラグが付いた各クラスターについて、以下を提示します。

  • 両方の投稿のタイトルと URL
  • 重複するキーワードの全リスト（API モードの場合は検索ボリュームも含む）
  • どちらの投稿が優れているか（より包括的で、構成が優れているか）
  • 具体的な推奨事項とその理由

推奨事項

カニバリゼーションクラスターごとに、次の 4 つの対応を選択できます。

統合

両方のページの内容が薄い場合や、同じ意図を同程度の深さで扱っている場合に選択します。

  • 両方の優れた内容をまとめて、包括的な投稿を 1 つ作成します
  • 劣る URL から統合後の投稿へ 301 リダイレクトを設定します
  • いずれかの URL を指しているすべての内部リンクを維持します
差別化

ページの意図は異なるものの、キーワードのターゲティングが重複している場合に選択します。

  • 劣る投稿の主要キーワードを、関連するロングテールキーワードに変更します
  • タイトル、H1、メタディスクリプションを更新し、新たな焦点が反映されるようにします
  • 2 つの投稿間に内部リンクを追加し、トピックが異なることを示します
正規化

一方の投稿が明らかに権威性を持ち、もう一方がその劣化版の重複である場合に選択します。

  • 劣るページに rel="canonical" を追加し、権威性の高いページを指定します
  • 劣るページに独自の価値がない場合は、noindex の設定を検討します
  • 劣るページから権威性の高いページへリンクします
対応なし

表面的なキーワードの類似性があっても、検索意図が実際には異なる場合に選択します。

  • 今後の監査に備えて、判断理由を記録します
  • 四半期ごとにランキングを監視し、順位の変動を確認します
  • いずれかの投稿の順位が下がった場合は、再評価します

エラー処理

  • ブログファイルが見つからない場合: ディレクトリに .md、.mdx、または .html ファイルが存在しない場合は、「No blog files found in [directory]」と報告し、パスを確認するよう提案します
  • DataForSEO の認証情報がない場合: API モードで認証情報が設定されていない場合は、自動的にローカルモードへ切り替え、ユーザーに通知します
  • API のレート制限: DataForSEO には 1 分あたりのレート制限があります。429 レスポンスを受け取った場合は、待機して 1 回再試行します。それでも解決しない場合は、残りの URL の処理をローカルモードに切り替えます
  • WebFetch の失敗: ソース URL にアクセスできない場合は、その URL をスキップし、レポートに「検証できません — ソースを利用できません」と記載します
  • 投稿が 1 件のみのディレクトリ: ブログ投稿が 1 件しかない場合は、「Cannibalization analysis requires at least 2 posts」と報告し、正常に終了します

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