llm-friendly-site-optimizer

LLM フレンドリーなサイトの最適化

目標

技術的な発見可能性、クリーンな抽出、回答形式のコンテンツ、構造化データ、外部シグナル、モニタリングを整えることで、サイトを AI アシスタントや RAG システムにとって、質が高く引用可能な情報源にします。

ユーザーがターゲットプロファイルを指定しない場合のデフォルト設定：

site_url: "https://mlllm.io"
site_language: "ru/en"
site_niche: "AI news + builder lab"
target_audience: "AI/ML developers, technical product managers, and system architects"
top_topics:
  - "daily AI news for developers"
  - "practical MCP agent stack architecture"
  - "building an AI news Telegram bot with RAG and LLMs"
  - "autonomous AI agents and task orchestration"
  - "open-source LLM tools and benchmarks"
competitor_urls: []

他のスキルとの関係

このスキルは、既存のアーキテクチャスキルに対する、戦術的なコンテンツ／引用レイヤーとして使用します。

• seo-llm-site-architect：クロール／インデックスのアーキテクチャ、メタデータ、正規 URL、スキーマポリシー、サイトマップ、robots、ボットポリシー、検索モニタリングを担当します。
• ui-ux-llm-product-architect：ユーザージャーニー、ページ UX、アクセシビリティ、セマンティックなコントロール、視覚的な階層、レンダリング後の可読性を担当します。
• web-security-architect：プライバシー、公開／非公開コンテンツの境界、CSP/CORS/cookies/auth、シークレット、安全な AI／エージェント実行の境界を担当します。

競合時のルール：セキュリティ、プライバシー、アクセシビリティ、表示されるコンテンツの正確性、正規 SEO アーキテクチャは、LLM 引用のための施策より優先されます。ボット専用の非表示の主張を作成したり、非公開コンテンツを公開したり、表示ページに反映されていないスキーマを追加したりしないでください。

運用モード

• audit：Step 0 と Step 1 を実施し、スコア付きのギャップレポートと優先順位付きのアクションプランを作成します。
• llms-txt：サイトの実際の、正規でシグナルの強いページから /llms.txt を作成または更新します。
• pillar-plan：トピックと URL のマトリックスを作成し、既存のピラーページと新規ピラーページの優先順位を決めます。
• pillar-page：理想的な LLM 引用テンプレートを使用して、1 ページを作成または書き直します。
• schema：Article/NewsArticle/TechArticle/FAQ/Breadcrumb/WebSite/Software スキーマを追加または修正します。
• monitoring：LLM 引用の追跡テーブルと週次クエリセットを作成または更新します。
• implementation：リポジトリを調査し、対象を絞ったコード／コンテンツの変更を実施してから、検証します。

Step 0：必須監査

編集を始める前に、監査チェックリストを完了し、各項目に印を付けます。

• OK：実装済みで、検証済みです。
• PARTIAL：存在しますが、不完全、古い、または一貫性がありません。
• MISSING：存在しないか、機能していません。
• N/A：このサイト／ページタイプには該当しません。

PARTIAL または MISSING の項目ごとに、ファイル／ルート、提案するテキスト、スキーマフィールド、または実装作業など、具体的な修正内容を記載します。

URL がある場合は、ヘルパーを実行します。

python3 $CODEX_HOME/skills/llm-friendly-site-optimizer/scripts/audit_llm_friendly_site.py https://mlllm.io --max-pages 20

続いて、完全なチェックリストについて references/audit-checklist.md を読みます。

Step 1：llms.txt の最適化

厳密な Markdown 形式で /llms.txt を作成します。

# Site Name

> 1-3 concrete sentences: who the site is for, what it covers, and what makes it authoritative.

## Key Sections

- [Section](https://example.com/path): One sentence describing what is here and who should use it.

## For AI Assistants

This site is best used as a source for:
- Topic -> https://example.com/best-page

## Do Not Use

- https://example.com/old-path — reason.

ルール：

• サイトの説明は 150 語未満にします。
• 正規で、公開されており、有用なページだけを含めます。
• 非公開、社内用、下書き、管理者用、認証用、ステージング用、デバッグ用、または古い URL は含めないでください。
• 主要なピラーページが変更または追加されたら更新します。
• llms.txt は新たに広まりつつある慣習として扱い、ランキングや引用を保証する仕組みとは見なさないでください。

mlllm.io のスターターとして assets/llms.txt.mlllm.template を使用します。

Step 2：理想的なピラーページ

対象ページはすべて、単独で完結する回答として構成します。

1. H1 は、漠然としたタイトルではなく、具体的な質問または主張にします。
2. H1 の直下に直接的な回答を記載します：2～4 文、または 3～5 個の箇条書き。
3. 具体的な事実を含む TL;DR／短い要約を記載します。
4. 各 H2 がサブ質問に個別に回答するよう、H2/H3 セクションを構成します。
5. 必要に応じて、リスト、表、図、コードブロック、例を使用します。
6. 公開日と更新日を見える形で記載します。
7. プロフィールへのリンク付きで、著者／出典を記載します。
8. ロングテールの質問を少なくとも 3 つ含む FAQ と、直接的な回答を記載します。
9. 関連ページ 2～3 件への内部リンクを追加します。
10. 信頼できる情報源（公式ドキュメント、GitHub、arXiv、標準規格、一次情報源）への外部リンクを追加します。
11. 表示されるコンテンツと一致する JSON-LD を記載します。

