seo-analysis について
検索での可視性リスクをコードベースから監査する、フレームワークや言語に依存しないスキルです。クロール、レンダリング、メタデータ、構造化データ、コンテンツ、AI 時代の検索対応を対象に、範囲を絞った確認から全面監査まで行い、証拠に基づいて所見をまとめます。
主な機能
- 01クロール可能性とレンダリングの監査
- 02メタデータとソーシャルプレビューの確認
- 03構造化データとエンティティ信号の評価
- 04コンテンツと内部リンクの分析
- 05根拠に基づく実装引き継ぎの作成
活用シーン
- 01コードベースの技術 SEO リスク確認
- 02メタデータやインデックス問題の調査
- 03構造化データとリッチリザルト対応の評価
- 04実装向けの修正引き継ぎ作成
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/ jpcaparas/ skills --skill seo-analysisインストール後、Claude Code で/seo-analysis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。
AGENTS.mdmetadata.jsonREADME.mdskill-card.prompt.mdagents/.gitkeepassets/.gitkeepevals/evals.jsonreferences/agentic-search-and-ai-surfaces.mdcontent-and-information-architecture.mdfix-prompt-spec.mdgotchas.mdmetadata-and-previews.mdmethodology.mdstructured-data-and-entities.mdtechnical-audit.mdscripts/build_fix_prompt.pyprobe_seo_analysis.pytest_skill.pyvalidate.pytemplates/fix-prompt-template.md詳細
seo-analysis
指定された範囲で、検索での可視性に関するリスクがないかコードベースを監査します。求められた場合、または有用な場合は、回答の前提条件とせずに実装への引き継ぎ情報を提示します。
このスキルは、フレームワークや言語に依存しません。React、Next.js、Rails、Laravel、Astro、WordPress など、どのスタックを使っているかを想定せず、稼働中のリポジトリとレンダリング結果から調査を始めてください。
判断ツリー
どのような SEO の問題を解決しますか?
-
コードベースの技術面およびページ内要素の包括的な監査が必要
references/methodology.mdを読む- 続いて
references/technical-audit.mdを読む
-
メタデータ、ソーシャルプレビュー、canonical、またはインデックス登録可能性の確認が必要
references/metadata-and-previews.mdを読む
-
schema.org/JSON-LD/エンティティ/リッチリザルトの分析が必要
references/structured-data-and-entities.mdを読む
-
コンテンツ品質、情報アーキテクチャ、内部リンク、またはテンプレート単位のページターゲティング分析が必要
references/content-and-information-architecture.mdを読む
-
クロール/レンダリング制御、プレビュー制御、回答エンジンへの対応に関する、AI 時代の検索ガイダンスが必要
references/agentic-search-and-ai-surfaces.mdを読む
-
別のセッションに引き継ぐための、正確な修正依頼フォーマットが必要
references/fix-prompt-spec.mdを読むtemplates/fix-prompt-template.mdを使用する- 必要に応じて
python3 scripts/build_fix_prompt.py --input findings.jsonで下書きを生成する
-
エッジケース、ポリシー上の注意点、よくある誤検出への対応が必要
references/gotchas.mdを読む
クイックリファレンス
| タスク | 使用するもの | 結果 |
|---|---|---|
| リポジトリ全体を監査する | references/methodology.md | 順序立てられたチェックリストと証拠収集の手順 |
| インデックス登録可能性とレンダリングを確認する | references/technical-audit.md | クロール、レンダリング、canonical、robots、サイトマップ、ステータスコードに関する指摘 |
| タイトル、メタディスクリプション、OG、X カード、ファビコン、サイト名を確認する | references/metadata-and-previews.md | SERP とソーシャルプレビューに関する指摘 |
| 構造化データとエンティティのシグナルを確認する | references/structured-data-and-entities.md | リッチリザルトとグラフへの対応状況に関する指摘 |
