seo-backlinks

被リンクプロファイル分析

共有データキャッシュ

ステップ 0 -- 共有データキャッシュを確認する：

情報を収集する前に、.seo-cache/ を確認し、関連する SEO スキルから再利用できるコンテキストがないか調べます。 スキーマと依存関係マップについては、../seo/references/shared-data-cache.md を参照してください。

次のキャッシュファイルがある場合は確認します：

• .seo-cache/site-meta.json：ドメイン、ビジネスタイプ、業界、クロールのコンテキスト

• .seo-cache/audit-scores.json：過去のフル監査での優先事項

• .seo-cache/pages/{url-slug}/page-analysis.json：URL が指定されている場合のページレベルのコンテキスト

• 見つかった場合：明らかに有効なフィールドを解析して使用します（「[日付] の [X] をキャッシュから使用」と記録します）

• 見つからない場合、破損している場合、または関連性がない場合：新しい根拠を収集して続行します

• ユーザーが「refresh」または「re-run」と指定した場合：キャッシュの読み込みを無視し、書き込み時に上書きします

データソースの検出

分析の前に、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）：dataforseo_backlinks_summary ツールが利用可能か確認します
2. Moz API（無料登録）：python scripts/backlinks_auth.py --check moz --json
3. Bing Webmaster（無料登録）：python scripts/backlinks_auth.py --check bing --json
4. Common Crawl（常に利用可能）：PageRank を含むドメインレベルのグラフ
5. Verification Crawler（常に利用可能）：既知の被リンクがまだ存在するか確認します

python scripts/backlinks_auth.py --check --json を実行すると、すべてのソースを一度に検出できます。

常に利用可能な階層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ってレポートを作成します
• 「より詳細なデータを得るには、/seo backlinks setup を実行して無料の Moz API キーと Bing 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完全分析（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の推奨
/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確認
/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、優先順位の高い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： dataforseo_backlinks_summary → 被リンクの合計数、参照ドメイン数、ドメインランク、フォロー比率、推移。

Moz API： python scripts/moz_api.py metrics <url> --json → Domain Authority、Page Authority、Spam Score、リンク元ルートドメイン数、外部リンク数。

Common Crawl： python scripts/commoncrawl_graph.py <domain> --json → 入次数（参照ドメイン数）、PageRank、調和中心性。

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	5% を超えるドメインがない	1 ドメインが >10%	1 ドメインが >25%
推移	増加または安定	緩やかな減少	急速な減少（>20%/四半期）

2. アンカーテキストの分布

DataForSEO： dataforseo_backlinks_anchors

Moz API： python scripts/moz_api.py anchors <url> --json

Bing Webmaster： python scripts/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）

健全な分布の基準値：

アンカータイプ	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%	N/A
汎用（「ここをクリック」「詳細を見る」）	10-20%	N/A
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%	N/A

完全一致のアンカーが 15% を超える場合は警告します。これは Google Penguin のリスクを示すシグナルです。

3. 参照元ドメインの品質

DataForSEO： dataforseo_backlinks_referring_domains

Moz API： python scripts/moz_api.py domains <url> --json → DA スコア付きのドメイン

Common Crawl： python scripts/commoncrawl_graph.py <domain> --json → 上位の参照元ドメイン（ドメイン単位、オーソリティスコアなし）

分析項目：

• TLD の分布：.edu、.gov、.org はオーソリティが高いです。.xyz、.info が過剰に含まれる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、PBN の兆候です。
• ドメインランクの分布：健全なプロフィールでは、あらゆるオーソリティ層からリンクを獲得しています。
• ドメインごとの Follow／nofollow：nofollow 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： dataforseo_backlinks_bulk_spam_score と、リファレンスに記載された有害なパターン

Moz API： python scripts/moz_api.py metrics <url> --json の Spam Score（1～17% のスケールで、>11% は高リスク）

検証クローラー： python scripts/verify_backlinks.py --target <url> --links <file> --json（疑わしいリンクがまだ存在するか確認）

