seo-sxo

検索体験最適化（SXO）

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：

情報収集を始める前に、関連する SEO スキルから再利用できるコンテキストがないか、.seo-cache/ を確認します。 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：以前のフル監査での優先事項

• .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（「[日付]の[X]をキャッシュから使用」と記録します）

• 見つからない場合、破損している場合、または無関係な場合：新しい根拠をもとに続行します

• ユーザーが「refresh」または「re-run」と指示した場合：キャッシュの読み取りを無視し、書き込み時に上書きします

SXO は、SEO（Google が評価するもの）と UX（ユーザーが必要とするもの）の隔たりを埋めます。 従来の SEO 監査では技術的な健全性を確認します。SXO では、次のように問いかけます。「Google が SERP で実際に評価している内容に照らして、このページはこのキーワードでランクインするに値するでしょうか？」

核心的な洞察

技術的な SEO で 100 点中 95 点を獲得しても、そのキーワードに対してページの種類が適切でないために、ランクインできないことがあります。対象キーワードの検索結果に商品ページが 8 件、比較ページが 2 件表示されている場合、どれだけ最適化しても、ブログ記事が上位に食い込むことはありません。

コマンド

コマンド	目的
/seo sxo <url>	SXO の全分析（ページからキーワードを自動検出）
/seo sxo <url> <keyword>	特定のキーワードを対象とした SXO の全分析
/seo sxo wireframe <url>	具体的なプレースホルダーを含む IST/SOLL ワイヤーフレームを生成
/seo sxo personas <url>	ペルソナのみをスコアリング（SERP 分析を省略）

実行パイプライン

ステップ 1：対象の取得

1. scripts/fetch_page.py を使って対象の URL を取得します（SSRF 対策済み）
2. scripts/parse_html.py で解析し、タイトル、H1、メタディスクリプション、見出し階層、単語数、スキーママークアップ、CTA、メディア要素を抽出します
3. キーワードが指定されていない場合は、タイトルタグと H1 の共通部分から主要キーワードを抽出します
4. 次に進む前に、キーワードが空でないことを検証します

ステップ 2：SERP の逆方向分析

分類ルールについては、references/page-type-taxonomy.md を参照してください。

1. 対象キーワードを Google で検索します（WebSearch）
2. オーガニック検索結果の上位 10 件それぞれについて、以下を記録します。
   • URL とドメイン権威性の区分（ブランド／ニッチ分野の権威／不明）
   • ページの種類（分類体系を使って分類）
   • コンテンツ形式（長文、リスト記事、ハウツー、比較、ツール、動画）
   • 単語数の推定値（スニペットの長さとページ構成から）
   • 使用されているスキーマの種類（評価、FAQ、HowTo などの SERP 機能から）
   • メディアのシグナル（動画カルーセル、画像パック、サムネイルの有無）
3. 表示されている SERP 機能を記録します。
   • 強調スニペット（段落／リスト／表／動画）
   • 他の人はこちらも質問（表示されている質問をすべて抽出）
   • 広告（上部と下部の件数を数え、広告文のテーマを分析）
   • 関連検索（すべて抽出）
   • ナレッジパネル／ローカルパック／ショッピング結果
   • AI Overview の有無とソースの種類
4. SERP のコンセンサスを算出します。
   • 優勢なページの種類（60% 超＝強いコンセンサス、40～60%＝混在、40% 未満＝分散）
   • コンテンツの深さに対する期待（平均単語数の区分）
   • スキーマに対する期待（最も一般的な構造化データの種類）
   • メディアに対する期待（動画が必須か、画像が重要か）

ステップ 3：ページタイプの不一致の検出

これは SXO の中核となる洞察です。対象ページのタイプを、SERP で多数を占めるタイプと比較します。

不一致の深刻度レベル：

対象のタイプ	SERP が期待するタイプ	深刻度	推奨事項
ブログ記事	商品ページ	重大	専用の商品ページを作成する
ブログ記事	比較	高	マトリクスを含む比較ページに再構成する
商品	情報提供	高	教育コンテンツのレイヤーを追加する
ランディングページ	ツール／計算機	高	インタラクティブなツールコンポーネントを作成する
サービスページ	ローカル検索結果	中	地域を示すシグナルとローカル向けスキーマを追加する
いずれかのタイプが一致	-	一致	コンテンツの深さと UX に注力する

