seo-drift

/digital-marketing-pro:seo-drift

スクリプトの場所。 ホストが ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} を設定しない場合、スクリプトはこのプラグインの skills/ と同じ階層にある scripts/ フォルダー内にあります。Python 3.10 以降で実行してください。python が見つからない場合は、python の代わりに python3 を使用してください（macOS、多くの Linux システム）。

目的

SEO パフォーマンスデータのスナップショットを 2 つ用意し、数週間、コアアップデート、コンテンツの更新、またはアルゴリズム変更を挟んで比較し、構造化された変動レポートを作成します。レポートには、上昇項目、下降項目、分類（成長／減少／順位変動／安定／新規／消失）、診断パターンが含まれます。従来の GSC、新しい GSC AI Performance Report、順位トラッカーのエクスポート、aeo-audit のプローブ結果に対応しています。

コンテキストの効率化

負荷の高いスキルです。参照するファイルはすべて、Read の前に Grep を実行し、一致した範囲のみを offset + limit で Read してください。ファイルを開く前に ${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/<brand>/ の内容を一覧表示してください。セッション中に再度呼び出す場合は、すでにコンテキストにあるファイルをスキップしてください。

使用する場面

• 月次パフォーマンスレビュー — 先月とその前の月を比較します
• コアアップデートのトリアージ — アップデート前とアップデート後＋安定化期間を比較します（ロールアウト完了から 14 日以上経過してから使用してください）
• AI Mode の引用状況の追跡 — 四半期ごとの aeo-audit 出力を比較し、AI Mode の引用を獲得または失ったクエリを確認します（Google AI Mode の引用の差分は、オーガニック検索の減少を示す先行指標です）
• コンテンツ更新の効果測定 — 計画したコンテンツ更新の前後を比較し、上昇分が更新によるものか、他の要因によるものかを判断します
• GSC AI Performance Report — 新しい（2026 年 6 月 3 日）AI Overviews と AI Mode を統合したレポートの前月比を確認します
• サイト移行の監査 — 移行前のベースラインと移行後の安定化期間を比較します

ある時点の分析には使用しないでください。 その場合は、ソーススキル（seo-audit、aeo-audit、gsc-ai-performance）を使用してください。

ブランドコンテキスト（自動適用）

1. ~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json でアクティブなスラッグを確認し、~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json を読み込みます
2. ブランドが存在しない場合は、「先にブランドを設定しますか（/digital-marketing-pro:brand-setup）？」と尋ねるか、デフォルト設定で進めます
3. 業界固有のノイズしきい値には skills/context-engine/industry-profiles.md を適用します（YMYL 業界では、Quality Rater Guidelines による通常の変動を除外するため、より高い --noise を使用してください）

入力

入力	ソース	必須？
ベースライン CSV	古いスナップショット	はい
現在の CSV	新しいスナップショット	はい
結合キー	自動検出（query、keyword、page、url）または --join-on フラグ	いいえ
ノイズしきい値	--noise（デフォルトは 5%）— これを下回る変動率の指標は「安定」とします。YMYL 業界では、Quality Rater Guidelines による変動を除外するため、10% を使用してください	いいえ
上位 N 件	--top（デフォルトは 20）— 指標ごとの上昇項目／下降項目の件数	いいえ

どちらのスナップショットも、同じソースから取得する必要があります。 GSC のエクスポートと Ahrefs のエクスポートを混在させると、異なるソースでは集計対象が異なるため、意味のない結果になります。

処理（10 ステップ、番号付きファイルへの出力）

すべての出力先は ${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/{brand}/seo/seo-drift/{YYYY-MM-DD}/ です。

1. 00-input.md — 基準期間、現在の期間、データソース（GSC / GSC AI / rank-tracker / aeo-audit）、ブランドのコンテキストを記録します
2. 01-baseline.csv — 基準データのエクスポートをここにコピーします（数か月後でも差分実行を再現できるようにします）
3. 02-current.csv — 現在のデータのエクスポートをここにコピーします
4. 03-drift-run.json — スクリプトを実行します：

   python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/seo_drift.py" \
       --baseline "${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/{brand}/seo/seo-drift/{date}/01-baseline.csv" \
       --current  "${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/{brand}/seo/seo-drift/{date}/02-current.csv" \
       --top 30 --noise 5 \
       --out "${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/{brand}/seo/seo-drift/{date}/03-drift-run.json"
   

