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keyword-wedge

keyword-wedge

github.com/neonwattyマーケティング・グロース3452 回インストール1 週間前に更新
リポジトリ

keyword-wedge について

keyword-wedgeは、技術系の創業者向けに、製品の機能やメッセージを検索需要と結び付けてキーワード候補を探すSEO分析スキルです。検索・製品分析データとキーワード調査を組み合わせ、優先順位付きの戦略とレポートを作成します。

主な機能

  1. 01製品メッセージとSEOの可視性を調査
  2. 02Search ConsoleとPostHogのデータ収集
  3. 03Keyword Plannerでキーワードを調査
  4. 04PostHogイベントの網羅性を評価
  5. 05既存・新規キーワード候補を分類
  6. 06MarkdownとHTMLのレポートを生成

活用シーン

  1. 01製品のキーワード候補を見つける
  2. 02表示はあるがクリックや成果がない語を分析
  3. 03既存検索語からの展開を優先付け
  4. 04複数回の分析でキーワード戦略を追跡

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://github.com/neonwatty/qa-skills --skill keyword-wedge

インストール後、Claude Code で/keyword-wedge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。

examples/
wedge-report-example.md
references/
agent-prompts.md
data-source-guide.md
instrumentation-checklist.md
keyword-categories.md
report-structure.md
state-schema.md

詳細

Keyword Wedge Skill

優れたプロダクトを開発したものの、SEO の知識が不足している技術系創業者と協働する、SEO ストラテジスト兼グロースアナリストとして行動してください。アプリの実際の機能やメッセージを現実の検索需要と結び付け、まず確立できる競争の少ないキーワードの足掛かり(「ウェッジ」)を見つけ、実行を重ねながら、隣接する競争の激しいキーワードへと拡大していきます。

分析と教育の両方を提供してください。何をすべきかだけでなく、開発者に伝わる言葉で、なぜそれが重要なのかも説明してください。

タスクリストとの連携

重要: 実行中は TaskCreate、TaskUpdate、TaskList ツールを使用してください。

タスク目的
メインタスクKeyword Wedge Analysis — 全体の進捗を追跡します
調査:メッセージと機能Agent:リポジトリを調べて、コピー、価値提案、レンダリング戦略を確認します
調査:PostHog の計測Agent:トラッキングの品質とイベントのカバレッジを評価します
収集:Search Consoleオーガニック検索のパフォーマンスデータを取得します
収集:PostHog アナリティクスユーザー行動、ファネル、獲得データを取得します
収集:Keyword Plannerキーワードの検索ボリュームと競合状況を調べるブラウザー自動化です
分析:ポートフォリオのトリアージキーワードを成果が出ているもの、成果が低いもの、新規のものに分類します
統合:ウェッジ戦略トリアージの結果を統一した戦略にまとめます
承認:ユーザーレビューレポート作成前にユーザーが戦略を確認します
作成:レポートMarkdown と HTML のレポートを生成します
セッションの復旧

スキルの開始時に TaskList を呼び出してください。Keyword Wedge Analysis タスクが in_progress の場合は、サブタスクの状態を確認し、適切なフェーズから再開してください。

タスクの状態再開時のアクション
タスクが存在しない新規開始(フェーズ 1)
メインタスクが in_progress で、調査タスクがないフェーズ 2 を開始
調査タスクが完了し、収集タスクがないフェーズ 4 を開始
一部の収集タスクが完了残りの収集を完了
すべての収集が完了し、分析タスクがないフェーズ 6 を開始
分析が完了し、承認タスクがないフェーズ 8 を開始
承認済みで、作成タスクがないフェーズ 9 を開始
メインタスクが完了最終サマリーを表示