高リスクの指標（直ちにフラグを立てます）：

• 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 100% 完全一致）
• ペナルティを受けた、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 10K 件以上の外部リンクがあるサイト）
• 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）

中リスクの指標（手動で確認します）：

• 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 ドメインからの被リンクが 50 件超）

references/backlink-quality.md を読み込み、30 種類の有害なパターンと否認の基準をすべて確認してください。

5. 被リンク数による上位ページ

DataForSEO： ターゲットタイプを「page」に設定した dataforseo_backlinks_backlinks

Moz API： python scripts/moz_api.py pages <domain> --json

確認項目：

• 最も多くの被リンクを集めているページ
• オーソリティの高いリンクがあるページ（リンクを集めるページ）
• 被リンクがゼロのページ（内部リンクの機会）
• 被リンクがある 404 ページ（リンクエクイティを取り戻すためのリダイレクトの機会）

6. 競合とのギャップ分析

DataForSEO： 両ドメインに対して dataforseo_backlinks_referring_domains を実行し、比較します

Bing Webmaster（独自機能！）： python scripts/bing_webmaster.py compare <url1> <url2> --json — 競合との比較機能を標準搭載した唯一の無料ツールです

Moz API： 各ドメインに対して python scripts/moz_api.py metrics <url> --json を実行し、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
• ターゲットのみにリンクしているドメイン ＝ 競争上の優位性
• ドメインオーソリティを含む、リンク構築の上位 20 件の機会

7. 新規および失われた被リンク

DataForSEO のみ： 30／60／90 日間の変化を日付フィルターで指定した dataforseo_backlinks_backlinks

検証クローラー： 既知のリンクについて、python scripts/verify_backlinks.py で現在のステータスを確認します

注： 無料のソースでは、時間経過に伴う新規リンクや失われた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リクエストされた場合は、ユーザーに「リンクの獲得速度の追跡には DataForSEO 拡張機能が必要です。無料のソースで得られるのは、特定時点のスナップショットのみです。」と伝えてください。

警告サイン：

• 新規リンクが突然急増する（ネガティブ SEO 攻撃の可能性）
• 多数のリンクが突然失われる（サイトへのペナルティ、またはコンテンツの削除）
• 3 か月以上にわたって獲得速度が低下する（コンテンツがリンクを集めていない）

被リンクの健全性スコア

0～100のスコアを算出します。複数の情報源を組み合わせる場合は、信頼度で重み付けします。

要素	重み	情報源（優先順）	信頼度
参照ドメイン数	20%	DataForSEO > Moz > CC の入次数	1.0 / 0.85 / 0.50
ドメイン品質の分布	20%	DataForSEO > Moz DA の分布	1.0 / 0.85
アンカーテキストの自然さ	15%	DataForSEO > Moz > Bing のアンカー	1.0 / 0.85 / 0.70
有害リンクの割合	20%	DataForSEO > Moz のスパムスコア	1.0 / 0.85
リンク速度の傾向	10%	DataForSEO のみ	1.0
follow/nofollow の割合	5%	DataForSEO > Bing の詳細情報	1.0 / 0.70
地域との関連性	10%	DataForSEO > Bing の国情報	1.0 / 0.70

データ充足度の判定： データソースが少なくとも1つある要素が7つのうちいくつあるかを数えます。

• 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： 数値スコアは算出しないでください。代わりに次を表示します。

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

  利用可能な個別要素のスコアを、情報源と信頼度を添えて表示します。 次を推奨します："スコアを算出できるプロファイルを作成するには、Moz API（無料）を設定してください。/seo backlinks setup を実行してください"

CC のみが利用可能な場合、最高スコアは70/100に制限します。 データソースが4つ未満の状態で数値スコアを出すのは誤解を招きます。実際にはデータが不足しているだけなのに、健全性が低いと示唆してしまいます。

