seo-backlinks

被リンクプロファイル分析

データソースの検出

分析の前に、利用可能なデータソースを検出します。

1. DataForSEO MCP（有料）：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（常時利用可能）：PageRank を含むドメインレベルのグラフ
5. Verification Crawler（常時利用可能）：既知の被リンクが現在も存在するか確認します

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

常時利用可能なソース以外に設定されているソースがない場合：

• Common Crawl のドメイン指標を使用してレポートを作成します
• 次のように提案します：「より豊富なデータを利用するには、/seo backlinks setup を実行して無料の Moz と Bing の API キーを追加してください」

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全体の分析（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>	既知の被リンクが現在も存在するか確認
/seo backlinks setup	無料の被リンク API のセットアップ手順を表示

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を記載しています。

1. プロファイルの概要

DataForSEO： 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： python scripts/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。

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	要注意	危険
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	どのドメインも >5% ではない	1つのドメインが >10%	1つのドメインが >25%
推移	増加または安定	緩やかな減少	急激な減少（>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（リンク詳細からアンカーテキストを抽出）

健全な分布の目安：

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／ネイキッドリンク	15-25%	該当なし
一般的な語句（「こちらをクリック」「詳しくはこちら」など）	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／自然な語句	5-15%	該当なし

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 のリスクを示す兆候です。

3. 参照ドメインの品質

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 → 上位の参照ドメイン（ドメインレベルで、オーソリティスコアなし）

以下を分析します。

• TLD の分布：.edu、.gov、.org はオーソリティが高い傾向にあります。.xyz、.info が過剰な場合は品質が低い可能性があります
• 国別の分布：ターゲット市場に合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には、あらゆるオーソリティ層からのリンクがあります
• ドメインごとのフォロー／ノーフォロー：ノーフォローリンクのみのサイトは、SEO 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、参照情報にある有害なパターンを組み合わせます

Moz API： python scripts/moz_api.py metrics <url> --json のスパムスコア（1〜17％のスケールで、11％超は高リスクです）

検証クローラー： python scripts/verify_backlinks.py --target <url> --links <file> --json（不審なリンクが現在も存在するかを検証します）

高リスクの指標（直ちにフラグを付けます）：

• 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すべて完全一致）
• ペナルティを受けたドメインや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への登録（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件を超えるサイト）
• 有料リンクのパターン（ドメイン内の全ページにあるフッター／サイドバーリンク）

中リスクの指標（手動で確認します）：

• 関連性のない分野からのリンク
• 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過剰なリンク（1ドメインからの被リンクが50件を超える）

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

5. 被リンク数の多い上位ページ

DataForSEO： ターゲットタイプに「page」を指定した dataforseo_backlinks_backlinks

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

次の項目を調べます：

• 最も多くの被リンクを獲得しているページ
• 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）
• 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（リンク資産を回収するためのリダイレクト機会）

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 を実行してから比較します

Bing Webmaster（独自機能！）： python scripts/bing_webmaster.py compare <url1> <url2> --json — 競合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：

• 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
• ドメインオーソリティを含む、リンク構築の機会上位20件

7. 新規および失われた被リンク

DataForSEOのみ： 日付フィルターを使い、30日／60日／90日の変化を指定した 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： 無料の情報源では、期間にわたる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求められた場合は、ユーザーに「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。

危険信号：

• 新規リンクが急増している（ネガティブSEO攻撃の可能性）
• 多数のリンクが急に失われている（サイトへのペナルティ、またはコンテンツの削除）
• 3か月以上にわたり獲得ペースが低下している（コンテンツがリンクを獲得できていない）

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。

すべての主張をファクトチェックする

• スキーマに関する主張：各ブロックで 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、形式不正ではありません）。
• 「link_removed」の検出結果：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、その旨を記載してください。JS 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（誤った陰性判定になります）。
• H1 の検出結果：h1_suspicious リストに H1 はありますか？ある場合は、それらが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立ててください。発リンクを検証済みの被リンク元と照合します。
• ヘルススコア：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を 表示してはいけません。

データソースのラベルを確認する

• レポート内のすべての指標に、データソースのラベルが付いている（例：「Parsed (0.95)」、「CC (0.50)」）
• 「見つからない」という結果はすべて、「クロールされていない」「しきい値未満」「エラー」のいずれに該当するかが区別されている
• ソーシャルメディアのページには link_removed ではなく unverifiable_js のフラグが付いている

一貫性を相互確認する

• 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）
• サマリーの参照ドメイン数が、検証済みリンク一覧の実際の件数と一致している
• データソースの裏付けなしに提示されている主張がない

チェック項目にひとつでも不備がある場合は、提示する前に検出結果を修正してください。推定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実行した後は、必ず次の案内を提示してください。 「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採点方法の詳細（有害リンクやスパムスコアを分析する際に読み込む共通リファレンス）
• 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（無料の被リンク API を設定する際に読み込む共通リファレンス）