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github.com/refoundaiマーケティング・グロース1.5k353 回インストール15 週間前に更新
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seo-strategy について

Lenny's Podcast と Newsletter の知見をもとに、創業者やプロダクトマネージャー、グロースチーム向けの SEO 戦略を支援するスキルです。検索意図、プログラマティックページ、ページ単位の実験、AI 検索に向けたコンテンツ調整を扱います。

主な機能

  1. 01検索意図の検証
  2. 02プログラマティックなランディングページ設計
  3. 03ページ単位の SEO 実験計画
  4. 04AI 検索向けコンテンツの調整
  5. 05ロングテールキーワードの型の活用

活用シーン

  1. 01製品に SEO が適するかの評価
  2. 02独自データをランディングページに展開
  3. 03ページタイトルと内部リンクのテスト
  4. 04ミドルファネルのクエリに向けたコンテンツ調整

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/refoundai/lenny-skills --skill seo-strategy

インストール後、Claude Code で/seo-strategyを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルreferences/artifacts.mdreferences/guest-insights.md

詳細

SEO グロース戦略

プログラムによるデータ活用と体系的な実験を通じて、オーガニック検索を拡張可能な顧客獲得エンジンに変えましょう。

Lenny's Podcast と Newsletter に登場する9人のゲストと投稿から得た知見を活用し、SEO グロース戦略を支援します。

支援内容

  1. 監査と検証 - ターゲットオーディエンスが情報の発見に検索を利用しているか、競争に必要な独自データがあるかを特定します。
  2. プログラム設計 - 社内データを使って価値の高いランディングページを数千件生成する、「Mad Libs」形式のテンプレート構成を支援します。
  3. 実験の設定 - タイトルタグ、コンテンツ、内部リンクの変更をテストする、ページ単位のグループ分けフレームワークの構築をガイドします。
  4. AI への適応 - LLM や AI Overviews からのトラフィックを獲得するため、コンテンツをミドルファネルのクエリと複数の権威あるサイトでの言及に合わせて再構成します。

基本原則

ミドルファネルのクエリへシフトする

Eli Schwartz:「そして今、あなたはミドルファネルにいます。SEO が重要になるのはそこです。この変化が非常に大きいと考える理由は、顧客のジャーニーと情報の発見の仕方が変わるからです。以前なら、旅行サイトを運営していて、アメリカから2時間以内で行ける最高のビーチバケーションで上位表示できれば、それが検索結果での順位でした。」

AI の要約が広範な情報収集を満たすようになった今、企業は、詳細な比較や具体的なデータを必要とするユーザー向けの、より踏み込んだ調査クエリに注力する必要があります。

プロダクト機能としての SEO

Eli Schwartz:「SEO をプロダクトとして捉えてください。SEO について考えるべきなのはプロダクトマネージャーです。これはプロダクトに関する問いだからです。プロダクト担当者は、ソーシャルチャネルでこのサービスを知るわけでも、広告に惹かれるわけでもないユーザーに、どう訴求するかを考える必要があります。」

検索での可視性はプロダクトマネージャーが主導し、独立したコンテンツ施策として扱うのではなく、プロダクトの中核的なポジショニングに組み込む必要があります。

まず検索意図を検証する

Eli Schwartz:「プロダクト担当者は、ソーシャルチャネルでこのサービスを知るわけでも、広告に惹かれるわけでもないユーザーに、どう訴求するかを考える必要があります。これは、自分自身で情報を発見していくユーザーです。誰がどんなことを検索するのかという問いに答えられないなら、SEO に取り組むべきではありません。」

投資する前に、対象とする具体的なオーディエンスが情報の発見に実際に検索を使っているか、また、その検索意図を正確に特定できるかを確認しましょう。

単一の順位より複数回の言及

Ethan Smith:「『最適なウェブサイトビルダーは?』のような検索で勝つには、Google では青いリンクが最初に表示されれば勝ちです。しかし、LLM ではそうではありません。LLM は多くの引用をまとめるため、できるだけ多く言及される必要があります。」

AI 検索の時代に成功するには、Reddit や YouTube など複数の権威ある情報源で言及され、LLM の要約に影響を与えることが重要です。

LLM 経由のコンバージョン率を追跡する

Ethan Smith:「大幅に価値が高いです。Webflow では、LLM 経由のトラフィックと Google 検索経由のトラフィックで、コンバージョン率に6倍の差がありました。」

AI エンジン経由のトラフィックは、従来の検索と比べて、ユーザーが調査のより深い段階に進んでから訪れるため、コンバージョン率が高いことがよくあります。

コンテンツのギャップを特定する

「コンテンツ主導のグロース」より:「検索ユーザーが十分な情報を得られていないトピックを調査し、そうしたユーザーに魅力的で価値があり、差別化された価値を提供するコンテンツを作成しましょう。」