5. 04-quality-scorecard.md — 03-drift-run.json から quality_scorecard を読み取ります。status: needs_review の場合は、次のように原因を特定します：
   • date_range_distinct: warn → スクリプトで自動検証できませんでした。基準期間と現在の期間が重複していないことを 00-input.md で手動確認します。
   • sample_size: fail → いずれかの入力データが 50 行未満です。行数制限を設けずに再エクスポートします。
   • metric_compatibility: fail → どちらの入力データにも数値指標がありません。列名が一致していないため、同じソースから再エクスポートします。
   • no_lookup_collisions: fail → いずれかの入力データにキーの重複があります（例：同じクエリ × ページの行が 2 回ある）。重複を削除して再エクスポートするか、--join-on を使って識別用の列を追加します。
6. 05-biggest-gainers.md — 表示回数／クリック数／掲載順位で上位 10 件の上昇について説明します。それぞれについて、原因の仮説（新しいコンテンツ？ 獲得した被リンク？ Core Update による E-E-A-T の評価上昇？ 強調スニペットの入れ替わり？）を示します。拡散候補を /digital-marketing-pro:content-engine に引き継ぎます。
7. 05-biggest-losers.md — 上位 10 件の下落について説明します。それぞれに、トリアージマトリックス is_yMYL × had_recent_change × Core_Update_window を適用して、アクション（コンテンツの更新／元に戻された変更の復元／次のアルゴリズム更新まで待機／受け入れてリソースを再配分）を決定します。
8. 06-ai-mode-shift.md (入力ソースが GSC AI Performance Report の場合のみ) — AI モードの表示回数が減少したクエリは、先行指標です。/digital-marketing-pro:aeo-audit と照合し、模擬プローブで引用が失われたことを確認します。
9. 07-classification-distribution.md — 件数の表：
   • growth / decline / reshuffle / stable / new / lost
   • decline が 40% を超える場合：Core Update または競合他社の追い上げが原因と考えられます。診断には /digital-marketing-pro:seo-audit を実行します。
   • reshuffle が 20% を超える場合：検索意図の変化（AI モードの重み付け変更）が原因と考えられます。新たな検索意図のパターンに合わせるには /digital-marketing-pro:aeo-geo を実行します。
   • growth が 30% を超える場合：拡散の機会を見つけます。追加施策を企画するには /digital-marketing-pro:content-engine を実行します。
   • new が 15% を超える場合：新たな SERP の掲載状況を追跡し、検索意図との適合性を検証します。
10. PLAN.md — 1 ページの概要：統計情報とスコアカードに加え、インパクト × 工数で順位付けした上位 5 件のアクションと、担当者の提案（SEO リード／コンテンツリード／開発チーム）を記載します。

出力形式

${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/{brand}/seo/seo-drift/2026-06-04/
├── 00-input.md
├── 01-baseline.csv
├── 02-current.csv
├── 03-drift-run.json
├── 04-quality-scorecard.md
├── 05-biggest-gainers.md
├── 05-biggest-losers.md
├── 06-ai-mode-shift.md       (only when input is GSC AI Performance Report)
├── 07-classification-distribution.md
└── PLAN.md

品質スコアカード（4 つのゲート）

ゲート	確認内容	重要な理由
date_range_distinct	基準期間と現在の期間が重複していないこと	期間が重複すると、両方に同じデータが含まれ、誤検出の差分が生じます
sample_size	各入力データが 50 行以上であること	これを下回ると、差分はノイズになります
metric_compatibility	両方の入力データに数値指標が 1 つ以上あること	列が異なる場合（例：Ahrefs と GSC）、比較できるものがありません
no_lookup_collisions	入力データ内に重複キーがないこと	重複があると、差分の計算が曖昧になります

status: ready となるには、サンプル数、指標の互換性、重複なしのゲートを通過する必要があります（期間の重複なしは warn であり fail ではありません。スクリプトでは日付を常に自動検出できるとは限らないためです）。

