gingiris-seo-geo について
SEOと生成エンジン最適化に取り組むチーム向けの実践ガイドです。キーワード計画、構造化コンテンツ、E-E-A-T、GEO施策、効果測定、監査手順をまとめています。
主な機能
- 01SEOとGEOの両軸戦略
- 02キーワードファネル計画
- 03E-E-A-Tコンテンツ執筆ガイド
- 04構造化データとGEO最適化
- 05測定体系とSEO監査手順
活用シーン
- 01高意向キーワードのコンテンツ計画
- 02AI検索向けの記事構成の最適化
- 03競合比較ページの作成
- 04サイトのSEO・GEO対応状況の確認
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/gingiris-seo-geo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。
CONTRIBUTING.mdCODE_OF_CONDUCT.mddesc.txtLICENSEREADME.mdreferences/comparison-pages.mdcontent-sop.mdkeyword-strategy.mdwriting-voice.mdgeo-optimization.mdseo-foundations.mdreferences/en/geo-optimization.mdcontent-sop.mdcomparison-pages.mdkeyword-strategy.mdseo-foundations.mdwriting-voice.md詳細
📦 インストール
npx skills add Gingiris-1031/gingiris-seo-geo
インストール後に利用できるもの：
- E-E-A-T コンテンツフレームワーク
- JSON-LD スキーマテンプレート
- キーワードファネル戦略
SEO と GEO の二重エンジン成長ガイド
中国語版
著者：Iris (生姜iris) | バージョン：v1.0 (2026年4月)
中核となる考え方
SEO と GEO は別々のものではなく、同じものの両面です。構造化データは従来の検索と AI 検索の両方に役立ちます。
従来の SEO は「検索で見つけてもらう」ことを解決し、GEO は「AI に引用してもらう」ことを解決します。
2026年、検索トラフィックの流入経路は2つに分かれています。Google/Bing の従来のランキングと、ChatGPT/Perplexity/Claude による AI の回答です。コンテンツは、両方の戦場で勝つ必要があります。
SEO + GEO の二重エンジン比較
| 観点 | SEO（従来の検索） | GEO（AI 検索） |
|---|---|---|
| 目標 | Google/Bing のランキング | AI の回答で引用されること |
| 中核となるシグナル | 被リンク + キーワードの一致 | 構造化データ + E-E-A-T による信頼性 |
| コンテンツ形式 | H2/H3 の階層構造 + ロングテールキーワードの網羅 | 直接的な回答 + 比較表 + FAQ Schema |
| 技術的な手法 | XML Sitemap + Core Web Vitals | IndexNow + robots.txt で AI クローラーを許可 |
| 測定方法 | GA4 の自然検索トラフィック + Ahrefs のランキング | AI による引用頻度を手動で確認 |
5つの中核原則
- BOFU から始めて、上流へ進む — まず購買意欲の高いキーワード（価格設定、比較）に取り組み、次に教育的なコンテンツを作成します。最もコンバージョン率の高い語句を優先します。
- 本物の声が最高の E-E-A-T です — AI に AI らしい文章を書かせないでください。創業者の声、実際の数字、自身の体験談を使って信頼性を築きます。
- 構造化されているほど、引用されやすくなります — Key Stats の表、FAQ Schema、比較マトリックスがあれば、AI エンジンは情報を直接抽出して引用できます。
- IndexNow は GEO の基盤です — クローラーを待たず、コンテンツの更新を数秒で Bing/AI 検索に送信します。
- 比較ページは SEO の金脈です — 競合他社ごとに専用ページを作成し、検討段階のユーザーを獲得します。
詳細ガイド
| テーマ | ファイル | 説明 |
|---|---|---|
| キーワードファネル戦略 | references/keyword-strategy.md | TOFU/MOFU/BOFU のキーワードマトリックスと優先順位 |
| SEO 技術の基礎 | references/seo-foundations.md | 主要ページの最適化、Schema、サイト構造 |
| GEO 最適化の実践 | references/geo-optimization.md | IndexNow、AI クローラー（検索と学習の振り分け）、Schema タイプ早見マトリックス、AI による引用のモニタリング |
| コンテンツ制作 SOP | references/content-sop.md | テーマ選定から公開までの全工程 |
| E-E-A-T を高める執筆スタイル | references/writing-voice.md | 創業者の声を活用する仕組み、信頼性シグナルの向上 |
| 競合比較ページ SOP | references/comparison-pages.md | ページ構成、Schema、キーワードの組み込み |
| 測定レイヤー — SEO/GEO データシステム 🆕 | references/measurement-layer.md | 4つの主要指標、Article Database、GSC API、AI 経由の流入、アトリビューションの落とし穴 |
| SEO 監査 SOP 🆕 | references/seo-audit.md | 4フェーズ監査（Technical→On-Page→Content→Off-Page）+ i18n/hreflang + GEO 対応状況 + P0/P1/P2 の出力形式 |
英語版
著者：Iris (生姜iris) | バージョン：v1.0 (2026年4月)
中核となる考え方
SEO と GEO は別々のものではなく、同じコインの両面です。構造化データは従来の検索と AI 検索の両方に同時に役立ちます。
従来の SEO は「見つけてもらう」ことを解決し、GEO は「AI に引用してもらう」ことを解決します。
2026年、検索トラフィックの流入経路は2つに分かれています。Google/Bing のランキングと、ChatGPT/Perplexity/Claude による AI の回答です。コンテンツは、両方の戦場で勝つ必要があります。
SEO + GEO の二重エンジン比較
| 観点 | SEO（従来の検索） | GEO（AI 検索） |
