seo-dataforseo について
seo-dataforseoは、DataForSEO拡張機能を利用するSEO調査向けスキルです。検索結果、キーワード、被リンク、ドメイン、ページ、コンテンツ、ビジネス情報を調べ、API費用の確認と記録も行います。
主な機能
- 01リアルタイムSERPと画像検索結果
- 02キーワード指標とトレンド調査
- 03被リンクと競合分析
- 04ドメイン順位とトラフィック推定
- 05ページとLighthouseの分析
- 06API費用の承認と記録
活用シーン
- 01対象クエリの検索結果を調査
- 02競合のキーワードと被リンクを比較
- 03ページの性能やSEO上の問題を確認
- 04SEO調査中のAPI支出を追跡
MCP 対応
DataForSEO MCPサーバーとそのツールで、リアルタイムのSEOデータを取得します。拡張機能のインストールと接続が必要で、呼び出し前に費用を確認し、実行後に記録します。
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ agricidaniel/ codex-seo --skill seo-dataforseoインストール後、Claude Code で/seo-dataforseoを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
LICENSE.txtreferences/cost-tiers.mdtool-catalog.md詳細
DataForSEO:ライブ SEO データ(拡張機能)
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、関連する SEO スキルから再利用できるコンテキストが .seo-cache/ にないか確認します。
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。
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単位のコンテキスト -
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(「[date] 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:新しい根拠を収集します
-
ユーザーが「refresh」または「re-run」と指示した場合:キャッシュを読み込まず、書き込み時に上書きします
DataForSEO MCP サーバーを介したライブ検索データです。リアルタイムの SERP 結果 (オーガニック検索+画像)、キーワード指標、バックリンクプロファイル、オンページ分析、コンテンツ 分析、ビジネスリスティング、AI 可視性チェック、LLM による言及の追跡を、 10 個の API モジュールと 79 個以上の MCP ツールで提供します。
前提条件
このスキルを使用するには、DataForSEO 拡張機能がインストールされている必要があります。
./extensions/dataforseo/install.sh
利用可能か確認する: DataForSEO ツールを使用する前に、serp_organic_live_advanced または任意の DataForSEO ツールが利用可能かどうかを確認し、MCP サーバーが接続されていることを検証してください。ツールが利用できない場合は、拡張機能がインストールされていないことをユーザーに伝え、インストール手順を提示してください。
API クレジットについて
DataForSEO では API 呼び出しごとに料金が発生します。効率よく利用してください。
- 複数の単一呼び出しより、一括エンドポイントを優先します
- ユーザーが指定しない限り、デフォルトのパラメーター(米国、英語)を使用します
- セッション中は結果を記憶し、同じデータを再取得しないでください
- 高額な操作(バックリンクの全件クロール、大規模なキーワードリスト)を実行する前に、ユーザーに警告してください
コストのガードレール
DataForSEO MCP を呼び出す前に毎回、コストを見積もります。
python scripts/dataforseo_costs.py check <endpoint> [--count N]
"status": "approved"の場合 → API を呼び出します"status": "needs_approval"の場合 → コスト見積もりをユーザーに提示し、続行する前に確認を求めます"status": "blocked"の場合 → 1 日の予算上限を超過することをユーザーに伝えます。続行してはいけません
各 API 呼び出しの完了後、コストを記録します。
python scripts/dataforseo_costs.py log <endpoint> <actual_cost>
コスト管理用のユーザーコマンド:
/seo dataforseo costs today→ 今日の支出の内訳を表示します/seo dataforseo costs summary→ 過去 7 日間の支出履歴を表示します/seo dataforseo costs config --mode threshold --threshold 0.50→ 承認モードを設定します
料金表、予算プリセット、コスト削減のヒントについては、references/cost-tiers.md を読み込んでください。
クイックリファレンス
| コマンド | 説明 |
|---|---|
