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SEO

あらゆる検索可視性に対応する包括的なスキルです。従来のSEO、回答エンジン最適化（AEO）、生成エンジン最適化（GEO）を、ランキングを上げるための小手先のテクニックの集まりとして個別に扱うのではなく、さまざまな検索面や回答面にまたがる、相互に重なり合った取り組みとして捉えます。

運用モデル

1. 対象面と成果を定めます。 プロバイダー、製品または検索面、オーディエンス、エンティティ、質問、ビジネス上の成果、対象外の項目を明確にします。成功の定義が、クロールアクセス、インデックス登録の対象となること、検索結果への取得、言及、引用、引用内容の正確性、シェア・オブ・ボイス、参照トラフィック、コンバージョンのいずれであるかを定めます。
2. 調査とリサーチを行います。 公開ページやレンダリング後のページ、技術的な配信を監査します。プロバイダーによる最新の公式ガイダンスと、信頼できる情報源を確認します。実践者の主張やベンダーの調査結果は、手法と対象範囲が妥当な根拠となる場合を除き、仮説として扱います。
3. 検索意図を正規コンテンツに結び付けます。 トピックや質問のクラスターを活用しつつ、ほぼ重複するページを量産しないようにします。正規の回答場所、エンティティの管理主体、根拠、情報の鮮度を管理する担当者、内部リンクを割り当てます。
4. ユーザーを第一に考えたコンテンツと構成を改善します。 関連する見出しの近くに簡潔な回答を置き、その後に根拠、条件、役立つ詳細を示します。自然な文章、独自の視点、アクセシビリティ、人にとっての価値を保ちます。
5. 裏付けのある制御項目だけを実装します。 クロール可能性、インデックス登録の可否、メタデータ、内部リンク、ページエクスペリエンス、テキストコンテンツ、構造化データとの整合性、サイトマップ、情報の鮮度、プロバイダー固有のクローラーやプレビューの制御を改善します。llms.txtやMarkdown形式での表現など、任意のファイルはプロバイダーごとの提案であり、普遍的な要件ではありません。
6. 適切な境界で測定します。 プロンプトとバージョンを固定し、回答と引用を正確に記録して、引用内容の正確性を評価します。利用可能な場合は、プロバイダー独自のレポートを使用します。実装の証拠と、実際に観測された可視性や因果関係に関する主張は分けて扱います。
7. 検証して学習します。 公開ページやレンダリング後のページを再確認し、構造化データを検証して、検索コンソールやプロバイダーのデータを確認し、変数を一つに絞った範囲の限定された実験を行います。HTTP 200、解析可能なJSON-LD、1件の回答、またはサードパーティのスコアだけを根拠に成功と判断しないでください。

用語と範囲

• SEOは包括的な用語です。検索システムにおけるサイトの適格性、発見しやすさ、解釈、役立つ可視性を改善する取り組みを指します。
• AEOは、回答に重点を置いた取り組みを表すステークホルダー用語です。直接的な回答、スニペット、ナレッジサーフェス、回答エンジンへの掲載などが含まれます。
• GEOは、生成された回答での可視性を表すステークホルダー用語です。特に、選択されること、引用されること、または統合された回答に事実として取り込まれることを指します。この用語はAggarwalらによる2024年のKDD論文で使われ始めましたが、普遍的なアルゴリズムの存在を示すものではありません。
• LLMOとAI検索最適化は、互いに重なり合う呼称です。対象組織で使われている用語を維持したうえで、測定可能な成果と対象プロバイダーの範囲を定義します。
• これらの用語は、ランキング、掲載、引用、トラフィック、推奨、コンバージョンを保証するものではありません。言及は引用ではなく、引用は正確性の証明ではありません。また、引用がクリックにつながるとも限りません。

