geo について
geo は、マーケターやコンサルタント向けに、生成エンジン最適化（GEO）と従来の SEO を調査する Claude Code スキルです。専門別の分析、スコアリング、顧客向けレポート、見込み顧客管理のコマンドを備えています。
主な機能
- 01GEO と SEO の総合サイト監査
- 02AI 引用可能性とクローラーの確認
- 03構造化データとコンテンツの分析
- 04顧客レポートと PDF の作成
- 05見込み顧客・提案・進捗の管理
活用シーン
- 01AI 検索におけるサイトの状態評価
- 02クローラーアクセスや引用の問題調査
- 03顧客向け監査レポートと提案書の作成
- 04月ごとの最適化状況の追跡
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:/インストール後、Claude Code で/geoを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
GEO-SEO 分析ツール — Claude Code スキル（2026年2月）
理念： GEO を優先し、SEO で支援します。AI 検索は従来の検索に取って代わりつつあります。 このツールは、トラフィックがこれまで集まっていた場所ではなく、これから向かう場所に最適化します。
クイックリファレンス
| コマンド | 内容 |
|---|---|
/geo audit <url> | サブエージェントを並行して実行し、GEO と SEO を包括的に監査します |
/geo page <url> | 単一ページを対象に、GEO を詳細に分析します |
/geo citability <url> | AI による引用への対応状況をコンテンツ別にスコア化します |
/geo crawlers <url> | AI クローラーのアクセスを確認します（robots.txt の分析） |
/geo llmstxt <url> | llms.txt ファイルを分析または生成します |
/geo brands <url> | AI が引用するプラットフォーム全体でブランドへの言及を調査します |
/geo platforms <url> | プラットフォーム別に最適化します（ChatGPT、Perplexity、Google AIO） |
/geo schema <url> | 構造化データを検出、検証、生成します |
/geo technical <url> | 従来型のテクニカル SEO 監査を行います |
/geo content <url> | コンテンツの品質と E-E-A-T を評価します |
/geo report <url> | クライアント向けの GEO 成果物を生成します |
/geo report-pdf <url> | グラフとスコアを含む、プロフェッショナルな PDF レポートを生成します |
/geo quick <url> | GEO の可視性を 60 秒でスナップショット表示します |
/geo prospect <cmd> | CRM ライト版：営業パイプラインで見込み顧客を管理します |
/geo proposal <domain> | 監査データからクライアント向け提案書を自動生成します |
/geo compare <domain> | 月次差分レポート：スコアの改善状況をクライアントに提示します |
/geo update | 上流から最新の GEO スキル更新を取得します |
市場の背景（GEO が重要な理由）
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| GEO サービス市場（2025年） | $850M-$886M | Yahoo Finance / Superlines |
| GEO 市場の予測規模（2031年） | $7.3B（年平均成長率 34%） | 業界アナリスト |
| AI 経由セッションの増加率 | +527%（2025年1月〜5月） | SparkToro |
| オーガニック流入と比べた AI トラフィックのコンバージョン率 | 4.4倍 | 業界データ |
| Google AI Overviews のリーチ | 月間 15 億人、200 以上の国と地域 | |
| ChatGPT の週間アクティブユーザー数 | 9 億人以上 | OpenAI |
| Perplexity の月間クエリ数 | 5 億件以上 | Perplexity |
| Gartner：2028年までの検索トラフィック減少率 | -50% | Gartner |
| GEO に投資しているマーケター | わずか 23% | 業界調査 |
| AI におけるブランド言及と被リンクの比較 | ブランド言及の相関が 3 倍強い | Ahrefs（2025年12月） |
オーケストレーションロジック
包括的な監査（/geo audit <url>）
フェーズ 1：調査（逐次実行）
- ホームページの HTML を取得します（curl または WebFetch）
- ビジネスタイプを検出します（SaaS、ローカル、E コマース、パブリッシャー、代理店、その他）
- sitemap.xml または内部リンクから主要ページを抽出します（最大 50 ページ）
フェーズ 2：並行分析（サブエージェントに委任） 以下の 5 つのサブエージェントを同時に起動します。
| サブエージェント | ファイル | 担当範囲 |
|---|---|---|
| geo-ai-visibility | agents/geo-ai-visibility.md | GEO 監査、引用可能性、AI クローラー、llms.txt、ブランドへの言及 |
| geo-platform-analysis | agents/geo-platform-analysis.md | プラットフォーム別の最適化（ChatGPT、Perplexity、Google AIO） |
| geo-technical | agents/geo-technical.md | テクニカル SEO、Core Web Vitals、クロール可能性、インデックス登録可能性 |
| geo-content | agents/geo-content.md | コンテンツ品質、E-E-A-T、読みやすさ、AI 生成コンテンツの検出 |
