pm-geo

前文（最初に実行）

echo "📡 GEO / AI 搜索优化工具"

# 检查前置文档
if [ -f "docs/02-方案设计/产品定位方案.md" ]; then
  echo "✅ 产品定位方案 - 已找到"
else
  echo "⏳ 产品定位方案 - 未找到（可选，缺失时将由本技能快速采集）"
fi
if [ -f "docs/01-需求调研/市场调研报告.md" ]; then
  echo "✅ 市场调研报告 - 已找到"
else
  echo "⏳ 市场调研报告 - 未找到（可选）"
fi

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書き込み時の境界

話し合うだけでファイルには書き込まず、起動時のチェックではディレクトリを作成しません。ユーザーが成果物の保存を求めた場合は、現在の製品、正確な出力パス、既存ファイルを上書きするか追記するかを先に確認します。確認後、実際に Write を実行する直前に限り、出力ファイルの親ディレクトリを作成します。完全なインストールについては skills/_shared/artifact-policy.md を参照してください。この skill だけをインストールする場合も、このセクションに従います。

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Agent 間のやり取りのルール

フローでユーザーとのやり取りが求められる場合：

1. 現在の環境で AskUserQuestion がサポートされている場合は、AskUserQuestion を使用します（最適な体験）。
2. 現在の環境で AskUserQuestion がサポートされていない場合は、通常のチャットメッセージで同じ質問を必ずします。
3. 一度に質問するのは 1 つだけです。
4. 質問した後は現在のターンを終了し、ユーザーの回答を待ちます（STOP and WAIT）。
5. ユーザーが回答する前に、ドキュメントを生成したり、docs に書き込んだりしてはいけません。
6. 既存の docs ファイルを、このターンでのユーザーの回答の代わりにしてはいけません。

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対象となるシナリオ

• ユーザーが「AI に自社製品を推薦させたい」「GEO 最適化」「AI 検索で自社が見つからない」「生成エンジン最適化」「ChatGPT/Perplexity での露出を増やしたい」と言う
• 製品がすでにリリースされている、または公式サイトやコンテンツ資産があり、AI 検索エンジンの回答で正確に言及・推薦されることを望んでいる
• pm-growth（コンバージョンの成長）との違い：geo は「AI に発見され、推薦されること」を扱い、growth は「見た後のコンバージョン」を扱います

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実行フロー

ステップ 1: GEO の目標クエリを明確にする（メイン agent - ユーザーとのやり取り）

AskUserQuestion を使用して質問します：

🎯 GEO 最適化の目標

ユーザーが AI 検索でどのような質問をしたときに、自社が見つかったり推薦されたりすることを望みますか？

A) カテゴリー／シナリオに関する質問（例：「使いやすいXXツールはありますか」） B) 比較／選定に関する質問（例：「XX と YY はどちらがよいですか」） C) ソリューションに関する質問（例：「XX の課題をどう解決しますか」） D) ブランド／公式サイトの直接想起（ブランド名を検索すると公式サイトと概要が表示される） E) すべてを対象にする（おすすめですが、時間がかかります）

💡 ヒント：幅広く取り組むより、価値の高い検索シナリオを 1〜2 件に絞るほうが効果的です。

変数 GEO_TARGET に記録します。

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ステップ 2: 現状の可視性を診断する（メイン agent + subagent）

2.1 製品の基本情報を収集する

製品ポジショニング案／市場調査レポートがある場合は、読み込んで製品名、主要カテゴリー、ターゲットユーザー、差別化ポイント、公式サイト URL を抽出します。

不足している場合は、AskUserQuestion を使用して上記 5 項目を簡潔に収集します（一度に 1 項目ずつ）。

2.2 AI 検索の想起テストをシミュレーションする

Agent ツールを使って subagent にタスクを割り当て、ChatGPT / Perplexity / AI Overviews で目標の質問を検索する状況をシミュレーションします。現時点で自社製品が言及されるか、言及される場合はその説明が正確かを記録します：

Tool: Task
Parameters:
  subagent_type: "general-purpose"
  description: "GEO现状召回诊断"
  prompt: |
    你是一个 GEO（生成式引擎优化）审计专家。请基于公开信息，模拟用户在主流 AI 搜索引擎中提问时的召回情况。

    **产品信息**：{产品名称} / {核心品类} / {官网URL} / {差异化卖点}
    **目标查询场景**：{GEO_TARGET}

    **任务**：
    1. 针对每个目标查询，判断当前主流 AI 引擎（ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、豆包、文心一言）在回答中是否会提及该产品。
    2. 若提及，描述是否准确、是否给出官网/正确链接。
    3. 若未提及，分析最可能的原因（实体未被收录、内容信号弱、缺乏权威引用、品类归因错误等）。
    4. 给出 0-100 的可见性评分与 3 条最关键的缺口。

    返回结构化 JSON：
    ```json
    {
      "visibility_score": 0-100,
      "per_query": [{"query": "...", "mentioned": true/false, "accuracy": "准确/偏差/错误", "reason": "..."}],
      "top_gaps": ["缺口1", "缺口2", "缺口3"]
    }
    ```

メイン agent は結果を待ち、診断がユーザーの実感と一致しているか確認します。

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ステップ 3: subagent にコーパスと競合他社の引用調査を割り当てる（最適化の中核）

最適化について：検索と資料整理はメイン agent のコンテキストを消費せず、subagent が並行して実行します。

タスクリストを作成します（検索の優先順位：第一候補は AnySearch、失敗した場合は Exa MCP に切り替え、最後に WebSearch を使用します。WebSearch を使う場合は「⚠️ フォールバックモード」と明記します）：