エビデンスのルール

計画やレポートでは、次のラベルを使用します。

• 一次資料： プロバイダー、標準化団体、スキーマの語彙、またはツールの所有者が、自らの動作を説明しています。
• 観測済み： 記録されたクロール、レンダリング済みページ、プロバイダーダッシュボード、正確な回答、URL、または再現可能なローカル結果です。
• 独立調査： 開示された手法とデータセットに基づき、一般化の限界が明記されています。
• ベンダー報告： 仮説の立案には役立ちますが、普遍的なルールではありません。
• 推論： 直接の観測を超えた、論理的な解釈です。
• 未解決： プロバイダーによって異なる、古くなっている、矛盾がある、または未検証です。

「FAQ スキーマが引用を保証する」「すべてのエンジンで短い段落が必要」「llms.txt は検索標準である」「クローラーを許可すれば掲載が保証される」といった主張は却下します。重要な主張ごとに、出典 URL、アクセス日、プロバイダーの適用範囲、裏付けの正確な内容、裏付けられない内容、確信度、更新の契機を記録します。

参照先の振り分け

必要な内容	参照先
クロール可能性、インデックス可能性、robots、サイトマップ、パフォーマンス、canonical、モバイル、HTTPS	references/technical-seo.md
タイトル、説明、見出し、コンテンツの品質、リンク、画像	references/onpage-seo.md
Schema.org、JSON-LD、リッチリザルトの対象資格、表示内容との整合性	references/schema-markup.md および references/structured-data.md
トピック、質問クラスター、エンティティ、回答ブロック、エビデンスの設計	references/content-and-entity-architecture.md
回答／生成 AI 対応の実装手順全体と完了判定	references/implementation-playbook.md
プロバイダーのガイダンス、クローラーの識別情報、robots とプレビューの制御	references/platform-guidance.md および references/discovery-and-freshness.md
llms.txt、Markdown の配信、コンテンツネゴシエーション、プロバイダーの対応状況	references/agent-readable-content.md
成果の定義、確信度、却下された主張	references/evidence-boundaries.md
プロンプトセット、引用ログ、指標、実験、交絡因子	references/measurement-and-experimentation.md
Ghost のメタデータとインジェクション	references/ghost-metadata.md
コンテンツ戦略、トピッククラスター、キーワード、ギャップ、SERP の機能	references/content-strategy-seo.md
出典 URL、アクセス日、権威性の段階、更新メモ	references/source-index.md

スクリプトとテンプレート

スキルのディレクトリから実行します。

python3 scripts/aeo_audit.py <page.html-or-URL> --json
python3 scripts/build_prompt_matrix.py <topics.json> --output prompt-matrix.json
python3 -m pytest scripts/test_aeo_scripts.py

スクリプトは読み取り専用で、Python 標準ライブラリを使用します。ソース HTML を調査しますが、JavaScript の実行、LLM の呼び出し、公開、URL の送信、クローラーポリシーの変更は行いません。テンプレートには、実装計画、質問クラスター、引用の観測記録、任意の llms.txt、クローラーポリシーの判断が含まれます。

監査出力

assets/audit-report-template.md を使用し、次の項目を区別します。

• 観測された所見： 調査対象のページ、レスポンス、ダッシュボード、または回答に実際に示されている内容です。
• 推奨する変更： 担当者、リスク、想定される仕組み、検証方法を含む提案です。
• プロバイダーの適用範囲： エビデンスが適用されるエンジンまたは検索画面です。
• ステータス： 実装済み、検証済み、観測済み、推論、または未解決です。

使用しない場合

機械的なコピー編集のみ、一般的な記事の執筆、CMS 管理、または対象、エビデンスの境界、測定可能な成果が定義されていない「もっと上位に表示したい」という一般的な依頼には、このスキルだけを使用しないでください。そのような依頼は、関連するライティング、コピー編集、CMS、または製品のスキルに振り分けてください。

移植性

参照資料、テンプレート、スクリプトの読み込みには、ホストエージェントの通常の仕組みを使用します。特定のプロファイルシステム、オーケストレーター、メモリサービス、CMS、検索コンソール、またはプロバイダー API を前提としないでください。