/seo dataforseo serp <keyword> | Google のオーガニック検索結果 |
/seo dataforseo serp-images <keyword> | Google 画像検索結果 |
/seo dataforseo serp-youtube <keyword> | YouTube の検索結果 |
/seo dataforseo youtube <video_id> | YouTube 動画の詳細分析 |
/seo dataforseo keywords <seed> | キーワードのアイデアと候補 |
/seo dataforseo volume <keywords> | キーワードの検索ボリューム |
/seo dataforseo difficulty <keywords> | キーワード難易度スコア |
/seo dataforseo intent <keywords> | 検索意図の分類 |
/seo dataforseo trends <keyword> | Google Trends データ |
/seo dataforseo backlinks <domain> | 被リンクプロファイル全体 |
/seo dataforseo competitors <domain> | 競合ドメインの分析 |
/seo dataforseo ranked <domain> | ドメインのランキング対象キーワード |
/seo dataforseo intersection <domains> | キーワード/被リンクの重複 |
/seo dataforseo traffic <domains> | トラフィックの一括推定 |
/seo dataforseo subdomains <domain> | ランキングデータを含むサブドメイン |
/seo dataforseo top-searches <domain> | ドメインに言及する上位クエリ |
/seo dataforseo onpage <url> | ページ内分析(Lighthouse + 解析) |
/seo dataforseo tech <domain> | テクノロジースタックの検出 |
/seo dataforseo whois <domain> | WHOIS 登録データ |
/seo dataforseo content <keyword/url> | コンテンツ分析とトレンド |
/seo dataforseo listings <keyword> | ビジネスリスティング検索 |
/seo dataforseo ai-scrape <query> | GEO 向け ChatGPT ウェブスクレイパー |
/seo dataforseo ai-mentions <keyword> | GEO 向け LLM 言及トラッキング |
SERP 分析
/seo dataforseo serp <keyword>
Google のオーガニック検索結果をリアルタイムで取得します。
MCP ツール: serp_organic_live_advanced
デフォルトパラメーター: location_code=2840 (US), language_code=en, device=desktop, depth=100
対応する検索エンジン: serp_organic_live_advanced ツールは、se パラメーターで Google、Bing、Yahoo に対応しています。検索エンジンを切り替えるには、「bing」または「yahoo」を指定してください。
出力: ランク、URL、タイトル、説明、ドメイン、強調スニペット、AI 概要の参照、他の人はこちらも質問。
/seo dataforseo serp-youtube <keyword>
YouTube の検索結果を取得します。GEO に役立ちます。YouTube での言及は、AI による引用と最も強く相関します。
MCP ツール: serp_youtube_organic_live_advanced
出力: 動画タイトル、チャンネル、再生回数、アップロード日、説明、URL。
/seo dataforseo youtube <video_id>
特定の YouTube 動画を詳細に分析します。情報、コメント、字幕を取得します。YouTube での言及は AI 可視性との相関が最も強く(0.737)、GEO 分析で重要です。
MCP ツール: serp_youtube_video_info_live_advanced、serp_youtube_video_comments_live_advanced、serp_youtube_video_subtitles_live_advanced
パラメーター: video_id(YouTube 動画 ID。例:「dQw4w9WgXcQ」)
出力: 動画のメタデータ(タイトル、チャンネル、再生回数、高評価数、説明)、エンゲージメントを含む上位コメント、字幕/文字起こしテキスト。
/seo dataforseo serp-images <keyword>
Google 画像検索のライブ検索結果を取得します。キーワードでどの画像がランクインしているか、画像検索結果でどのドメインが優勢かを確認し、ビジュアルコンテンツの機会を特定します。
MCP ツール: serp_google_images_live_advanced
デフォルトのパラメーター: location_code=2840 (US), language_code=en, device=desktop, depth=100