| コンテンツとリンクの構成を確認する | references/content-and-information-architecture.md | コンテンツの不足、重複、孤立したページ、弱いアンカーテキスト |
| AI 時代の検索への対応状況を確認する | references/agentic-search-and-ai-surfaces.md | プレビュー制御、クロールアクセス、引用への対応状況 |
| 修正セッション用のプロンプトを作成する | references/fix-prompt-spec.md + templates/fix-prompt-template.md | 2 回目の実装セッションに渡すコピー&ペースト用プロンプト |
| 指摘事項の JSON から任意のプロンプト下書きを生成する | python3 scripts/build_fix_prompt.py --input findings.json(JSON に repo を含める) | 証拠、制約、受け入れ条件を確認するための下書き |
基本ワークフロー
- ユーザーの対象範囲と希望する出力形式を確認します。結論を出す前に、関連するルーティング、テンプレート、レイアウトファイル、head/メタデータの抽象化を調査します。共通の原因を追跡する場合に限り、調査範囲を広げてください。
- 対象範囲内のページ種別について、代表的な URL またはテンプレートを調査します。包括的な監査では、該当する場合、ホーム、カテゴリ、製品/サービス、記事/ドキュメント、認証/アカウント、ページ分割/フィルターページ、ユーティリティページを含めてください。
- 指摘事項を重大度とレイヤーごとに分類します。
- クロール/インデックス制御
- レンダリング/発見/canonical 化
- メタデータ/ソーシャルプレビュー
- 構造化データ/エンティティのシグナル
- コンテンツ/内部リンク/情報アーキテクチャ
- パフォーマンス/ページエクスペリエンス
- AI 時代の検索サーフェスへの対応状況
- 各指摘事項について、コード、ビルド済み HTML、または実行時の動作から証拠を記録します。確認できる場合は、推測しないでください。
- 優先順位を決める前に、根本原因の重複を取り除きます。メタデータの抽象化が 1 つ壊れているだけで、何百ものページに問題が生じている場合があります。対象範囲内で引き継ぎが求められている、または有用な場合は、
references/fix-prompt-spec.mdを使用してください。ヘルパーの使用は任意であり、その下書きは証拠ではありません。
監査の成果物
依頼された形式に合わせて回答します。対象を絞った回答、指摘事項の表、完全なレポート、実装への引き継ぎなどが該当します。依頼された場合に限り、ファイルを作成します。完全な監査には通常、次の内容が含まれます。
- エグゼクティブサマリー — 検索での可視性に関して確認されたリスクをまとめます。検索順位への影響を作り上げてはいけません。
- 指摘事項の表 — 重大度、URL/テンプレートの対象範囲、根拠、影響、修正の方向性を記載します。
- ページタイプの網羅状況マップ — 確認したテンプレートやルートと、確認していないものを示します。
- 修正の順序 — 最初に行う修正、次に行う修正、その後に行う修正を示します。
- 制約と不明点 — 実行時に確認できなかった項目、根拠の日付、未解決の疑問を示します。
対象を絞った回答は大幅に短くできますが、結論を裏付けるために必要な根拠と制約は残してください。依頼された場合、または有用な場合に限り実装プロンプトを追加し、範囲を絞った依頼を一式の完全なレポートに拡大しないでください。
分析ルール
- 実行時の挙動について述べる場合は、レンダリング後の挙動を確認してください。SSR、SSG、CSR、ハイドレーション、エッジレンダリングによって、クローラーが受け取る内容は変わります。オフラインの場合やソースコードしか確認できない場合は、結果をソースコードのみの確認と明記し、引き続き必要な実行時チェックを列挙してください。
- クロール可能性、レンダリング可能性、正規化を前提条件として扱ってください。重要なページがブロックされている、重複している、または発見できない場合、タイトルの微調整は意味がありません。
- 個々のページだけでなく、ページタイプを評価してください。SEO の問題は通常、複数のページで共有されるテンプレートロジックに起因します。
- 意図的な除外と誤りを区別してください。ログイン、カート、サイト内検索、ファセットの組み合わせ、情報の乏しいユーティリティページは、多くの場合、意図的に
noindexにするものです。 - 検索結果のプレビューとソーシャルプレビューの両方を確認してください。Open Graph データが欠落または競合していると、従来型の SEO に問題がなくても、コンテンツの配信に支障が生じます。
- 表示されている内容とページの目的に合致した、正確で有効な schema.org マークアップを優先してください。現在の検索リッチリザルトへの適格性は別途評価します。適格でないことは、無効または誤解を招くことを意味しません。
- AI の回答での可視性は、クロール可能性、メタデータの明確さ、構造化された事実、信頼できるコンテンツの延長として扱ってください。検索順位や AI での可視性を保証するような主張を作り上げてはいけません。
参照ガイド
| タスク | 参照先 |
|---|---|
| コードの確認から実装への引き継ぎまでを含む完全な監査 | references/methodology.md、続けて references/fix-prompt-spec.md |