成功する編集プログラムを構築するには、既存の検索結果が質の高い情報や差別化された価値を提供できていない、具体的なニッチを見つける必要があります。

ページ単位でグループ分けする

「SEO 実験の実施方法」より:「SEO 実験ではページ単位でテストします。そのため、ページ単位でグループ分けできる実験システムが必要です。」

SEO 実験ではユーザー単位ではなく URL 単位でグループ分けする必要があります。これにより、検索エンジンのクローラーはクロールのたびに一貫した表示を受け取れます。

独自のデータ優位性を活用する

「SEOで勝つ」より:「その代わりに、特定の価値あるユーザーの意図を捉えるページを作成しましょう。SEOは主要キーワードを獲得することではなく、ロングテールキーワードを獲得することです。もちろん、「花」という誰もが狙う大物を獲得することはできないでしょう。しかし、「{flower type} for sale in {location}」のような共通の形式に沿ったキーワードをすべて獲得できれば、価値が高くコンバージョン率も高いトラフィックを獲得し、はるかに高い ROI を実現できます。」

自社独自のビジネスデータによって明確な優位性が得られ、既存企業が容易に模倣できないロングテールキーワードの形式を狙いましょう。

テンプレートとフレームワーク

  • SEO 主導のプロダクト主導型マーケティングの 4 つのタイプ(プロダクト主導型マーケティング) - PLG 製品向けに特化して設計された、4 つのオーガニック検索戦略の分類
  • SEO 実験フレームワーク(ページ単位の A/B テスト)(SEO 実験の実施方法) - ユーザー単位ではなくページ単位でグループ分けし、オーガニックトラフィックを唯一の成功指標として測定する SEO 実験の実施フレームワーク、および us
  • プログラマティック SEO 戦略フレームワーク(SEO で勝つ) - ゼロからスケーラブルな SEO 戦略を構築するための 3 つの質問によるフレームワーク。創業初期の企業が既存企業と競争できるよう設計されています。
  • Ethan の 4 ステップ内部リンク戦略ガイド(Ethan Smith:SEO における内部リンクの力) - SEO の改善を目指すすべてのウェブサイトに適用できる、ゼロから内部リンク戦略を構築するためのステップバイステップのプロセス
  • プログラマティック SEO ページのワイヤーフレーム(Petal to the Metal の例)(SEO で勝つ) - テンプレート化されたデータを使ってロングテールキーワードを獲得する、プログラマティック SEO ページを設計するためのスケッチ/ワイヤーフレームのテンプレート
  • ロングテールキーワードの形式を活用するアプローチ(SEO で勝つ) - ビッグキーワードではなく、ロングテールキーワードの形式を特定して狙う方法
  • AI によるコンテンツ作成の利用ガイド(Ethan Smith:SEO における内部リンクの力) - ChatGPT などの AI ツールをコンテンツ作成ワークフローのどこで使うべきか、また使うべきでないかを示すガイドライン
  • オンページ SEO の基本チェックリスト(SEO で勝つ) - Google で上位表示するために、すべてのページに必要な 5 つの重要なオンページ SEO 要素

詳細を含む全リストは references/artifacts.md を参照してください。

ユーザーへの質問

  • 「ターゲットユーザーは、ソーシャルメディアや広告ではなく、自分で情報を探すために検索エンジンを利用していますか?」
  • 「何千もの有用なウェブページに活用できる、独自のデータポイントを自社は保有していますか?」
  • 「検索での可視性を中核的な要件と捉えるプロダクトマネージャーが、SEO 戦略を主導していますか?」
  • 「個々のユーザーではなく、正規 URL 単位で SEO 実験をグループ分けできますか?」
  • 「Reddit や YouTube など、信頼性の高いコミュニティプラットフォームで、自社の製品はどれくらいの頻度で言及されていますか?」
  • 「現在の title タグには、購入意欲の高いキーワードが含まれていますか?それとも検索エンジンによって途中で切り詰められていますか?」

指摘すべきよくある間違い

  • ユーザー単位の実験 - 検索エンジンのクローラーには、サイト全体で一貫した体験が必要です。通常の A/B テストのようにユーザー単位でグループ分けすることはできません。
  • 見栄えだけのトラフィックに依存する - 検索チャネルが実際のビジネス成果やファネル下部のコンバージョンにつながる度合いと比べると、トラフィックの総量は重要性が薄れつつあります。
  • AI で生成したランディングページの大量作成 - 独自の人間の視点を加えずに、100 パーセント AI 生成のコンテンツで規模を拡大すると、現代の検索エンジンや回答エンジンからスパムとしてフラグ付けされるおそれがあります。
  • 内部リンクの経路を無視する - 強固な内部リンク構造がなければ、クローラーはサイトの奥深くにあるページを効率よく発見、インデックス登録したり、オーソリティを分配したりできません。

詳細

9 人のゲストから得た 35 件すべての情報については、references/guest-insights.md を参照してください。

関連スキル

  • 成長モデル
  • 獲得チャネル
  • ユーザーオンボーディングとアクティベーション
  • リテンションとエンゲージメント

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