分類ルール

レポートの各行は、次のいずれかに分類されます。

分類	条件	解釈
growth	2 つ以上の指標がノイズ%を超えて上昇し、10%を超えて低下した指標がない	明確な成果 — 拡大策を検討します
decline	2 つ以上の指標がノイズ%を超えて低下し、10%を超えて上昇した指標がない	明確な損失 — YMYL × Core Update 期間に基づいて優先度を判断します
reshuffle	反対方向への大幅な変動（例：表示回数は増加、掲載順位は低下）	AI Mode の特徴 — コンテンツがより広く表示される一方、対象となる検索意図がやや異なっています
stable	どの指標もノイズ%を超えて変動していない	対応不要
new	ベースラインにはなく、現在のデータに存在する	新しいコンテンツ、または新しい SERP での表示範囲 — 推移を追跡します
lost	ベースラインには存在するが、現在のデータには存在しない	コンテンツが削除された、インデックスから除外された、または追跡期間から外れた

掲載順位は例外です：掲載順位は、数値が小さいほど良いことを意味します。このスクリプトは、増減のランキングで掲載順位の差分の方向を自動的に反転します。掲載順位が最も上昇したページとして -85.9% と表示される場合、そのページは掲載順位 12 位から 2 位に上がっています。

スキル間の引き継ぎ

このスキルは通常、データを受け取り、診断する役割を担います。

1. /digital-marketing-pro:gsc-ai-performance、seo-audit、または aeo-audit — スナップショットを生成します
2. /digital-marketing-pro:seo-drift — このスキル
3. 調査結果に応じて分岐します：
   • 大幅な低下 → 技術面の確認には /digital-marketing-pro:seo-audit、コンテンツ面の確認には /digital-marketing-pro:content-decay-scan
   • 大幅な変動 → 検索意図の再調整には /digital-marketing-pro:aeo-geo
   • 大幅な成長 → 拡大施策のブリーフ作成には /digital-marketing-pro:content-engine

ヒントと注意事項

• Core Update の展開中は実行しないでください。 Google が「展開完了」と発表してから、変動が落ち着くまで 7～14 日待ちます。展開中の差分は信頼できません。
• 掲載順位の差分は、表示回数やクリック数の差分よりノイズが多くなります — 掲載順位 8 位と 12 位の間で変動するページでは、意味のない ±30% の掲載順位差分が生じます。診断では、表示回数やクリック数の変動をより重視してください。
• GSC のデータには約 3 日の遅延があります。 「今月」のデータを取得するときは、昨日ではなく、3 日前を終了日とする期間を指定してください。
• GSC AI Performance Report（2026 年 6 月 3 日）にはクリックデータがありません。 AI レポートのドリフトは、表示回数のみのドリフトです。そこから CTR のドリフトを計算しようとしないでください。
• Core Update の影響を判断するには、ドリフト分析を 2 回実行します：アップデート前と展開完了翌日（「直後」）の比較、およびアップデート前と 14 日後（「安定後の状態」）の比較です。この 2 つの結果は食い違うことが多く、重要なのは 14 日後のデータです。
• reshuffle 分類は先行指標です — reshuffle の件数が急増した場合、検索意図の重み付けが変化しています。翌四半期のドリフトでは、通常、成長や低下がより明確に表れます。すぐに対応しないでください。

使用するエージェント

• analytics-analyst（主担当）— 解釈と原因の仮説
• seo-specialist — 低下の技術的原因に関する仮説
• competitive-intel — 低下が競合の成果と相関している場合
• market-intelligence — アルゴリズム更新の状況（期間中に Core Update があったかどうか）

関連項目

• /digital-marketing-pro:gsc-ai-performance — GSC AI Performance Report を取得します（入力元）
• /digital-marketing-pro:seo-audit — 低下の原因を診断します
• /digital-marketing-pro:aeo-audit — AI Mode での引用減少を診断します
• /digital-marketing-pro:content-decay-scan — コンテンツ面の低下を優先度順に確認します
• /digital-marketing-pro:content-engine — 成果が上がったページを拡大します
• scripts/seo_drift.py — 基盤となるドリフトエンジン