| レンダリング、canonical、robots、サイトマップ、hreflang、内部リンクの問題を診断する | references/technical-audit.md |
| 不適切なタイトル、スニペット、リンクプレビュー、OG/X メタデータの問題を診断する | references/metadata-and-previews.md |
| スキーマの欠落や無効化、エンティティのマークアップ不足を診断する | references/structured-data-and-entities.md |
| トピックのターゲティング不足、重複、孤立ページ、アンカーテキストの問題を診断する | references/content-and-information-architecture.md |
| AI Overviews、引用表示面、回答エンジンへの対応状況を扱う | references/agentic-search-and-ai-surfaces.md |
| 行き過ぎた判断や誤検知を避ける | references/gotchas.md |
検証済みの外部ベースライン
このスキルのガイダンスは、2026 年 4 月時点の以下の一次情報に基づいています。
- SEO の基本、役立つコンテンツ、JavaScript SEO、robots メタディレクティブ、正規化、スニペット、構造化データ、サイトマップ、サイト名、ファビコン、優先ソースに関する Google Search Central の情報。
- 必須の OG フィールドと画像メタデータに関する Open Graph プロトコル仕様。
上記の安定した根拠と安全原則を維持してください。付属の参照資料は特定時点のベースラインであり、最新の公式ガイダンスに代わるものではありません。参照資料が不十分、不確か、古い、または相互に矛盾している場合は、関連する Google Search Central、schema.org、プロトコルのドキュメント、および信頼できる対象固有の根拠を確認してください。情報源とそのバージョンまたは取得日を記録し、オフラインの場合は最新のルールを作り上げず、不確実性を明示してください。
サイトの監査中にインストール済みのスキルを黙って編集してはいけません。古くなった箇所を正確に示し、置き換えに使う情報源とバージョン、具体例または回帰テストを含む、リポジトリ更新案を提示してください。
注意点
- SEO の欠落は、多くの場合、共有されている抽象化の不具合です:単一のレイアウト、メタデータヘルパー、または head コンポーネントが、すべてのルートに悪影響を及ぼすことがあります。
- すべての
noindexが誤りだと考えないでください:多くのユーティリティ用ページは、インデックスに登録されないままにするべきです。 - 正規化に
robots.txtを推奨しないでください:重複 URL をrobots.txtでブロックすると、クローラーが正規 URL のシグナルを確認できなくなることがあります。 - OG タグと SEO タグを混同しないでください:検索用タイトル、ソーシャル用タイトル、canonical、スキーマは、それぞれ異なる対象に使われます。
- 「AI SEO」を隠し技術と混同しないでください:長期的に効果があるのは、今もクロール可能性、確かな情報、明確なメタデータ、そして有用でオリジナリティのあるコンテンツです。
- 根拠なしに修正用プロンプトを引き継がないでください:次のセッションには、一般的な SEO のアドバイスではなく、具体的なファイル、ページの種類、受け入れ基準を渡す必要があります。
ヘルパーファイル
references/methodology.md— エンドツーエンドの監査ワークフローと根拠モデル。references/technical-audit.md— クロール、レンダリング、canonical、robots、サイトマップ、hreflang、ページネーション、内部リンクの発見。references/metadata-and-previews.md— タイトル、説明、OG、X カード、ファビコン、サイト名、画像プレビュー。references/structured-data-and-entities.md— JSON-LD の戦略と検証の優先事項。references/content-and-information-architecture.md— コンテンツ品質、重複、テンプレートの対象設定、リンク構造。references/agentic-search-and-ai-surfaces.md— 誇張のない、AI 時代の検索の解釈。references/fix-prompt-spec.md— 正確な引き継ぎプロンプトの仕様。references/gotchas.md— 重要な落とし穴とアンチパターン。templates/fix-prompt-template.md— そのまま使える引き継ぎプロンプトのひな形。scripts/build_fix_prompt.py— 調査結果の JSON から決定論的にプロンプトを生成します。scripts/probe_seo_analysis.py— 問題の正規化とプロンプト生成のローカル回帰チェック。scripts/validate.py— このスキルの構造バリデーター。scripts/test_skill.py— パッケージングと決定論的プローブのテストランナー。