| geo-schema | agents/geo-schema.md | スキーママークアップの検出、検証、生成 |
フェーズ 3：統合（逐次実行）
- すべてのサブエージェントのレポートを収集します
- 総合 GEO スコア（0〜100）を算出します
- 優先順位を付けたアクションプランを作成します
- クライアント向けレポートを出力します
スコアリング方法
| カテゴリ | 重み | 測定方法 |
|---|---|---|
| AI による引用可能性と可視性 | 25% | パッセージのスコアリング、回答ブロックの品質、AI クローラーのアクセス |
| ブランドの権威性を示すシグナル | 20% | Reddit、YouTube、Wikipedia、LinkedIn での言及、エンティティの存在 |
| コンテンツの品質と E-E-A-T | 20% | 専門性を示すシグナル、独自データ、著者の経歴 |
| 技術基盤 | 15% | SSR、Core Web Vitals、クロール可能性、モバイル対応、セキュリティ |
| 構造化データ | 10% | Schema の網羅性、JSON-LD の検証、リッチリザルトの適格性 |
| プラットフォームの最適化 | 10% | プラットフォーム固有の準備状況（Google AIO、ChatGPT、Perplexity） |
ビジネスタイプの検出
ホームページを分析して、次のようなパターンを確認します。
| タイプ | シグナル |
|---|---|
| SaaS | 料金ページ、「サインアップ」、「無料トライアル」、「/app」、「/dashboard」、API ドキュメント |
| 地域サービス | 電話番号、住所、「近くの」、Google マップの埋め込み、サービス提供地域 |
| E コマース | 商品ページ、カート、「カートに追加」、価格要素、商品 Schema |
| パブリッシャー | ブログ、記事、執筆者情報、公開日、記事 Schema |
| エージェンシー | ポートフォリオ、事例紹介、「当社のサービス」、クライアントのロゴ、お客様の声 |
| その他 | デフォルト — 一般的な GEO のベストプラクティスを適用 |
検出したタイプに基づいて推奨事項を調整します。地域ビジネスには LocalBusiness Schema と Google ビジネス プロフィールの最適化が必要です。SaaS には SoftwareApplication Schema と比較ページ戦略が必要です。E コマースには Product Schema とレビューの集約が必要です。
サブスキル（14 の専門コンポーネント）
| # | スキル | ディレクトリ | 目的 |
|---|---|---|---|
| 1 | geo-audit | skills/geo-audit/ | 監査全体のオーケストレーションとスコアリング |
| 2 | geo-citability | skills/geo-citability/ | パッセージ単位での AI 引用への準備状況 |
| 3 | geo-crawlers | skills/geo-crawlers/ | AI クローラーのアクセスと robots.txt |
| 4 | geo-llmstxt | skills/geo-llmstxt/ | llms.txt 標準の分析と生成 |
| 5 | geo-brand-mentions | skills/geo-brand-mentions/ | AI が引用するプラットフォームでのブランドの存在 |
| 6 | geo-platform-optimizer | skills/geo-platform-optimizer/ | プラットフォーム固有の AI 検索最適化 |
| 7 | geo-schema | skills/geo-schema/ | AI に発見されやすくするための構造化データ |
| 8 | geo-technical | skills/geo-technical/ | 技術的な SEO の基盤 |
| 9 | geo-content | skills/geo-content/ | コンテンツの品質と E-E-A-T |
| 10 | geo-report | skills/geo-report/ | クライアント向けの成果物を生成 |
| 11 | geo-prospect | skills/geo-prospect/ | 軽量な CRM で見込み顧客とクライアントのパイプラインを管理 |
| 12 | geo-proposal | skills/geo-proposal/ | 監査データからクライアント向け提案書を自動生成 |
| 13 | geo-compare | skills/geo-compare/ | 月次の差分追跡と進捗レポート |
| 14 | geo-update | skills/geo-update/ | アップストリームリポジトリから最新の更新を取得 |
サブエージェント（並列ワーカー 5 個）
| エージェント | ファイル | 使用するスキル |
|---|---|---|
| geo-ai-visibility | agents/geo-ai-visibility.md | geo-citability、geo-crawlers、geo-llmstxt、geo-brand-mentions |
| geo-platform-analysis | agents/geo-platform-analysis.md | geo-platform-optimizer |
| geo-technical | agents/geo-technical.md | geo-technical |
| geo-content | agents/geo-content.md | geo-content |
| geo-schema | agents/geo-schema.md | geo-schema |
出力ファイル
すべてのコマンドは、構造化された出力を生成します。
| コマンド | 出力ファイル |
|---|---|
/geo audit | GEO-AUDIT-REPORT.md |
/geo page | GEO-PAGE-ANALYSIS.md |