|---|---|---|
| 目標 | Google/Bing のランキング | AI の回答で引用されること |
| 中核となるシグナル | 被リンク + キーワードの一致 | 構造化データ + E-E-A-T による信頼性 |
| コンテンツ形式 | H2/H3 の階層構造 + ロングテールキーワードの網羅 | 直接的な回答 + 比較表 + FAQ Schema |
| 技術 | XML Sitemap + Core Web Vitals | IndexNow + robots.txt で AI クローラーを許可 |
| 測定方法 | GA4 の自然検索トラフィック + Ahrefs のランキング | AI による引用頻度を手動で確認 |
5つの中核原則
- BOFU から始めて、上流へ進む — まず購買意欲の高いキーワード（価格設定、比較）に取り組み、次に教育的なコンテンツを作成します。最もコンバージョン率の高い語句を優先します。
- 本物の声が最高の E-E-A-T です — AI に AI らしい文章を書かせないでください。創業者の声、実際の数字、自身の体験談を使って信頼性を築きます。
- 構造化されているほど、引用されやすくなります — Key Stats の表、FAQ Schema、比較マトリックスがあれば、AI エンジンは情報を直接抽出して引用できます。
- IndexNow は GEO の基盤です — クローラーを待たず、コンテンツの更新を数秒で Bing/AI 検索に送信します。
- 比較ページは SEO の金脈です — 競合他社ごとに専用ページを作成し、検討段階のユーザーを獲得します。
詳細ガイド
| トピック | ファイル | 説明 |
|---|---|---|
| キーワードファネル戦略 | references/en/keyword-strategy.md | TOFU／MOFU／BOFU のキーワードマトリックスと優先順位付け |
| SEO 技術の基礎 | references/en/seo-foundations.md | ページの最適化、Schema、サイトアーキテクチャの基礎 |
| GEO 最適化 | references/en/geo-optimization.md | IndexNow、AI クローラー（検索と学習の分離）、Schema タイプのクイックリファレンスマトリックス、AI 引用のモニタリング |
| コンテンツ制作 SOP | references/en/content-sop.md | トピックの選定から公開までのエンドツーエンドのワークフロー |
| E-E-A-T ライティングの語り口 | references/en/writing-voice.md | 信頼性を示す創業者の語り口の仕組み |
| 比較ページ SOP | references/en/comparison-pages.md | ページ構成、Schema、キーワードの組み込み |
| 測定レイヤー 🆕 | references/en/measurement-layer.md | 4 つの主要指標、記事 DB、GSC API、AI 経由のトラフィック、アトリビューションの落とし穴 |
| SEO 監査 SOP 🆕 | references/en/seo-audit.md | 4 段階の監査（テクニカル → オンページ → コンテンツ → オフページ）＋ i18n／hreflang ＋ GEO 対応状況 ＋ P0／P1／P2 の出力 |
主な成果（実績に裏打ちされた結果）
| 指標 | 結果 |
|---|---|
| AFFiNE の GitHub スター数 | 60,000+（ChatGPT 登場前の時代に、スター数 10k を最速級で達成したオープンソースプロジェクトの 1 つ） |
| GitHub Trending 掲載回数 | 28 回（2022 年 8 月〜12 月） |
| 支援した Product Hunt #1 ローンチ | 30+ |
| コンサルティングを行った AI スタートアップ | 150+ |
| 効果が実証されたコンテンツ公開頻度 | 週 4 記事、KD 30〜50 のロングテールキーワード |
| GSC インプレッション（1 サイト、1 か月） | 約 32,000 — SOP 全文は SEO-GEO-Agent-SOP.md をご覧ください |
🙏 謝辞 / 謝辞
このプレイブックの 測定レイヤー と SEO 監査 のリファレンスは、kostja94 (Kostja Zhang) が GitHub で公開しているオープンソースの SEO／GEO スキルを参考にしています。具体的には、seo-monitoring、traffic-analysis、ai-traffic-tracking、seo-audit-strategies、internal-links、robots-txt、schema-markup で、いずれも MIT-0 ライセンスで公開されています。4 つの主要指標のフレームワーク、GA4 の AI ソース向け正規表現パターン、4 段階の監査順序は、これらのスキルをベースに、Iris 自身による AFFiNE／Gingiris での実践や 150 件以上のコンサルティング導入で得た知見を加えたものです。
OSS スキルのエコシステムを横断して知見を共有することこそ、MIT-0 が存在する理由です。このプレイブックが役に立った場合は、ぜひ kostja94 の GitHub で公開されている SEO／GEO スキル一式 もご覧ください。このプレイブックの戦略＋語り口＋エージェント運用レイヤーを補完する、測定、テクニカル監査、GA4 分析の知見が含まれています。
掲載場所 / 見つけ方
- 🎯 スキルとプレイブック: huggingface.co/Gingiris — ローンチ、OSS、B2B SaaS、ASO、GTM、KOL へのアプローチ、ユーザーインタビュー、SEO／GEO Agent SOP を網羅する 30+ のスキル
- 📚 HuggingFace（データセット）: huggingface.co/Gingiris —
gingiris-skills、growth-tools、gingiris-seo-geo-agentなど、成長／マーケティング関連の 15 のデータセット - 🌐 公開ブログとツールディレクトリ: gingiris.tools
- ✍️ Dev.to での記事公開: dev.to/iris1031
🔗 著者について
Iris Wei — 150+ の AI スタートアップのグロースコンサルタント。AFFiNE の元 COO（GitHub スター数 69K）。
- 🐦 Twitter: @WeiYipei — 日々のグロース施策
- 💬 コンサルティング: Telegram の @Iris_carrot
- 🛒 プレミアムバンドル（全 5 冊のプレイブック＋テンプレート）: Gumroad で入手（$249）
- 📚 無料プレイブック 40+ 冊: gingiris.tools/skills