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コンテンツ品質と E-E-A-T の分析

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します：

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。 参照先：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。

以下のキャッシュファイルが存在す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、破損している、または関連性がない場合：新たな根拠を基に作業を続けます

• ユーザーが「refresh」または「re-run」と指示した場合：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

E-E-A-T フレームワーク（2025 年 9 月 QRG 更新）

完全な基準については skills/seo/references/eeat-framework.md をお読みください。

Experience（実体験を示すシグナル）

• 独自調査、事例研究、実施前後の成果
• 個人的なエピソード、プロセスの記録
• 独自データ、独自の知見
• 直接体験に基づく写真や動画

Expertise（専門性）

• 著者の資格、認定、経歴
• トピックに関連する職歴
• 対象読者に適した技術的な深さ
• 正確で、信頼できる情報源に基づく主張

Authoritativeness（権威性）

• 権威ある情報源からの外部引用やバックリンク
• ブランドへの言及、業界での評価
• 信頼されている媒体への掲載
• 他の専門家からの引用

Trustworthiness（信頼性）

• 連絡先情報、所在地
• プライバシーポリシー、利用規約
• 顧客の推薦文、レビュー
• 日付の記載、透明性のある訂正
• 安全なサイト（HTTPS）

コンテンツ指標

文字数分析

ページタイプごとの最低文字数と比較します：

ページタイプ	最低文字数
ホームページ	500
サービスページ	800
ブログ記事	1,500
製品ページ	300+（複雑な製品は 400+）
地域ページ	500-600

重要： これらはトピックを網羅するための最低基準であり、目標値ではありません。Google は、文字数が直接的なランキング要因ではないことを確認しています。目標はトピックを包括的に網羅することです。クエリに十分答えている 500 語のページは、答えられていない 2,000 語のページより上位に表示されます。これらは、網羅性の深さが十分か判断するための指針として使い、厳格な要件とはしないでください。

読みやすさ

• Flesch Reading Ease：一般読者向けには 60-70 を目標にします

注： Flesch Reading Ease はコンテンツの読みやすさを測る有用な代替指標ですが、Google の直接的なランキング要因ではありません。John Mueller は、Google が基本的な読みやすさスコアをランキングに使用していないことを確認しています。Yoast は v19.3 で Flesch スコアの優先度を下げました。読みやすさの分析はコンテンツ品質の指標として活用し、直接最適化する SEO 指標とは見なさないでください。

• 学年レベル：対象読者に合わせます
• 文の長さ：平均 15-20 語
• 段落の長さ：2-4 文

キーワードの最適化

• メインキーワードをタイトル、H1、冒頭の 100 語に含めます
• 自然な密度（1-3%）にします
• 意味的なバリエーションを含めます
• キーワードの詰め込みを避けます

コンテンツ構成

• 論理的な見出し階層（H1 -> H2 -> H3）
• 内容を把握しやすい、説明的な見出しのセクション
• 適切な箇所に箇条書きや番号付きリストを使用します
• 長文コンテンツには目次を設けます

マルチメディア

• 適切な代替テキストを付けた関連画像
• 適切な箇所に動画を追加します
• 複雑なデータにはインフォグラフィックを使用します
• 統計情報にはチャートやグラフを使用します

内部リンク

• 1,000 語あたり 3-5 件の関連する内部リンク
• 内容が伝わるアンカーテキスト
• 関連コンテンツへのリンク
• 孤立したページを作らない

外部リンク

• 権威ある情報源を引用します
• ユーザー体験のため、新しいタブで開きます
• 適切な件数にとどめます（過剰にしません）

AI コンテンツ評価（2025 年 9 月 QRG 追加項目）

Google の評価者は現在、コンテンツが AI 生成に見えるかどうかを正式に評価しています。

許容される AI コンテンツ

• E-E-A-T を真に示している
• 独自の価値を提供している
• 人間による監督と編集が行われている
• 独自の知見を含んでいる

低品質な AI コンテンツの兆候

• 汎用的な表現で、具体性に欠ける
• 独自の洞察がない
• ページ間で構成が繰り返されている
• 著者の記載がない
• 事実に誤りがある

Helpful Content System（2024 年 3 月）： Helpful Content System は、2024 年 3 月のコアアップデートで Google のコアランキングアルゴリズムに統合されました。独立した分類システムとしては、現在は機能していません。有用性に関するシグナルは、すべてのコアアップデートで重み付けされるようになりました。原則（ユーザーを第一に考えたコンテンツ、E-E-A-T の提示、ユーザーの意図への対応）は変わりませんが、適用は個別の HCU アップデートではなく、継続的に行われます。