分類ルール：

• references/page-type-taxonomy.md を使用して対象ページを分類する
• 同じタクソノミーを使用して各 SERP 結果を分類する
• 対象のタイプが SERP で多数を占めるタイプと異なる場合、不一致としてマークする
• SERP にまとまりがない場合（多数を占めるタイプがない場合）、差別化の機会を記録する

ステップ 4：ユーザーストーリーの導出

完全なフレームワークについては、references/user-story-framework.md を参照してください。

SERP のシグナルから、ユーザーストーリーを導出します。

1. PAA の質問から、知識の不足や懸念が明らかになります
2. 広告コピーのテーマから、購買のきっかけや価値提案が明らかになります
3. 関連検索から、検索の過程（その前後に何があるか）が明らかになります
4. 強調スニペットの形式から、期待される回答の構成が明らかになります
5. AI Overviewから、Google が決定的な回答と見なす内容が明らかになります

シグナルの各クラスターについて、ユーザーストーリーを作成します。

As a [persona derived from signal],
I want to [goal derived from query intent],
because [emotional driver from ad copy / PAA tone],
but I'm blocked by [barrier derived from PAA questions / related searches].

主要な検索意図を網羅するユーザーストーリーを 3～5 件作成します。

ステップ 5：ギャップ分析

SERP の期待に照らして、対象ページを 7 つの観点で比較します。

観点	比較する内容	スコア
ページタイプ	対象のタイプと SERP で多数を占めるタイプの比較	0-15
コンテンツの深さ	単語数、見出しの階層、トピックの網羅性	0-15
UX シグナル	CTA の明確さ、ファーストビューのコンテンツ、モバイルレイアウト	0-15
スキーママークアップ	期待される構造化データの種類が含まれているか	0-15
メディアの充実度	画像、動画、インタラクティブ要素と SERP の標準との比較	0-15
権威性のシグナル	E-E-A-T の指標、ソーシャルプルーフ、資格	0-15
鮮度	最終更新日、日付のシグナル、コンテンツの新しさ	0-10

合計：SXO ギャップスコア 0～100（低いほどギャップが大きく、高いほど一致度が高い）

ステップ 6：ペルソナベースのスコアリング

方法については、references/persona-scoring.md を参照してください。

1. SERP の検索意図シグナルから、4～7 個のペルソナを導出します。
   • PAA の質問をテーマごとにグループ化する
   • 広告コピーを対象ユーザーごとに分類する
   • 関連検索を検索行動の段階に対応付ける
2. 各ペルソナについて、4 つの観点（各 25 点）で対象ページを採点します。
   • 関連性：ページはこのペルソナのニーズに応えていますか？
   • 明確さ：このペルソナは 10 秒以内に回答を見つけられますか？
   • 信頼性：このペルソナに十分な信頼のシグナルがありますか？
   • 行動：このペルソナに明確な次のステップが示されていますか？
3. スコアと具体的な改善提案を含むペルソナカードを出力します
4. 最も弱いペルソナを先頭にして、提案を並べ替えます（最大の機会）

ステップ 7：ワイヤーフレームの生成（任意）

/seo sxo wireframe が呼び出された場合にのみ実行します。

テンプレートについては、references/wireframe-templates.md を参照してください。

1. 解析したページ構造から IST（現状）のワイヤーフレームを生成します
2. 以下に基づいて SOLL（目標状態）のワイヤーフレームを生成します。
   • SERP で多数を占めるページタイプ
   • ギャップ分析の結果
   • ペルソナスコアリングで弱かった点
3. 非常に具体的なプレースホルダーを使用します。
   • 不可：「ここに CTA を追加」
   • 可：「ヒーローの下に、年間割引バッジ付きの料金 CTA を追加し、/pricing#enterprise にリンクする」
4. 注釈付きのセマンティック HTML セクション構成として出力します