パラメーター: keyword(必須)、depth(任意、最大 700、100 件ごとに課金)、search_param(任意、例: "site:example.com")
コストに関する警告: site: または filetype: 演算子を使用すると、API コストが 5 倍になります。絞り込み検索を実行する前に、ユーザーに警告してください。
出力: 順位、タイトル、代替テキスト、ソースページの URL、画像の直接 URL、ドメイン、エンコードされた URL。
提供する分析:
- ドメインの優勢度: 画像検索結果の上位 10 ドメイン(掲載数順)
- 代替テキストのパターン: 上位にランクインする画像のタイトル/代替テキストによく見られるパターン
- 形式の分布: 上位の検索結果における WebP、JPEG、PNG の割合(image_url の拡張子から推測)
- 機会の特定: ユーザーがオーガニック検索でランクインしているものの、画像検索には表示されていないキーワード
キーワード調査
/seo dataforseo keywords <seed>
シードキーワードから、キーワード候補、サジェスト、関連語を生成します。
MCP ツール: dataforseo_labs_google_keyword_ideas, dataforseo_labs_google_keyword_suggestions, dataforseo_labs_google_related_keywords
デフォルトのパラメーター: location_code=2840 (US), language_code=en, limit=50
出力: キーワード、検索ボリューム、CPC、競合レベル、キーワード難易度、トレンド。
/seo dataforseo volume <keywords>
キーワードのリストについて、検索ボリュームと指標を取得します。
MCP ツール: kw_data_google_ads_search_volume
パラメーター: keywords(配列、カンマ区切り)、location_code、language_code
出力: キーワード、月間検索ボリューム、CPC、競合状況、月次トレンドデータ。
/seo dataforseo difficulty <keywords>
ランキングの競争力を評価するため、キーワード難易度スコアを算出します。
MCP ツール: dataforseo_labs_bulk_keyword_difficulty
パラメーター: keywords(配列)、location_code、language_code
出力: キーワード、難易度スコア(0~100)、評価(Easy/Medium/Hard/Very Hard)。
/seo dataforseo intent <keywords>
ユーザーの検索意図に基づいてキーワードを分類します。
MCP ツール: dataforseo_labs_search_intent
パラメーター: keywords(配列)、location_code、language_code
出力: キーワード、意図の種類(情報収集、案内、商用、取引)、信頼度スコア。
/seo dataforseo trends <keyword>
Google Trends のデータを使って、キーワードの経時的なトレンドを分析します。
MCP ツール: kw_data_google_trends_explore
パラメーター: keywords(配列)、location_code、date_from、date_to、language_code
出力: キーワード、時系列データ、トレンドの方向、季節性の兆候。
ドメインと競合の分析
/seo dataforseo backlinks <domain>
被リンクプロファイルを包括的に分析します。
MCP ツール: backlinks_summary, backlinks_backlinks, backlinks_anchors, backlinks_referring_domains, backlinks_bulk_spam_score, backlinks_timeseries_summary
デフォルトのパラメーター: limit=100(サブコールごと)
出力: 被リンク総数、参照ドメイン数、ドメインランク、スパムスコア、上位アンカーテキスト、経時的な新規/消失被リンク、dofollow の比率、上位の参照ドメイン。
/seo dataforseo competitors <domain>
競合ドメインを特定し、トラフィックを推定します。
MCP ツール: dataforseo_labs_google_competitors_domain, dataforseo_labs_google_domain_rank_overview, dataforseo_labs_bulk_traffic_estimation
出力: 競合ドメイン、キーワード重複率、推定トラフィック、ドメインランク、共通キーワード。
/seo dataforseo ranked <domain>
ドメインがランクインしているキーワードを、順位とページデータとともに一覧表示します。
MCP ツール: dataforseo_labs_google_ranked_keywords, dataforseo_labs_google_relevant_pages
デフォルトのパラメーター: limit=100, location_code=2840
出力: キーワード、順位、URL、検索ボリューム、トラフィックシェア、SERP の機能。
/seo dataforseo intersection <domain1> <domain2> [...]
