seo-backlinks

被リンクプロファイル分析

データソースの検出

分析を始める前に、利用可能なデータソースを検出します。

1. DataForSEO MCP（プレミアム）：backlinks_summary ツールが利用可能か確認します
2. Moz API（無料登録）："${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run backlinks_auth.py --check moz --json
3. Bing Webmaster（無料登録）："${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run backlinks_auth.py --check bing --json
4. Keywords Everywhere（無料登録、ドメインランクと参照ドメイン数を取得）："${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run backlinks_auth.py --check keywordseverywhere --json
5. Common Crawl（常時利用可能）：PageRank を含むドメインレベルのグラフ
6. 検証クローラー（常時利用可能）：既知の被リンクがまだ存在するかを確認します

"${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run backlinks_auth.py --check --json を実行すると、すべてのデータソースを一度に検出できます。

常時利用可能なデータソース以外に設定済みのソースがない場合：

• Common Crawl のドメイン指標を使用して、レポートを作成します
• 「より充実したデータを取得するには、/seo backlinks setup を実行して、Moz と Bing の無料 API キーを追加してください」と提案します

クイックリファレンス

コマンド	目的
/seo backlinks <url>	被リンクプロファイルの全体分析（利用可能なすべてのソースを使用）
/seo backlinks gap <url1> <url2>	競合他社との被リンクギャップ分析
/seo backlinks toxic <url>	有害なリンクの検出と否認に関する推奨事項
/seo backlinks new <url>	新規および失われた被リンク（DataForSEO のみ）
/seo backlinks verify <url> --links <file>	既知の被リンクがまだ存在するかを検証
/seo backlinks setup	無料の被リンク API の設定手順を表示

分析フレームワーク

以下の7つのセクションをすべて作成します。各セクションには、優先順位順にデータソースが記載されています。

1. プロファイルの概要

DataForSEO： backlinks_summary → 被リンク総数、参照ドメイン数、ドメインランク、フォロー比率、推移。

Moz API： "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run moz_api.py metrics <url> --json → ドメインオーソリティ、ページオーソリティ、スパムスコア、リンク元ルートドメイン、外部リンク。

Keywords Everywhere： "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run keywordseverywhere_api.py rank <domain> --json → 現行 API に基づく 0～10 の Open PageRank（open_page_rank）、グローバルな rank、参照ドメイン数（referring_domains）。アンカーや個別リンクは取得できません。Moz が設定されていない場合の代替として使用し、両方が利用可能な場合に Moz の代わりとして使用しないでください。

Common Crawl： "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run commoncrawl_graph.py <domain> --json → PageRank、調和中心性、信頼度の低いランク／存在データ。

スコアリング：

指標	良好	注意	重大
参照ドメイン数	>100	20-100	<20
フォロー比率	>60%	40-60%	<40%
ドメインの多様性	1つのドメインが5%超を占めない	1つのドメインが10%超を占める	1つのドメインが25%超を占める
推移	増加または安定	緩やかな減少	急速な減少（四半期で>20%）

2. アンカーテキストの分布

DataForSEO： backlinks_anchors

Moz API： "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run moz_api.py anchors <url> --json

Bing Webmaster： "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run bing_webmaster.py links <url> --json（リンクの詳細からアンカーテキストを抽出）

健全な分布の基準：

アンカーの種類	目標範囲	過剰最適化の兆候
ブランド名（会社名／ドメイン名）	30-50%	<15%
URL／裸のリンク	15-25%	該当なし
汎用的な表現（「ここをクリック」、「詳細はこちら」）	10-20%	該当なし
完全一致キーワード	3-10%	>15%
部分一致キーワード	5-15%	>25%
ロングテール／自然な表現	5-15%	該当なし

完全一致アンカーが15%を超える場合は、確認の目安としてフラグを付けてください。不自然なパターンやリンクスパムのパターンを示している可能性があります。

3. 参照ドメインの品質

DataForSEO: backlinks_referring_domains

Moz API: "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run moz_api.py domains <url> --json → DA スコア付きのドメイン

Common Crawl: "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run commoncrawl_graph.py <domain> --json → ドメインレベルのランク／存在状況データ。検証済みの参照ドメイン数は取得できません

