seo-content

補足資料の利用可能性

このカタログのコピーには以下のインラインガイダンスが含まれていますが、次の補足パスは含まれていません。これらは外部の前提資料であり、同梱ファイルではありません。

• seo/references/eeat-framework.md

宣言された上流ソースから、またはユーザーが提供したそのソースのインストール環境から、必要な資料を入手してください。各パスをそのインストール環境を基準に解決し、内容を確認して、該当するライセンスと実行上の前提条件を確認してください。必要なファイルが存在するまでは、コマンドを実行したり、参照されている手順に従ったと主張したりしないでください。不足しているスクリプトを捏造したり、同名の無関係なファイルを同等のものとして扱ったりしないでください。ここで完全に説明されている独立した手順は、ユーザーが許可した範囲内で進められます。依存する手順は利用できないものとして報告してください。

コンテンツ品質と E-E-A-T 分析

使用するタイミング

• コンテンツの品質、読みやすさ、内容の薄さのリスク、または E-E-A-T の兆候を監査する場合に使用します。
• 技術的な監査全般ではなく、コンテンツに焦点を当てた SEO レビューをユーザーが希望する場合に使用します。
• コンテンツが検索や AI による引用に十分なほど構造化され、信頼できるかを確認する場合に使用します。

E-E-A-T フレームワーク（2025年9月版 QRG）

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

経験（一次体験の兆候）

• 独自調査、ケーススタディ、実施前後の結果
• 個人的なエピソード、プロセスの記録
• 独自のデータ、独自の知見
• 直接体験に基づく写真や動画

専門性

• 著者の資格、認定、略歴
• トピックに関連する職務経歴
• 対象読者に適した技術的な詳しさ
• 正確で、出典が十分に示された主張

権威性

• 外部からの引用、権威あるソースからの被リンク
• ブランドへの言及、業界での評価
• 認知された媒体での掲載
• 他の専門家からの引用

信頼性

• 連絡先情報、住所
• プライバシーポリシー、利用規約
• 顧客の推薦文、レビュー
• 日付表示、透明性のある訂正
• セキュアなサイト（HTTPS）

コンテンツ指標

語数の分析

ページが想定されるユーザーニーズに十分応えているかを評価します。ページの種類ごとに普遍的な最低語数はありません。目標数を満たすために、有用で短いページを水増ししないでください。Google のユーザーファーストなコンテンツに関するガイダンスを参照してください。

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 はコンテンツのアクセシビリティ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の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使用し、SEO 指標として直接最適化しないでください。

• 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

キーワード最適化

• タイトル、H1、冒頭100語に主要キーワードを含めます
• 数値化されたキーワード密度の目標を設けず、自然な用語を使います
• 意味的なバリエーションを含めます
• キーワードを詰め込みません

コンテンツ構成

• 論理的な見出し階層（H1 -> H2 -> H3）
• 説明的な見出しを付けた、要点を把握しやすいセクション
• 適切な場合は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付けます

マルチメディア

• 適切な代替テキストを付けた関連画像
• 適切な場合は動画
• 複雑なデータにはインフォグラフィック
• 統計データにはチャートやグラフ

内部リンク

• 読者に役立つ関連内部リンクを使用します。単語数に応じた固定のノルマは設けません
• 説明的なアンカーテキスト
• 関連コンテンツへのリンク
• 孤立したページがないこと

外部リンク

• 権威あるソースを引用します
• ユーザー体験のために新しいタブで開きます
• 適切な数にします（過剰にしない）

AI 生成コンテンツの評価（2025年9月版 QRG で追加）

生成方法にかかわらず、事実の正確性、独自性、有用性、信頼性を評価します。文体だけから執筆者を推測しないでください。

許容できる AI コンテンツ

• 真の E-E-A-T を示している
• 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
• 独自の洞察を含んでいる

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
• 事実誤認がある

Helpful Content System（2024年3月）： Helpful Content System は、2024年3月のコアアップデート中に Google のコアランキングアルゴリズムに統合されました。現在は独立した分類システムとして機能していません。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ています。基本原則（人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適合）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 による引用への対応（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）
• 重要な質問に対する、回答を先に示す形式
• 比較データを示す表やリスト
• 明確な帰属表示と出典の引用

AI 検索での可視性と GEO（2025-2026）

AI 検索インターフェースと利用可能な機能は変化します。実際のプラットフォーム、地域、クエリの検索結果を確認してください。引用だけが可視性を得る唯一の仕組みだと主張したり、書式設定による掲載を約束したりしないでください。

AI による引用の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、段階的な手順
• ファーストパーティデータ： 独自調査、統計、ケーススタディ、独自のデータセットは、AI システムに引用されやすい
• 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 システムがコンテンツを解析し、出典を明示するのに役立つ
• トピックの権威性： AI システムは、深い専門性を示す出典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）を使って、ブランド、著者、主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の追跡： 従来のランキングだけでなく、Google AI Overviews、AI Mode、ChatGPT、Perplexity、Bing Copilot での可視性を監視してください。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 として扱ってください。

Generative Engine Optimization（GEO）： GEO は、AI が生成する回答に向けてコンテンツを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（明確かつ簡潔で、抽出可能な事実）、帰属表示（コンテンツ内の出典引用）、構成（整理された見出し階層）、鮮度（データの定期的な更新）が含まれます。詳しい 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、更新されていない期間が12か月を超える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

任意の定性的な評価基準：重み、根拠の網羅状況、利用できない入力を開示してください。E-E-A-T に関する所見や引用対応スコアは、公式な検索エンジン指標ではありません。実際の変更がないのに、著者の経歴や推薦文、更新日を捏造しないでください。

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 による引用への対応：XX/100

見つかった問題

推奨事項

DataForSEO との連携（任意）

DataForSEO MCP ツールを利用できる場合は、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 に到達できない（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）	コンテンツが公開されていないことを報告します。閲覧できる部分（メタタグ、ヘッダー）のみを分析し、制限事項を明記します。
コンテンツが少ない（取得できる単語が 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か、アクセス制限されている可能性があることを示し、全文を直接提供するようユーザーに提案します。

例

ユーザーのリクエスト：

コンテンツの品質、読みやすさ、コンテンツ不足のリスク、または E-E-A-T のシグナルを監査してください。

制限事項

• 上記の説明にある適用範囲に明確に該当するタスクでのみ、このスキルを使用してください。
• 出力を、環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代わりとして扱わないでください。
• 必要な入力、権限、安全上の境界、または成功基準が不足している場合は、作業を中断して確認を求めてください。