2~20 個のドメイン間で、共通するキーワードと被リンク元を見つけます。
MCP ツール: dataforseo_labs_google_domain_intersection、backlinks_domain_intersection
パラメーター: domains(2~20 個の配列)
出力: ドメインごとの掲載順位を含む共通キーワード、共通する被リンク元、ドメインごとの固有キーワード。
/seo dataforseo traffic <domains>
1 つ以上のドメインのオーガニック検索トラフィックを推定します。
MCP ツール: dataforseo_labs_bulk_traffic_estimation
パラメーター: domains(配列)
出力: ドメイン、推定オーガニックトラフィック、推定トラフィックコスト、上位キーワード。
/seo dataforseo subdomains <domain>
サブドメインを、ランキングデータとトラフィック推定値とともに一覧表示します。
MCP ツール: dataforseo_labs_google_subdomains
パラメーター: target(ドメイン)、location_code、language_code
出力: サブドメイン、ランキング対象キーワード数、推定トラフィック、オーガニック検索コスト。
/seo dataforseo top-searches <domain>
検索結果に特定のドメインが表示される、最も人気の検索クエリを見つけます。
MCP ツール: dataforseo_labs_google_top_searches
パラメーター: target(ドメイン)、location_code、language_code
出力: クエリ、検索ボリューム、ドメインの掲載順位、SERP 機能、トラフィックシェア。
テクニカル/オンページ
/seo dataforseo onpage <url>
Lighthouse 監査とコンテンツ解析を含む、オンページ分析を実行します。
MCP ツール: on_page_instant_pages、on_page_content_parsing、on_page_lighthouse
使用方法:
on_page_instant_pages:ページの簡易分析(ステータスコード、メタタグ、コンテンツサイズ、ページ読み込み時間、リンク切れ、オンページチェック)on_page_content_parsing:ページコンテンツの抽出と解析(プレーンテキスト、単語数、構成)on_page_lighthouse:Lighthouse の包括的な監査(パフォーマンススコア、アクセシビリティ、ベストプラクティス、SEO、Core Web Vitals)
出力: クロールしたページ、ステータスコード、メタタグ、タイトル、コンテンツサイズ、読み込み時間、Lighthouse スコア、リンク切れ、リソース分析。
/seo dataforseo tech <domain>
ドメインで使用されているテクノロジーを検出します。
MCP ツール: domain_analytics_technologies_domain_technologies
出力: テクノロジー名、バージョン、カテゴリ(CMS、アナリティクス、CDN、フレームワークなど)。
/seo dataforseo whois <domain>
WHOIS の登録情報を取得します。
MCP ツール: domain_analytics_whois_overview
出力: レジストラ、作成日、有効期限、ネームサーバー、登録者情報(公開されている場合)。
コンテンツとビジネスデータ
/seo dataforseo content <keyword/url>
コンテンツの品質を分析し、トピック別にコンテンツを検索して、フレーズのトレンドを追跡します。
MCP ツール: content_analysis_search、content_analysis_summary、content_analysis_phrase_trends
パラメーター: keyword(検索/トレンド用)または URL(概要用)
出力: 品質スコア付きのコンテンツ一致結果、感情分析、読みやすさの指標、経時的なフレーズのトレンドデータ。
/seo dataforseo listings <keyword>
ローカル SEO の競合分析用に、ビジネスリスティングを検索します。
MCP ツール: business_data_business_listings_search
パラメーター: keyword、location(任意)
出力: 事業者名、説明、カテゴリ、住所、電話番号、ドメイン、評価、レビュー数、オーナー確認済みかどうか。
AI の可視性/GEO
/seo dataforseo ai-scrape <query>
クエリに対して ChatGPT のウェブ検索が返す内容をスクレイピングします。実際の GEO 可視性を確認し、ターゲットキーワードについて ChatGPT がどの情報源を引用しているかを確認できます。
MCP ツール: ai_optimization_chat_gpt_scraper
パラメーター: query、location_code(任意)、language_code(任意)。利用可能な場所を調べるには、ai_optimization_chat_gpt_scraper_locations を使用してください。
出力: ChatGPT の回答内容、引用された情報源/URL、参照されたドメイン。
/seo dataforseo ai-mentions <keyword>
LLM がブランド、ドメイン、トピックについてどのように言及しているかを追跡します。GEO に不可欠です。複数の LLM プラットフォームにおける実際の AI 可視性を測定します。