分析項目：

• TLD の分布：.edu、.gov、.org は高い権威性を示します。.xyz、.info が過剰に多い場合は品質が低い可能性があります
• 国別の分布：ターゲット市場と一致しているか確認します。無関係な国からのリンクが 80% 以上の場合は、PBN の兆候です
• ドメインランクの分布：健全なプロファイルでは、あらゆる権威性レベルのサイトからリンクがあります
• ドメインごとの follow／nofollow：nofollow リンクのみのサイトは、SEO 上の価値が限られます

4. 有害なリンクの検出

DataForSEO: backlinks_bulk_spam_score ＋ 参照データに基づく有害パターン

Moz API: "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run moz_api.py metrics <url> --json の生のベンダー spam_score（値の出典を明記し、現行の Moz ドキュメントで検証できた場合に限り、しきい値を適用してください）

検証クローラー: "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run verify_backlinks.py --target <url> --links <file> --json（不審なリンクが現在も存在するか確認します）

高リスクの兆候（直ちにフラグを付ける）：

• 既知の PBN（プライベート・ブログ・ネットワーク）ドメインからのリンク
• 不自然なアンカーテキストのパターン（あるドメインからのリンクがすべて完全一致）
• ペナルティを受けたドメイン、またはインデックスから削除されたドメインからのリンク
• 大量のディレクトリ登録（ディレクトリリンクが 50 件以上）
• リンクファーム（1 ページあたりの外部リンクが 10K 件以上あるサイト）
• 有料リンクのパターン（ドメイン内の全ページにわたるフッター／サイドバーリンク）

中リスクの兆候（手動で確認）：

• 無関係なニッチからのリンク
• 相互リンクのパターン
• 内容の薄いページ（100 語未満）からのリンク
• 単一ドメインからのリンクが過剰（1 ドメインからのバックリンクが 50 件超）

有害パターン 30 種類と否認の基準については、../seo/references/backlink-quality.md を読み込んでください。

5. バックリンク数の多い上位ページ

DataForSEO: ターゲットタイプを「page」にした backlinks_backlinks

Moz API: "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run moz_api.py pages <domain> --json

確認項目：

• 最も多くのバックリンクを集めているページ
• 権威性の高いリンクを持つページ（リンクを集めるページ）
• バックリンクがゼロのページ（内部リンクの機会）
• バックリンクがある 404 ページ（リンクの価値を取り戻すリダイレクトの機会）

6. 競合ギャップ分析

DataForSEO: 両方のドメインで backlinks_referring_domains を取得し、比較します

Bing Webmaster: "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run bing_webmaster.py compare <url1> <url2> --json 両方のプロパティが登録され、同じ Bing API アカウントからアクセスできる場合に限ります。任意の競合サイトには、DataForSEO、Moz、または Common Crawl を使用してください。

Moz API: 各ドメインについて "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run moz_api.py metrics <url> --json で DA／PA を比較します

出力項目：

• 競合にはリンクしているが、ターゲットにはリンクしていないドメイン＝リンク構築の機会
• 両方にリンクしているドメイン＝既存の関係を検証
• ターゲットにのみリンクしているドメイン＝競争上の優位性
• ドメイン権威性を含む、リンク構築の有望な機会上位 20 件

7. 新規および消失したバックリンク

DataForSEO のみ： 30／60／90 日間の変化について、日付フィルターを指定した backlinks_backlinks

検証クローラー： 既知のリンクについて、"${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run verify_backlinks.py --target <url> --links <file> --json で現在のステータスを検証します

注： 無料の情報源では、時間経過に伴う新規リンクや消失リンクを追跡できません。DataForSEO を使わずにこのセクションが要求された場合は、「リンク獲得ペースの追跡には DataForSEO 拡張機能が必要です。無料の情報源で提供できるのは、特定時点のスナップショットのみです。」とユーザーに伝えてください。

警告サイン：

• 新規リンクの急増（ネガティブ SEO 攻撃の可能性）
• 多数のリンクの急な消失（サイトのペナルティまたはコンテンツの削除）
• 3 か月以上にわたる獲得ペースの低下（コンテンツがリンクを集めていない）