AI 引用への対応（GEO シグナル）

AI 検索エンジン（ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews）向けに最適化します。

• 統計や事実を含む、明確で引用しやすい記述
• 構造化データ（特にデータポイント向け）
• 明確な見出し階層（H1->H2->H3 の流れ）
• 重要な質問には、回答を先に示す形式
• 比較データには表やリストを使用
• 明確な出典表示と出典の引用

AI 検索での可視性と GEO（2025-2026）

Google AI Mode は 2025 年 5 月に Google 検索の独立したタブとして一般公開され、180 以上の国で利用できるようになりました。オーガニック検索結果の上部に表示される AI Overviews とは異なり、AI Mode はオーガニック検索の青いリンクが一切ない、完全な対話型の検索体験を提供するため、AI に引用されることが唯一の可視性確保の手段になります。

AI に引用されるための主な最適化戦略：

• 構造化された回答： AI システムが抽出して引用できる、明確な質問と回答の形式、定義のパターン、手順ごとの説明
• 独自のデータ： 独自の調査、統計、事例研究、独自のデータセットは、AI システムに高い頻度で引用されます
• スキーママークアップ： Article、FAQ（Google 以外の AI プラットフォーム向け）、構造化コンテンツのスキーマは、AI システムによるコンテンツの解析と出典の特定に役立ちます
• トピックに関する権威性： AI システムは、深い専門知識を示す情報源を優先的に引用します。単独のページではなく、コンテンツクラスターを構築してください
• エンティティの明確化： 構造化データ（Organization、Person スキーマ）を使用して、ブランド、著者、重要な概念を明確に定義してください
• 複数プラットフォームでのトラッキング： 従来のランキングだけでなく、Google AI Overviews、AI Mode、ChatGPT、Perplexity、Bing Copilot での可視性も監視してください。AI による引用は、オーガニック検索のランキングやトラフィックと並ぶ独立した KPI として扱います。

生成エンジン最適化（GEO）： GEO は、AI が生成する回答向けにコンテンツを特化して最適化する、新たな分野です。主な GEO シグナルには、引用しやすさ（抽出可能な、明確で簡潔な事実）、出典表示（コンテンツ内での出典の引用）、構造（整理された見出し階層）、鮮度（データの定期的な更新）があります。詳細な GEO ワークフローについては、seo-geo スキルを参照してください。

コンテンツの鮮度

• 公開日を表示する
• コンテンツを改訂した場合は、最終更新日を表示する
• 変化の速いトピックで、12 か月以上更新されていないコンテンツにはフラグを付ける

出力

コンテンツ品質スコア：XX/100

E-E-A-T の内訳

要素	スコア	主なシグナル
経験	XX/25	...
専門性	XX/25	...
権威性	XX/25	...
信頼性	XX/25	...

AI 引用への対応：XX/100

見つかった問題

推奨事項

DataForSEO との統合（任意）

DataForSEO MCP ツールが利用可能な場合は、実際のキーワード検索ボリュームデータに kw_data_google_ads_search_volume、難易度スコアに dataforseo_labs_bulk_keyword_difficulty、検索意図の分類に dataforseo_labs_search_intent、コンテンツ品質の分析に content_analysis_summary を使用してください。

エラー処理

シナリオ	対応
URL にアクセスできない（DNS エラー、接続拒否）	エラーを明確に報告します。ページの内容を推測してはいけません。URL を確認して再試行するようユーザーに提案します。
ペイウォールの背後にあるコンテンツ（402/403、ログイン画面）	コンテンツが一般公開されていないことを報告します。閲覧可能な部分（メタタグ、ヘッダー）のみを分析し、制限事項を記載します。
コンテンツが少ない（取得できる単語数が100語未満）	推測せず、判明した内容をそのまま報告します。ページが JavaScript でレンダリングされている、またはアクセスが制限されている可能性を示し、ユーザーに全文を直接提供するよう提案します。

FLOW フレームワークとの統合

プロンプトに沿ったコンテンツ最適化には、/seo flow optimize <url> と /seo flow win <url> を使用します。FLOW の optimize プロンプトと win プロンプトは、E-E-A-T の改善と BOFU コンバージョンのワークフローを構造化して提供します。

共有データキャッシュへの書き込み

すべての作業を完了した後、ワークフローで再利用可能な調査結果が得られた場合は、簡潔な JSON の要約を .seo-cache/ に書き込みます。 ../seo/references/shared-data-cache.md に記載されている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、問題点、推奨事項、ツールの制限事項を含めます。.gitignore に .seo-cache/ がない場合は追加します。