MCP ツール: ai_opt_llm_ment_search、ai_opt_llm_ment_top_domains、ai_opt_llm_ment_top_pages、ai_opt_llm_ment_agg_metrics
パラメーター: keyword、location_code(任意)、language_code(任意)。利用可能な場所と言語を確認するには ai_opt_llm_ment_loc_and_lang を、対応している LLM モデルを確認するには ai_optimization_llm_models を使用します。
ワークフロー:
ai_opt_llm_ment_searchで LLM の言及を検索します(LLM の応答全体からブランド/キーワードへの言及を見つけます)ai_opt_llm_ment_top_domainsで引用数の多いドメインを取得します(このトピックで最も多く引用されているドメインを確認します)ai_opt_llm_ment_top_pagesで引用数の多いページを取得します(最も多く引用されている特定のページを確認します)ai_opt_llm_ment_agg_metricsで集計指標を取得します(全体の言及数や傾向を確認します)
出力: LLM の言及数、頻度付きの引用数上位ドメイン、引用数上位ページ、経時的な言及傾向、プラットフォーム横断の可視性スコア。
詳細設定: ai_opt_llm_ment_cross_agg_metrics を使用すると、モデル間の比較(ChatGPT、Claude、Perplexity などで言及がどのように異なるか)を行えます。
利用可能なユーティリティツール
内部利用向けの DataForSEO MCP ツールも用意されていますが、専用のコマンドはありません。特定のユーティリティツール(場所の検索、一括処理、履歴データ、フィルターオプション)が必要な場合は、references/tool-catalog.md を読み込んでください。
スキル間の連携
DataForSEO MCP ツールを利用できる場合、ほかの codex-seo スキルでもライブデータを活用できます。
- seo-audit:
seo-dataforseoエージェントを起動して、実際の SERP、バックリンク、オンページ、リスティングデータを取得します - seo-technical:実際のクロールデータには
on_page_instant_pages/on_page_lighthouseを、スタックの検出にはdomain_analytics_technologies_domain_technologiesを使用します - seo-content:実際のキーワード指標には
kw_data_google_ads_search_volume、dataforseo_labs_bulk_keyword_difficulty、dataforseo_labs_search_intentを、コンテンツの品質にはcontent_analysis_summaryを使用します - seo-page:実際の SERP 順位には
serp_organic_live_advancedを、リンクデータにはbacklinks_summaryを使用します - seo-images:競合の画像 SERP データには
serp_google_images_live_advancedを使用し、オンページの画像監査と照合します - seo-geo:実際の ChatGPT 可視性には
ai_optimization_chat_gpt_scraperを、LLM の言及追跡にはai_opt_llm_ment_searchを使用します - seo-plan:実際の競合情報には
dataforseo_labs_google_competitors_domain、dataforseo_labs_google_domain_intersection、dataforseo_labs_bulk_traffic_estimationを使用します
エラー処理
- MCP サーバーに接続できない:DataForSEO 拡張機能がインストールされていないか、MCP サーバーに到達できないことを報告します。
./extensions/dataforseo/install.shの実行を提案します - API 認証に失敗した:認証情報が無効であることを報告します。MCP 設定で DataForSEO API のログイン名/パスワードを確認するよう提案します
- レート制限を超えた:制限に達したことを報告し、再試行する前に待つよう提案します
- 結果が返されない:推測するのではなく、クエリに対して「データが見つかりません」と報告します。クエリの範囲を広げるか、場所/言語コードを確認するよう提案します
- 場所コードが無効:エラーを報告し、正しいコードを確認するために場所検索ツールを使用するよう提案します
出力形式
既存の codex-seo の出力パターンに合わせます。
- 比較データには表を使用します
- 問題の優先度は「Critical」>「High」>「Medium」>「Low」とします
- 具体的で実行可能な提案を含めます
- 該当する場合、スコアは XX/100 の形式で示します
- 静的解析と区別するため、データソースを「DataForSEO (live)」と明記します
共有データキャッシュへの書き込み
すべての作業が完了した後、ワークフローで永続的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、ソースの URL/ドメイン、主な調査結果、問題点、推奨事項、ツールの制限を含めます。.gitignore に .seo-cache/ が記載されていない場合は追加します。