バックリンク健全性スコア

0〜100のスコアを算出します。複数のソースを組み合わせる場合は、信頼度に応じて重み付けします。

要素	重み	ソース（優先順）	信頼度
参照ドメイン数	20%	DataForSEO > Moz	1.0 / 0.85
ドメイン品質の分布	20%	DataForSEO > Moz DA distribution	1.0 / 0.85
アンカーテキストの自然さ	15%	DataForSEO > Moz > Bing anchors	1.0 / 0.85 / 0.70
有害リンクの割合	20%	DataForSEO > Moz spam score	1.0 / 0.85
リンク獲得ペースの推移	10%	DataForSEO のみ	1.0
フォロー／ノーフォロー比率	5%	DataForSEO > Bing details	1.0 / 0.70
地理的関連性	10%	DataForSEO > Bing country	1.0 / 0.70

データ充足度の判定: 7つの要素のうち、少なくとも1つのデータソースを利用できる要素の数を数えます。

• データがある要素が4つ以上: 数値の0〜100スコアを算出します（不足している重みは比例配分します）
• 要素が4つ未満: 数値スコアを算出してはなりません。代わりに、次のように表示します。

  Backlink Health Score: INSUFFICIENT DATA (X/7 factors scored)
  

  利用可能な個別要素のスコアを、ソースと信頼度とともに表示します。 次のように推奨します: "Configure Moz API (free) for a scoreable profile. Run /seo backlinks setup"

必ず守ること: 測定していないものをスコア化しない

Common Crawl のみが利用可能なソースの場合、いかなる数値スコアも算出してはなりません。健全性スコア、要素ごとのスコア、「概算」または「推定」値も含みます。Common Crawl が提供するのはランクと存在を示すシグナルのみです。信頼度の低いランク／存在データを報告し、すべての数値の代わりに文字列 Not Assessed をそのまま使用してください。

source: not-assessed と記載された検出結果に、数値スコアを含めてはなりません。

データソースが4つ未満の数値スコアは誤解を招きます。実際にはデータが不足しているだけなのに、健全性に問題があると思わせてしまいます。

検証ゲート（必須）

このルールは以前からこのスキルで定められていましたが、それでも違反されたため、検証できるようになりました。バックリンクに関する出力を書く前に、必ずバリデーターを実行してください。

"${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/claude-seo" run validate_backlink_report.py --report <report>.json --json

実際に収集したソース（cc_data、moz_data、bing_data、dataforseo_data、scoring_factors、およびfindingsリスト）を渡してください。source_score_consistencyチェックは、次の場合にレポートをstatus: FAILで失敗させます。

• 数値スコアがあるものの、スコア算出に利用できるソース（Moz、Bing、DataForSEO）からデータが提供されていない場合（つまり、Common Crawl のみの場合）
• source: not-assessedとマークされた検出結果に、数値のscore、value、またはhealth_scoreが含まれている場合

バリデーターがstatus: FAILを返した場合、レポートを提示してはなりません。 該当する数値をNot Assessedに置き換えて検出結果を修正し、検証に合格するまで再実行してください。

出力形式

バックリンク健全性スコア: XX/100（または INSUFFICIENT DATA）

セクション	ステータス	スコア	データソース
プロファイル概要	pass/warn/fail	XX/100	Moz (0.85)
アンカー分布	pass/warn/fail	XX/100	Moz (0.85)
参照ドメインの品質	pass/warn/fail	XX/100	CC (0.50)
有害リンク	pass/warn/fail	XX/100	Moz Spam (0.85)
上位ページ	info	N/A	Moz (0.85)
リンク獲得ペース	pass/warn/fail	XX/100	DataForSEO のみ