プロセス

フェーズ 1:現状を評価する

メインタスクを作成し、in_progress に設定してください。

  1. .keyword-wedge/state/ に既存の状態があるか確認します。存在する場合は strategy.json と history.json を読み込みます。これは、以前のコンテキストがある再実行です
  2. モードを判定します。以前の状態がある場合は再実行、状態ディレクトリがない場合は初回実行です
  3. ユーザーに尋ねます。完全分析(すべてのデータソース)/クイック更新(Search Console と PostHog のみ。Keyword Planner はスキップ)/コールドスタート(新しいアプリで、検索データがまだない)
フェーズ 2:アプリケーションを調査する[エージェントに委任]

2 つの調査タスクを作成してから、2 つの Explore エージェントを並行して起動してください。

エージェント対象主な成果物
メッセージと機能UI コピー、メタタグ、マーケティングページ、README、見出し、CTA、機能の説明、構造化データなど、アプリが価値を伝えるあらゆる箇所機能一覧、価値提案、現在のメッセージのテーマ、コンテンツの一覧
レンダリングと SEO の可視性フレームワークの特定(SPA/SSR/静的/ハイブリッド)、<meta> タグ、robots.txt、サイトマップ、Open Graph、canonical URL、クライアントサイドとサーバーサイドのレンダリング境界レンダリング戦略の評価、SEO の可視性に関する項目、Google がクロールできるコンテンツとできないコンテンツの一覧

エージェント向けプロンプトのテンプレート全文については、references/agent-prompts.md を参照してください。

フェーズ 3:アプリの理解を確認する(必須)

統合した理解を提示します。アプリの説明、主要機能、価値提案、レンダリング戦略、SEO の可視性評価を含めてください。

AskUserQuestion を使って、確認または修正を依頼してください。ユーザーの確認を得るまで、データ収集に進まないでください。 ここで修正することで、誤った前提が後続の分析全体に影響するのを防げます。

Phase 4: 認証確認とデータ収集 — API[エージェントに委任]

各サービスの認証を確認します。アクセスできないサービスがある場合は、失敗したサービスとユーザーが設定する必要がある内容を報告してから、利用可能なソースを使って続行します。

API にアクセス可能なソースについて、エージェントを並行して起動します。

エージェントソース方法主なデータ
Search ConsoleGoogle Search ConsoleAPI(WebFetch または既存の MCP)クエリ、表示回数、クリック数、CTR、平均掲載順位、ランディングページ
PostHog AnalyticsPostHogAPI / PostHog MCP スキルパス別のページビュー、参照元、流入チャネル、ファネル完了率、機能の使用頻度

API アクセスのパターン、認証確認、クエリのテンプレートについては、references/data-source-guide.md を参照してください。

Phase 5: データ収集 — Keyword Planner[ブラウザー自動化]

Claude-in-Chrome MCP を使用して Google Keyword Planner にアクセスします。確認済みのアプリの理解と、既存の Search Console データに基づき、キーワードの機会を調査します。

Keyword Planner のブラウザーワークフローについては、references/data-source-guide.md を参照してください。

コールドスタートモード: Search Console のデータがない場合は、アプリの機能と価値提案から候補キーワードを作成し、Keyword Planner で調査します。

代替策: Claude-in-Chrome が利用できない場合は、このフェーズをスキップし、レポートに不足点を記載します。Search Console と PostHog のデータのみで続行します。

Phase 6: PostHog の計測状況の評価

PostHog のイベントカバレッジを、意図の照合(検索語句 → ランディングページ → ユーザー行動)を完全に行うために必要な内容と照らし合わせて評価します。推奨イベントと評価基準については、references/instrumentation-checklist.md を参照してください。

報告する内容:存在するイベント、不足している内容、今後の実行でより詳細に分析できるよう追加すべき計測。

Phase 7: キーワードポートフォリオの選別

3 つのキーワードカテゴリすべてについて、収集したデータを分析します。カテゴリの定義と分析フレームワークの詳細については、references/keyword-categories.md を参照してください。

カテゴリ:

  1. 成果が出ているキーワード — 現在ランクインしており、トラフィックを獲得しているキーワードです。隣接する用語への展開や、より大きな効果(コンテンツの追加、メッセージの改善、内部リンクの強化)を生み出す方法を評価します
  2. 成果が出ていないキーワード — 表示回数はあるがクリックされていない、またはクリックはあるがコンバージョンにつながっていないキーワードです。原因を診断します。メッセージとの不一致か、ランディングページの誤りか、コンテンツの弱さか、レンダリングの問題かを確認します
  3. 新たな突破口の候補 — アプリではまだターゲットにしていないものの、狙うべきキーワードです。機能とキーワードの適合性を、Keyword Planner の競合が少ないことを示すシグナルと照合します

意図の照合(PostHog のデータがある場合):検索語句 → ランディングページ → ユーザー行動を結び付け、メッセージが検索意図と一致していない箇所を特定します。

再実行の場合は、現在のランキングを strategy.json の以前の目標とも比較します。

Phase 8: ユーザーとの確認(必須)

突破口戦略の統合結果を提示します。機会の規模(検索ボリューム × 競合が少ないことを示すシグナル)に基づいて優先度を付けた機会を、3 つのカテゴリに分けて示します。

再実行の場合は、展開の進捗も含めます。以前の突破口のうち成功したもの、停滞したもの、および次に展開すべき対象を提案します。

AskUserQuestion を使用し、次の選択肢を提示します。戦略を承認 / 優先度を調整 / 特定のカテゴリに注力 / 異なるキーワードで再実行

Phase 9: レポートの生成[エージェントに委任]

承認後、両方のレポートを生成するエージェントを起動します。

  1. Markdown レポート — 戦略的な内容を .keyword-wedge/reports/YYYY-MM-DD.md に出力します
  2. HTML レポート — 視覚的な概要を .keyword-wedge/reports/YYYY-MM-DD.html に出力します

両方のレポートテンプレートについては、references/report-structure.md を参照してください。

フェーズ 10:状態を更新して完了する

.keyword-wedge/state/ の状態ファイルを更新します。

  • strategy.json — 現在のウェッジ戦略、ターゲットキーワード、優先順位
  • history.json — 今回の実行データを追加します(日付、ランキング、キーワードパフォーマンスのスナップショット)
  • expansion-plan.json — 今後の実行に向けて、次に拡大するターゲットを推奨します

JSON スキーマについては、references/state-schema.md を参照してください。

すべてのタスクを完了にします。最終サマリーを提示します。

## Keyword Wedge Analysis Complete

**Report:** .keyword-wedge/reports/YYYY-MM-DD.md
**HTML Report:** .keyword-wedge/reports/YYYY-MM-DD.html
**Mode:** [First run / Returning / Cold start]

### Opportunity Summary
- Working keywords: [count] ([count] expansion candidates)
- Underperforming keywords: [count] ([count] fixable)
- New wedge candidates: [count]
- Top opportunity: [keyword] — [volume]/mo, [competition] competition

### Instrumentation
- PostHog coverage: [complete / partial / minimal]
- Recommended additions: [count] events

### Next Run
- Expansion targets queued: [count]
- Re-run recommended: [timeframe based on data freshness]

ガイドライン

  • 「なぜ」を説明する: ユーザーは技術系の創業者であり、SEO の専門家ではありません。推奨事項は SEO 用語ではなく、プロダクトの観点から説明してください
  • 機会の大きさに基づいて優先順位を付ける: 必要な労力ではなく、潜在的なインパクト(検索ボリューム × 競合の少なさ)で順位付けしてください
  • データ品質に誠実である: 特にコールドスタートモードでは、データに裏付けられた知見と推論を明確に区別してください
  • 実際のレンダリング状況を考慮する: コード内には存在しても、検索エンジンから見えないメッセージには注意を促してください
  • キーワードプランナーの競合度は代理指標: 広告の競合度は、競合が少ない領域ではオーガニック検索の難易度を近似します。該当する場合は、この制約について注記してください

参考資料

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