[
  {
    "task_id": "entity_signal",
    "keywords": ["{产品名称} 官网", "{品类} 权威定义", "{差异化卖点} 评测"],
    "domains": ["官网", "维基/百科类", "行业媒体", "评测站"]
  },
  {
    "task_id": "competitor_citation",
    "keywords": ["{品类} 推荐 {竞品}", "{品类} 哪个好", "{竞品} 对比"],
    "domains": ["36kr.com", "huxiu.com", "zhihu.com", "producthunt.com"]
  }
]

Agent ツールを使用して並行してタスクを割り当てます。プロンプトの構成は pm-market の検索エキスパート向けテンプレート（AnySearch の位置付けと呼び出し方法を含む）を参考にします。

メイン agent が結果を収集します。

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ステップ 4: GEO 最適化案を作成する（メイン agent）

Write ツールを使用して docs/03-增长迭代/GEO优化方案.md を生成します：

# {产品名称} GEO / AI 搜索优化方案

## 文档信息
- 产品名称: {产品名称}
- 方案版本: v1.0
- 生成日期: {当前时间}
- 生成工具: super-pm / pm-geo

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## 一、现状诊断
- 可见性评分: {score}/100
- 目标查询召回情况:
  | 查询场景 | 是否被提及 | 描述准确度 | 主要原因 |
  |---------|-----------|-----------|---------|
  | {场景} | {是/否} | {准确/偏差} | {原因} |
- 最关键缺口: {gap1} / {gap2} / {gap3}

## 二、GEO 优化框架
### 2.1 实体建设（Entity）
- 统一品牌实体名称、一句话定位、关键属性（品类/地区/功能）
- 官网结构化数据（Entity / Organization / Product schema）
- 权威平台实体页（百科、黄页、行业库）一致性

### 2.2 内容信号（Content）
- 针对目标查询生产"可被引用"的内容资产（对比页、选型指南、解决方案文）
- 明确结论 + 数据 + 来源，便于 AI 直接抽取
- FAQ / 长尾问题覆盖

### 2.3 引用与权威（Citation）
- 争取被行业媒体、评测站、问答社区引用
- 在第三方内容中建立"品类→本产品"的稳定关联

### 2.4 技术底座（Technical）
- 站点可抓取、内容可被索引
- 结构化数据、清晰站点地图、稳定官网信息

## 三、行动清单（按优先级）
| 优先级 | 动作 | 负责方 | 预期效果 | 周期 |
|-------|------|-------|---------|------|
| P0 | {动作} | {方} | {效果} | {周期} |
| P1 | {动作} | {方} | {效果} | {周期} |

## 四、监测指标
- 目标查询 AI 召回率（提及占比）
- 描述准确度（准确/偏差/错误）
- 官网直接流量（品牌词）
- 第三方引用数

## 五、下一步建议
1. /pm-growth - 把被推荐流量转化为注册/付费
2. /pm-competitor - 持续监控竞品在 AI 搜索中的表现
3. /pm-report - 周期性复盘 GEO 指标

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ステップ 5: 次のステップを提案する（メイン agent）

✅ GEO 最適化案を生成しました：docs/03-增长迭代/GEO优化方案.md

次の実行をおすすめします：

1. /pm-competitor - AI 検索における競合他社の可視性をモニタリングする
2. /pm-growth - 推薦によって獲得したトラフィックをコンバージョンにつなげる
3. /pm-report - GEO 指標を定期的に振り返る

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検索依存関係について

• AnySearch（第一候補）：中国語の検索品質が高く、特定の領域にも対応しています。最初にスクリプトの場所を特定してから呼び出します： python3 <anysearch_cli.py 路徑> search "查询词" --max_results 5 --domain <域> スクリプトの候補パス：~/.claude/skills/anysearch/scripts/ ~/.opencode/skills/anysearch/scripts/ ~/.cursor/skills/anysearch/scripts/ ~/.anysearch/scripts/、または which anysearch_cli.py
• Exa MCP（代替）：英語／セマンティック検索に適しています。
• WebSearch（フォールバック）：「⚠️ フォールバックモード」と明記します。

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出力品質の比較

✅ Good の例：

• 具体的な検索シナリオがある：「『使いやすいプロジェクト管理ツールはありますか』という質問に対し、現在 ChatGPT は自社製品に言及していません。主な原因は、エンティティが収録されていないことです」
• 実行可能なアクションがある：「公式サイトに Product schema を追加し、『XX vs YY』の比較ページを作成して引用を目指します」
• モニタリング指標がある：「目標クエリでの AI 想起率を 0% から 40% に引き上げます」

❌ Bad の例：

• 抽象的な表現：「ブランドの露出を増やすべきです」
• 検索シナリオがない：「コンテンツを最適化する」
• モニタリングがない：「GEO は重要です」

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よくある誤解／Red Flags — STOP

誤解	正しい対応
GEO を従来の SEO と同じものと見なす	GEO は生成エンジンにおける「引用と帰属」を対象とし、エンティティ／コンテンツシグナル／権威ある引用を重視します
記事を公開すれば推薦されると思い込む	クロール可能で、構造化され、第三者から安定して引用される必要があります
現状を診断せずに案を出す	まず想起を測定してから、対策を立てます
モニタリング指標がない	想起率／正確度／引用数を必ず定義します

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成果物の品質チェック／Verification Checklist

• 目標の検索シナリオを明確にした（GEO_TARGET）
• 現状の想起診断を完了した（可視性スコア + ギャップ）
• エンティティ／コンテンツ／引用／技術の 4 種類の最適化アクションを作成した
• 出力ドキュメントを docs/03-增长迭代/ に生成した
• 次に取り組む 2〜3 個の skill を提案した

⚠️ いずれかの項目が未達の場合 → 完了とする前に不足を補います。

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