DataForSEO との統合

DataForSEO MCP ツールが利用可能な場合：

1. API を呼び出す前に必ず、コストを見積もり、ユーザーの確認を得てください
2. 正確な SERP データ（順位、機能、スニペット）には google_organic_serp を使用してください
3. 検索ボリュームと競合指標には keyword_data を使用してください
4. DataForSEO が利用できない場合は WebSearch に切り替え、出力の精度が低下することを明記してください

SXO スコアと SEO ヘルススコア

SXO スコアは、メインの SEO ヘルススコアとは別のスコアです。

• SEO ヘルススコア = 技術的な準拠状況（クロール可能性、速度、スキーマなど）
• SXO ギャップスコア = ページと SERP の期待値との整合性
• ページの SEO スコアが 95、SXO スコアが 30 になることもあります。つまり、技術的には完璧でも、戦略的には不整合です
• 両方のスコアを取得できる場合は、併せて報告してください

スキル間の参照

検出事項	引き継ぎ先
ペルソナスコアリングにおける E-E-A-T のギャップ	詳細な E-E-A-T 監査は /seo content
不足しているスキーマタイプ	生成は /seo schema
SERP で検出されたローカル検索意図	GBP 分析は /seo local
コンテンツの深さに関するギャップ	詳細なページ分析は /seo page
ページ取得時に見つかった技術的な問題	完全な監査は /seo technical
画像／メディアのギャップ	最適化は /seo images

出力形式

SXO 分析の全容

## SXO Analysis: [URL]
### Target Keyword: [keyword]

### 1. SERP Landscape
- Dominant page type: [type] ([confidence]% consensus)
- SERP features: [list]
- Content depth norm: [word count range]
- Schema expectation: [types]

### 2. Page-Type Alignment
- Your page type: [type]
- SERP expects: [type]
- Verdict: [ALIGNED | MISMATCH (severity)]
- Impact: [explanation]

### 3. User Stories (derived from SERP signals)
[3-5 user stories with source signals]

### 4. Gap Analysis (SXO Score: XX/100)
[7-dimension breakdown table]

### 5. Persona Scores
[4-7 persona cards with 4-dimension scores]

### 6. Priority Actions
[Ranked list: fix mismatch first, then weakest persona gaps]

### 7. Limitations
[What could not be assessed, data source notes]

エラー処理

エラー	対応
URL の取得に失敗	エラーを報告し、URL にアクセスできるか確認するよう提案する
キーワードが指定されていない、または検出されない	対象キーワードを指定するようユーザーに依頼する
WebSearch の結果が 5 件未満	利用可能なデータで進め、サンプルが限られていることを明記する
SERP にオーガニック検索結果がなく、すべて広告	商業性が非常に高い SERP であることを明記し、広告コピーのみを分析する
対象ページが JavaScript でレンダリングされている	制約を明記し、利用可能な HTML コンテンツを使用する
DataForSEO のコストがしきい値を超える	WebSearch に切り替え、ユーザーに通知する

品質チェックリスト

結果を提出する前に、以下を確認してください。

• 対象 URL を、生の curl/fetch ではなく scripts/fetch_page.py 経由で取得した
• ページタイプの分類に、参考資料の分類体系を使用した
• 5 件以上の SERP 結果を分析した
• ユーザーストーリーの根拠として、具体的な SERP シグナルを示した
• ペルソナスコアに、具体的な改善提案を含めた
• SXO スコアが SEO ヘルススコアとは別であることを明確に示した
• 制約事項のセクションを設け、正直に記載した
• 該当する場合、スキル間の推奨事項を含めた

共有データキャッシュへの書き込み

すべての作業を完了した後、ワークフローで長期的に活用できる知見が得られた場合は、簡潔な JSON サマリーを .seo-cache/ に書き込んでください。 ../seo/references/shared-data-cache.md のスキーマと命名規則に従い、少なくとも cache_type、analyzed_at、ソース URL／ドメイン、主な検出事項、問題、推奨事項、ツールの制約を含めてください。.gitignore に .seo-cache/ がない場合は追加してください。