geo-optimizer について
マーケティング担当者向けの GEO 監査スキルです。技術的な可視性、コンテンツの確信度、発見戦略を調べ、ドメイン用の AgentFacts メタデータを生成します。
主な機能
- 01URL の GEO 監査
- 02コンテンツの曖昧表現分析
- 03HTML サイズと JS 依存の確認
- 04AgentFacts の生成
- 05発見戦略の評価
活用シーン
- 01AI クローラーからのサイト可視性の評価
- 02ページ内容の確信度表現の確認
- 03ドメイン用 AgentFacts ファイルの生成
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/ b-open-io/ prompts --skill geo-optimizerインストール後、Claude Code で/geo-optimizerを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
README.md.clawnet/unsigned-skill.jsonevals/benchmark.jsonevals.jsonexamples/agentfacts-example.jsonaudit-report-example.mdreferences/agentfacts-schema.mddiscovery-strategies.mdhedge-density.mdtechnical-visibility.mdscripts/audit-geo.pycheck-hedge-density.pygenerate-agentfacts.py詳細
GEO オプティマイザー
AI 検索での可視性を高めるための生成エンジン最適化(GEO)。
GEO とは何か、SEO とどう異なるのか、またその背景にある研究については、
README.mdを参照してください。
クイック監査ワークフロー
1. 技術的な可視性の確認
# Run full GEO audit
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/audit-geo.py https://example.com
# Check HTML size and JS dependency
curl -sI https://example.com | grep -i content-length
2. コンテンツの信頼性分析
# Check hedge density of your content
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/check-hedge-density.py --url https://example.com/blog/post
# Or analyze text directly
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/check-hedge-density.py --text "Your content here"
3. エージェントインフラストラクチャの設定
# Generate AgentFacts schema for your domain
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/generate-agentfacts.py \
--domain example.com \
--agent-name "Example Service" \
--capabilities text,image \
--output /.well-known/agent-facts
主要な指標
ためらい表現の密度スコア
コンテンツ内の不確実性を示す表現を測定します。目標値:<0.2%
避けるべきためらい表現:
- maybe、possibly、perhaps、might、could be
- however、although、it seems、arguably
- some believe、it appears、potentially
参照:references/hedge-density.md
HTML サイズの上限
最大:未圧縮の HTML で 1MB。このしきい値を超えると:
- クローラーがページの 18% を巡回せずに離脱します
- コンテンツが途中で切り捨てられるリスクがあります
- インデックス登録が遅くなります
次のコマンドで確認します:curl -sI URL | grep content-length
参照:references/technical-visibility.md
JavaScript 依存のリスク
AI クローラーによって JavaScript のレンダリング能力は異なります:
- レンダリング対応クローラー: GPTBot、PerplexityBot(一部の場合)
- 非レンダリング対応: ClaudeBot など多数
コンテンツの表示に JS が必要な場合、AI クローラーの約 40% から見えなくなります。
発見ギャップ
references/discovery-strategies.md を参照してください。
AgentFacts の設定
NANDA プロトコルは、AI エージェントの発見に必要な機械可読メタデータを提供します。/.well-known/agent-facts に配置します:
{
"@context": "https://nanda.dev/ns/agent-facts/v1",
"id": "nanda:example.com",
"agent_name": "urn:agent:example:com",
"endpoints": {
"static": ["https://api.example.com/v1/agent"]
},
"capabilities": {
"modalities": ["text"],
"authentication": {
"methods": ["oauth2", "jwt"]
}
},
"trust": {
"certification": "self-attested",
"human_oversight": "true"
}
}
references/agentfacts-schema.md を参照してください。
監査レポートの項目
GEO 監査では、次の項目を網羅します:
-
技術的な可視性
- HTML ペイロードのサイズ(目標値:<1MB)
- JS 依存関係の評価
- クローラーからのアクセス可能性
-
コンテンツの信頼性
- ためらい表現の密度スコア(目標値:<0.2%)
- 確信度の評価
- エンティティ密度
-
発見戦略
- サイトの経過期間の分析
- 情報の鮮度に関する障壁の検出
- 推奨されるアプローチ
-
エージェントインフラストラクチャ
- AgentFacts の有無
- スキーマの検証
- NANDA 準拠性
スクリプト
| スクリプト | 目的 |
|---|---|
audit-geo.py | URL の GEO 監査全般 |
check-hedge-density.py | コンテンツの確信度を分析 |
generate-agentfacts.py | NANDA 準拠スキーマを作成 |
参考ドキュメント
| ファイル | 内容 |
|---|---|
hedge-density.md | 確信度のスコアリング方法 |
agentfacts-schema.md | NANDA プロトコル仕様 |
technical-visibility.md | クローラーの動作と制限 |
discovery-strategies.md | スタートアップと既存企業のアプローチ |
コマンド例
# Full audit with report
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/audit-geo.py https://mysite.com --output report.md
# Quick hedge check
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/check-hedge-density.py --url https://mysite.com/about
# Generate AgentFacts for SaaS
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/generate-agentfacts.py \
--domain myapp.com \
--agent-name "MyApp AI" \
--capabilities text \
--auth oauth2,apikey