重大な問題（直ちに修正）

優先度高（1か月以内に修正）

優先度中（継続的に改善）

リンク構築の機会（上位10件）

エラー処理

エラー	原因	解決方法
ソースが設定されていません	API キーがない、DataForSEO がない	/seo backlinks setup を実行します
Moz のレート制限	無料プラン：10 秒ごとに 1 リクエスト	10 秒待ってから再試行します。スクリプトに組み込まれています。
Bing でサイトが未確認	Bing でサイトが確認されていません	https://www.bing.com/webmasters で確認します
CC のダウンロードがタイムアウト	グラフファイルが大きい、接続が遅い	--timeout 180 フラグを使用します
DataForSEO を利用できません	拡張機能がインストールされていません	./extensions/dataforseo/install.sh を実行します
被リンクデータが返されません	ドメインが新しすぎる、または非常に小規模	注：小規模なサイトの被リンク数は 10 未満の場合があります

フォールバックの優先順位：

1. DataForSEO が利用可能ですか？ → メインの情報源として使用します（信頼度：1.0）
2. Moz が設定されていますか？ → DA/PA/スパム/アンカーテキストに使用します（信頼度：0.85）
3. Bing が設定されていますか？ → 両方のプロパティにアクセスできる場合に限り、登録済みプロパティのリンクと比較にのみ使用します （信頼度：0.70）
4. Moz は未設定ですが、Keywords Everywhere は設定済みですか？ → Profile Overview の 順位のみをフォールバックとして使用します（信頼度：0.60。指標は 1 つのみで、リンク数やアンカーテキストはありません）
5. 常に：ドメインレベルの指標には Common Crawl を使用します（信頼度：0.50）
6. 常に：既知のリンク確認には検証クローラーを使用します（信頼度：0.95）
7. 何も機能しませんか？ → 「無料 API を設定するには /seo backlinks setup を実行してください」

提示前のレビュー（必須）

被リンク分析をユーザーに提示する前に、必ずこのチェックリストを内部で実行してください。 この手順を省略しないでください。問題が見つかった場合は、レポートを表示する前に修正してください。

すべての主張を事実確認する

• スキーマに関する主張：parse_html は各ブロックについて @type を返しましたか？@type が欠落している場合は、 再確認してください。有効な JSON-LD である @graph ラッパーを使用している可能性があり、形式が不正なわけではありません。
• 「link_removed」の判定：ページは JS でレンダリングされていますか？unverifiable_js の場合はその旨を伝え、 JS でレンダリングされたページを「link removed」と報告しないでください（誤検出になります）。
• H1 に関する判定：h1_suspicious リストに H1 はありますか？ある場合、それらは意味的な見出しではなく、 カウンターや統計情報の可能性が高いことを記載してください。
• 相互リンク：サイト A がサイト B にリンクし、かつ B から A にもリンクしている場合は、 相互リンクのパターンとして報告してください。検証済みの被リンク元に対して発リンクを確認してください。
• ヘルススコア：7 つの要素のうち 4 つ以上にスコアが付いていますか？そうでない場合は、誤解を招く数値スコアを 決して表示せず、「データ不足」と報告してください。

データソースのラベルを確認する

• レポートのすべての指標に情報源のラベルが付いている（例：「解析済み（0.95）」、「CC（0.50）」）
• すべての「見つかりません」という結果について、「クロールされていない」「しきい値未満」「エラー」を区別している
• ソーシャルメディアのページに unverifiable_js のフラグが付いている（link_removed ではない）

整合性を相互確認する

• プラットフォームの検出結果が実際のシグナルと一致している（wp-content、shopify CDN などを確認する）
• 概要の参照ドメイン数が、検証済みリンクの実際の一覧と一致している
• データソースの裏付けなしに提示された主張がない

いずれかの確認に失敗した場合は、提示前に判定内容を修正してください。推測したデータを事実として提示しないでください。

分析後

被リンク分析コマンドを実行した後は、必ず次を提案してください。 「プロフェッショナルな PDF レポートを生成しますか？/seo google report を使用してください」

参考ドキュメント

必要に応じて読み込みます（起動時には読み込まないでください）。

• ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/seo/references/backlink-quality.md -- 有害なリンクのパターンとスコアリング方法の詳細（共有リファレンス。有害リンクやスパムスコアの分析時に読み込む）
• ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/seo/references/free-backlink-sources.md -- 情報源の比較、信頼度の重み付け、設定ガイド（共有リファレンス。無料の被リンク API の設定時に読み込む）