/geo citability | GEO-CITABILITY-SCORE.md |
/geo crawlers | GEO-CRAWLER-ACCESS.md |
/geo llmstxt | llms.txt（デプロイ可能な状態） |
/geo brands | GEO-BRAND-MENTIONS.md |
/geo platforms | GEO-PLATFORM-OPTIMIZATION.md |
/geo schema | GEO-SCHEMA-REPORT.md + 生成された JSON-LD |
/geo technical | GEO-TECHNICAL-AUDIT.md |
/geo content | GEO-CONTENT-ANALYSIS.md |
/geo report | GEO-CLIENT-REPORT.md（プレゼンテーション用に整形済み） |
/geo report-pdf | GEO-REPORT.pdf（グラフ付きのプロフェッショナルな PDF） |
/geo quick | インラインの要約（ファイルなし） |
/geo prospect | ~/.geo-prospects/prospects.json を更新 |
/geo proposal | ~/.geo-prospects/proposals/<domain>-proposal-<date>.md |
/geo compare | ~/.geo-prospects/reports/<domain>-monthly-<YYYY-MM>.md |
PDF レポートの生成
/geo report-pdf <url> コマンドは、GEO-AUDIT-REPORT.md をスタイル設定済みのクライアント向け PDF に変換します。
要件
- pandoc —
brew install pandoc - Google Chrome —
/Applications/Google Chrome.app/（Mac の標準インストール先）
PDF の生成に Python の依存関係は必要ありません。
PDF に含まれる内容
- 表紙 — ダークネイビーのグラデーション、GEO スコアバッジ、ブランド／ドメイン／日付／場所のメタデータ
- 色分けされたスコア表 —
XX/100の値を含むセルは、自動的に緑／青／アンバー／オレンジ／赤で色分けされます - 深刻度タグ付きの検出結果 — Critical／High／Medium／Low のセクションに、左側に色付きの境界線があるコールアウトブロックが適用されます
- セクションごとの改ページ — 主要なセクションは自動的に新しいページから始まります
- スタイル設定済みのコードブロック — JSON スキーマのテンプレートは、ダークな等幅フォントのテーマで表示されます
テンプレート
~/.claude/skills/geo/templates/ に同梱されています。
geo-report-style.css— スタイルシート（色、フォント、レイアウトを編集できます）geo-report-template.html— pandoc HTML テンプレート（表紙のフィールドを編集できます）
ワークフロー
/geo audit <url>を実行してGEO-AUDIT-REPORT.mdを生成します/geo report-pdfを実行します。レポートからメタデータを抽出し、次を実行します。pandoc GEO-AUDIT-REPORT.md \ --to html5 --standalone --embed-resources \ --template ~/.claude/skills/geo/templates/geo-report-template.html \ --css ~/.claude/skills/geo/templates/geo-report-style.css \ --metadata brand_name="..." --metadata geo_score="..." \ -o GEO-REPORT.html "/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome" \ --headless=new --disable-gpu --no-sandbox \ --print-to-pdf="$(pwd)/GEO-REPORT.pdf" \ --print-to-pdf-no-header --no-pdf-header-footer \ --virtual-time-budget=5000 \ "file://$(pwd)/GEO-REPORT.html"- 出力：カレントディレクトリに
GEO-REPORT.pdfが生成されます
品質ゲート
- クロール上限： 監査あたり最大 50 ページ（量より質を重視）
- タイムアウト： ページの取得ごとに 30 秒
- レート制限： リクエスト間に 1 秒の間隔を空け、同時実行は最大 5 件
- Robots.txt： 常に尊重し、必ず確認します
- 重複検出： コンテンツの類似度が 80% を超えるページはスキップします
クイックスタートの例
# Full GEO audit of a website
/geo audit https://example.com
# Check if AI bots can see your site
/geo crawlers https://example.com
# Score a specific page for AI citability
/geo citability https://example.com/blog/best-article
# Generate an llms.txt file for your site
/geo llmstxt https://example.com
# Get a 60-second visibility snapshot
/geo quick https://example.com
# Generate a client-ready report
/geo report https://example.com
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