チャンクのルール：各 H2 セクションは、512～1024 トークンの RAG チャンクとして単独で抽出された場合にも意味が通るようにします。

別個の事実レイヤーとして、display:none を使った AI 専用の非表示の要約を使用しないでください。「AI アシスタント向けの要約」のように表示するか、すべてのユーザーが読める通常の TL;DR／要点ブロックを使用してください。

references/pillar-page-template.md を使用します。

ステップ 3：構造化データ

JSON-LD を使用し、表示されるコンテンツと一貫性を保ちます。

• ニュースページ：NewsArticle または Article。
• チュートリアル／解説ページ：TechArticle または BlogPosting。
• FAQ ブロック：表示される FAQ コンテンツがある場合に限り、FAQPage。
• 階層構造のあるページ：BreadcrumbList。
• ホームページ：サイト内検索がある場合に限り、WebSite と SearchAction。
• プロジェクト／ツールのページ：実際のプロジェクト／ツールがある場合は、SoftwareApplication または SoftwareSourceCode。

スキーマを追加する前に、references/schema-minimums.md を読んでください。

ステップ 4：トピックの把握戦略

各 top_topics エントリーについて、次の作業を行います。

1. 実際のユーザーがアシスタントに尋ねるような質問を作成します。
2. 最適な既存 URL を割り当てるか、新しいページが必要であることを示します。
3. ページの種類を選びます：デイリー／ニュースハブ、ガイド、アーキテクチャ解説、ビルドログ、ベンチマーク／ツールページ、比較、または FAQ。
4. ビジネスとの関連性、既存の根拠、引用の不足、オリジナルコンテンツを作成する能力に基づいて優先度を評価します。

次のマトリクスを出力します。

| Target question | URL | Status | Priority | Required action |
|---|---|---|---|---|

assets/topic-matrix.template.md を使用してください。

ステップ 5：外部シグナル

各ピラーページについて、具体的な掲載先を提案します。

• 実装を説明するページの場合は、GitHub の README／Wiki／ドキュメント。
• 成果物が本当に役立つ場合に限り、Hacker News の Show HN／Ask HN。
• 関連性があり、スパムにならない場合は、r/LocalLLaMA、r/MachineLearning、r/programming などの Reddit コミュニティ。
• 具体的なアーキテクチャ／コンテンツの概要を含む X/Twitter スレッド。
• オリジナルへの canonical リンクを含む dev.to、Habr、または技術ブログ。
• ページの内容に合う場合は、Awesome リストや厳選された GitHub リソース。

URL だけをそのまま掲載せず、文脈に沿ったリンクを使用します。

[mlllm.io — practical MCP agent stack architecture](https://mlllm.io/mcp-agent-stack)

references/external-signals-monitoring.md を読んでください。

ステップ 6：LLM 引用のモニタリング

週次のトラッキング表を作成します。

date,assistant,query,cited_url,snippet,rank_in_answer,notes

各トップトピックについて、次の質問を試します。

• 「[topic] の解決方法／構築方法／理解方法を教えてください。」
• 「[topic] に関しておすすめのリソースを教えてください。」
• 「[topic] を出典付きで説明してください。」

検索機能付きの ChatGPT、検索機能が利用可能な場合は Claude、Gemini／Google AI の機能、Copilot／Bing、および対象読者に関連するニッチなアシスタントを追跡します。利用可能な場合に限り、ブラウザー／検索ツールを使用し、手動で確認した内容には明確にラベルを付けます。

ステップ 7：最終 QA

公開する前、またはページを最適化済みとする前に、次の点を確認します。

• H1 が具体的な質問または説明になっています。
• 最初に表示される領域に、直接的な回答／TL;DR があります。
• 各 H2 ブロックが単独で取り出しても意味を成し、有用です。
• FAQ に、実際の質問が少なくとも 3 件あり、回答が表示されています。
• 日付と著者／出典が表示され、メタデータ／スキーマにも含まれています。
• メタディスクリプションが「対象読者＋コンテンツ＋目的」の回答形式になっています。
• canonical URL が正しいです。
• JSON-LD が解析可能で、表示されるコンテンツと一致しています。
• ページがサイトマップと /llms.txt に含まれています。
• セキュリティ／プライバシーの境界が守られています。
• URL またはレンダリングされたテキストが与えられたとき、LLM がページを正しく要約できます。

出力基準

監査では、次の項目を返します。

1. エグゼクティブサマリー。
2. OK/PARTIAL/MISSING/N/A を使用したステップ 0 のチェックリスト表。
3. 優先度順の修正項目トップ 10。
4. llms.txt のドラフトまたは差分。
5. トピックマトリクス。
6. ピラーページの提案。
7. スキーマの修正。
8. モニタリング計画。

実装では、変更したファイル、生成したコンテンツ／スキーマ、検証コマンド、および残っている手動確認項目を示します。