出力形式

被リンクの健全性スコア：XX/100（またはデータ不足）

セクション	状態	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)
アンカーの分布	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)
リンク速度	pass/warn/fail	XX/100	DataForSEO のみ

重大な問題（直ちに修正）

優先度の高い項目（1か月以内に修正）

優先度が中程度の項目（継続的な改善）

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
情報源が設定されていない	API キーがない、DataForSEO がない	/seo backlinks setup を実行してください
Moz のレート制限	無料プラン：10秒あたり1リクエスト	10秒待ってから再試行してください。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ない	https://www.bing.com/webmasters で確認してください
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 フラグを使用してください
DataForSEO を利用できない	拡張機能がインストールされていない	./extensions/dataforseo/install.sh を実行してください
被リンクデータが返されない	ドメインが新しすぎる、または非常に小規模	注意：小規模なサイトでは、被リンクが10件未満の場合があります

フォールバックの順序：

1. DataForSEO を利用できますか？ → 主な情報源として使用します（信頼度：1.0）
2. Moz は設定済みですか？ → DA/PA/スパム/アンカーに使用します（信頼度：0.85）
3. Bing は設定済みですか？ → リンク/競合比較に使用します（信頼度：0.70）
4. 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）
5. 常に：既知のリンク確認には検証用クローラーを使用します（信頼度：0.95）
6. どれも機能しませんか？ → 「無料 API を設定するには、/seo backlinks setup を実行してください」

提示前の確認（必須）

被リンク分析をユーザーに提示する前に、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：各ブロックについて、parse_html は @type を返しましたか？@type が欠けている場合は再確認してください。 @graph ラッパーが使われている可能性があります（有効な JSON-LD であり、不正な形式ではありません）。
• 「link_removed」の検出結果：そのページは JavaScript でレンダリングされていますか？unverifiable_js の場合はその旨を記載してください。 JavaScript でレンダリングされたページを「link removed」と報告してはいけません（偽陰性になります）。
• H1 の検出結果：h1_suspicious リストに H1 が含まれていますか？含まれている場合は、意味的な見出しではなく、 カウンターや統計情報である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、B も A にリンクしている場合は、相互リンクのパターンとしてフラグを付けてください。外部リンクを、検証済みの被リンク元と照合してください。
• 健全性スコア：7 つの要因のうち、4 つ以上が採点されていますか？そうでない場合は「データ不足」と報告してください。誤解を招く数値スコアは決して表示しないでください。

データソースのラベルを確認する

• レポート内の各指標に、データソースのラベルが付いていること（例：「解析済み（0.95）」、「CC（0.50）」）
• 「見つからない」という各結果について、「未クロール」「しきい値未満」「エラー」のいずれなのかを区別していること
• ソーシャルメディアのページに link_removed ではなく unverifiable_js のフラグが付いていること

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こと（wp-content、Shopify CDN などを確認）
• 概要に記載された参照ドメイン数が、検証済みリンクの実際のリストと一致していること
• データソースに裏付けられていない主張がないこと

いずれかの確認に失敗した場合は、結果を提示する前に修正してください。推測したデータを事実として提示してはいけません。

分析後

被リンク分析コマンドを完了した後は、必ず次の提案をしてください： 「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んでください（起動時には読み込まないでください）：

• 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。有害なリンクやスパムスコアの分析時に読み込みます）
• skills/seo/references/free-backlink-sources.md -- ソースの比較、信頼度の重み付け、セットアップガイド（共有リファレンス。無料の被リンク API の設定時に読み込みます）

共有データキャッシュに書き込む

すべての作業の完了後、ワークフローで長期的に有用な調査結果が得られた場合は、.seo-cache/ に簡潔な JSON の要約を書き込んでください。 ../seo/references/shared-data-cache.md に記載されたスキーマと命名規則を使用し、少なくとも cache_type、analyzed_at、ソース URL／ドメイン、主な調査結果、問題、推奨事項、ツールの制限を含めてください。.gitignore に .seo-cache/ がない場合は追加してください。