browse-aeo

browse-aeo：回答エンジン最適化

目標

AEO 対応状況についてページを監査するか、AI 検索でクエリがどのように表示されるかを分析します。 2 つのモードがあります：ページ監査（URL を分析）とSERP 分析（検索クエリを分析）。

モード 1：ページ監査

AEO 対応状況について単一の URL を評価します。各手順を順番に実行します。

手順 1：移動して安定させる

browse goto <url>
browse wait --network-idle

手順 2：構造化データを抽出する

browse schema

次の点を分析します：JSON-LD の有無（AEO に不可欠）、FAQPage スキーマ（AI の回答に直接活用されます）、HowTo スキーマ（ハウツー回答に表示されます）、Article／NewsArticle／BlogPosting（帰属表示）、Organization／Person（権威性）、Breadcrumb（階層構造）、QAPage（Q&A の組み合わせ）。構造化データが空、または最小限しかない場合は、AEO における重大な不足です。

手順 3：メタタグを抽出して評価する

browse meta

次の点を確認します：メタディスクリプション（簡潔で直接的な回答になっているか、160 文字未満か――AI は候補となるスニペットとしてこれを使用します）、canonical URL（必ず存在すること）、Open Graph タグ（og:title、og:description）、robots ディレクティブ（noindex または nosnippet があると、AI による引用が完全にブロックされます）。

手順 4：見出しの階層を分析する

browse headings

次の点を評価します：H1 が 1 つのみか（トピックが明確に示されているか）、H2 が質問形式または明確なトピックラベルになっているか（AI は見出しを使って回答の範囲を見つけます）、質問形式の H2（「X とは何ですか？」「Y の方法は？」）が強く推奨されているか、階層が論理的にネストされているか（レベルを飛ばしていないか）。

手順 5：回答パターンに沿ってページコンテンツを分析する

browse text

次の点を調べます：最初の段落にある直接的な定義（「X とは……です」――AI は簡潔な導入を優先します）、FAQ パターン（スキーマがなくても Q&A の組み合わせがあるか）、番号付きリスト／箇条書き（AI は抽出しやすい構造を優先します）、簡潔な段落（50 語未満の段落は引用される可能性が高まります）、権威性を示すシグナル（「私たちはテストしました……」「私たちの経験では……」など、独自調査を示す表現）。

手順 6：AEO 監査レポートを作成する

次の項目に沿って、ページを 0～100 点で評価します：

項目	配点	確認事項
構造化データ	25%	JSON-LD の有無、FAQ／HowTo／Article スキーマ、完全性
メタ品質	15%	回答スニペットとしての説明、canonical、ブロックする robots ディレクティブがないこと
見出し構造	20%	H1 が 1 つのみか、質問形式の H2、論理的な階層
回答の準備状況	25%	直接的な定義、FAQ パターン、簡潔な段落、リスト
権威性を示すシグナル	15%	Organization スキーマ、著者マークアップ、独自調査を示す表現

レポートには、総合スコア（100 点満点）、項目ごとのスコアと調査結果および推奨事項、影響が最も大きい上位 3 つの施策を記載します。

モード 2：SERP 分析

AI 検索結果にクエリがどのように表示されるかを確認します。

手順 1：AI Overview を検出しながら Google 検索を行う

browse goto "https://www.google.com/search?q=<url-encoded-query>"
browse wait --network-idle
browse snapshot -i

スナップショットを読み取り、次の点を特定します：AI Overview（生成 AI による回答ブロック。引用されたドメインを記録）、Featured Snippet（枠で囲まれた回答。ソースドメインを記録）、People Also Ask（展開可能な質問。AEO のターゲットです）、対象ドメインのオーガニック検索順位。

Google にリクエストをブロックされた場合は、camoufox を使って再試行します：

browse --runtime camoufox --headed goto "https://www.google.com/search?q=<url-encoded-query>"
browse --runtime camoufox --headed snapshot -i

手順 2：Perplexity 分析（camoufox の使用を推奨）

Perplexity にはボット検出機能があります。camoufox を使用します：

browse --runtime camoufox --headed goto "https://www.perplexity.ai/search?q=<url-encoded-query>"
browse --runtime camoufox --headed wait --network-idle
browse --runtime camoufox --headed snapshot -i

スナップショットを読み取り、次の点を特定します：引用されたソースドメイン（番号付きの引用）、回答の構成（段落、リスト、表）、引用の密度。Perplexity にブロックされた場合は、そのことをレポートに記載してスキップします。

手順 3：SERP 分析レポートを作成する

各検索エンジン（Google、Perplexity）について、AI Overview の有無、引用されたドメイン、Featured Snippet のソース、People Also Ask の質問、対象ドメインの順位を列挙します。最後に、引用されているコンテンツの種類に関する考察と、引用される可能性を高めるための具体的な施策を記載します。

主要なルール

1. ナビゲーション後は必ず待機する -- コンテンツを抽出する前に、browse wait --network-idle を実行してください。
2. 検索エンジンには camoufox を使用する -- Google と Perplexity はヘッドレスブラウザーを積極的にブロックします。ブロックされた場合は --runtime camoufox --headed に切り替えてください。
3. スナップショットはエージェントが解釈する -- SERP を自動解析する機能はありません。エージェントは browse snapshot -i の出力を読み、アクセシビリティツリーから AI Overview の要素、引用、People Also Ask を特定します。
4. 構造化データが最も重要なシグナル -- JSON-LD の FAQ および HowTo スキーマは、AEO に最も大きな影響を与える施策です。必ず最初に確認してください。
5. スコアを捏造しない -- 評価できない項目（ページがログイン画面の先にある場合など）は「N/A」と記載し、その理由を説明してください。
6. 実行可能な推奨事項にする -- 「FAQ スキーマを追加する」は適切です。「SEO を改善する」は適切ではありません。

ガードレール

• disable-model-invocation を追加しないでください。これは汎用的な監査スキルです。
• context: fork を追加しないでください。監査結果は現在のフローで必要です。
• ユーザーの明示的な確認なしに browse handoff を実行しないでください。
• SERP の構造を推測しないでください。必ずスナップショットを取得して読み取ってください。
• SERP 分析で実際に確認せずに、ページが「AI Overviews に表示される」と主張しないでください。

出力要件

次の内容を報告してください。

1. 使用したモード（ページ監査または SERP 分析）
2. 監査した URL または分析したクエリ
3. 各項目の調査結果と具体的な根拠
4. 影響度の高い順に並べた、実行可能な推奨事項
5. 発生した障害（ボット検知、ログイン画面、検索結果なし）