seo-sxo

検索体験の最適化（SXO）

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、技術面の健全性を確認します。SXO では、「SERP で Google が実際に評価している内容に基づくと、このページはこのキーワードで上位表示されるにふさわしいか」と問います。

中核となる洞察

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タイプが適切でないため、上位表示されないことがあります。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、ブログ記事はどれだけ最適化しても上位に食い込めません。

コマンド

コマンド	目的
/seo sxo <url>	SXO の完全な分析（ページからキーワードを自動検出）
/seo sxo <url> <keyword>	特定のキーワードに対する SXO の完全な分析
/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>	ペルソナのみを評価（SERP 分析は省略）

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 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、見出しの階層、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 の重複部分から主要なキーワードを抽出します。
4. 続行する前に、キーワードが空でないことを確認します。

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. 上位 10 件のオーガニック検索結果ごとに、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）
   • ページタイプ（分類表を使用して分類）
   • コンテンツ形式（長文形式、リスト記事、手順解説、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推定）
   • 存在するスキーマタイプ（評価、FAQ、HowTo などの SERP 機能から判断）
   • メディアの兆候（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。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。
   • 支配的なページタイプ（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関する期待値（平均単語数の区分）
   • スキーマに関する期待値（最も一般的な構造化データタイプ）
   • メディアに関する期待値（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

ここが SXO の中核となる洞察です。対象ページのタイプを SERP のコンセンサスと比較します。

不一致の深刻度：

対象タイプ	SERP が想定するタイプ	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	比較表を含む構成に変更する
商品ページ	情報提供	高	教育的なコンテンツ層を追加する
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構築する
サービスページ	ローカル検索結果	中	地域に関するシグナルとローカルスキーマを追加する
どのタイプでも一致	-	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 を使って対象ページを分類します。
• 同じ分類表を使って、各 SERP 結果を分類します。
• 対象のタイプが SERP の支配的なタイプと異なる場合は、不一致としてフラグを立てます。
• SERP が分散している（支配的なタイプがない）場合は、差別化の機会があることを記録します。

ステップ 4：ユーザーストーリーの導出

フレームワーク全体については、references/user-story-framework.md をお読みください。

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、知識の不足や懸念事項を把握します
2. 広告コピーのテーマから、商業的な動機や価値提案を把握します
3. 関連検索から、検索の流れ（前後に何を検索するか）を把握します
4. 強調スニペットの形式から、期待される回答の構成を把握します
5. AI Overviewから、Google が決定的な回答とみなす内容を把握します

各シグナルの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

次の 7 つの観点から、対象ページを SERP の期待と比較します。

項目	比較内容	スコア
ページタイプ	対象ページのタイプと SERP で優勢なタイプ	0-15
コンテンツの深さ	文字数、見出しの階層、トピックの網羅度	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	実装済みと想定される構造化データの種類	0-15
メディアの豊富さ	SERP の標準と比較した画像、動画、インタラクティブ要素	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、資格情報	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：0～100 の SXO ギャップスコア（低いほどギャップが大きく、高いほど適合度が高い）

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 をお読みください。

1. SERP の検索意図シグナルから 4～7 件のペルソナを導出します。
   • PAA の質問をテーマ別に分類します
   • 広告コピーをターゲットオーディエンス別に分類します
   • 関連検索を検索行動の段階に対応付けます
2. 各ペルソナについて、4 つの観点から対象ページを採点します（各 25 点）。
   • 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 秒以内に答えを見つけられますか？
   • 信頼性：このペルソナにとって十分な信頼性シグナルがありますか？
   • 行動：このペルソナにとって明確な次のステップがありますか？
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（最大の改善機会）から順に提案を並べます

ステップ 7：ワイヤーフレームの生成（任意）

/seo sxo wireframe が実行された場合のみ実行してください。

テンプレートについては、references/wireframe-templates.md をお読みください。

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 で共通するページタイプ
   • ギャップ分析の結果
   • ペルソナスコアリングで明らかになった弱点
3. 極めて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、年間の節約額バッジ付きの料金ページへの 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、費用を見積もり、ユーザーに確認します
2. 正確な SERP データ（順位、機能、スニペット）には google_organic_serp を使用します
3. 検索ボリュームと競合指標には keyword_data を使用します
4. DataForSEO が利用できない場合は WebSearch に切り替え、出力で精度が低下することを明記します

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ものです。

• 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 の期待との適合度
• SEO が 95 点、SXO が 30 点のページもあり得ます。つまり、技術的には完璧でも、戦略的には SERP と適合していません
• 両方のスコアを算出できる場合は、あわせて報告してください

他のスキルへの引き継ぎ

分析結果	引き継ぎ先
ペルソナスコアリングで明らかになった E-E-A-T のギャップ	/seo content で詳細な E-E-A-T 監査を実施
不足しているスキーマの種類	/seo schema で生成
SERP でローカル検索意図を検出	/seo local で GBP 分析を実施
コンテンツの深さに関するギャップ	/seo page で詳細なページ分析を実施
ページ取得時に見つかった技術的な問題	/seo technical で完全な監査を実施
画像やメディアに関するギャップ	/seo images で最適化

出力形式

SXO の完全な分析

## 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 の取得に失敗する	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します
キーワードが指定されていない、または検出されない	対象のキーワードを指定するようユーザーに求めます
WebSearch の検索結果が 5 件未満	利用可能なデータで進め、サンプル数が限られていることを記載します
SERP にオーガニック検索結果がない（すべて広告）	商業性の高い SERP であることを記載し、広告文のみを分析します
対象ページが JavaScript でレンダリングされている	制約を記載し、利用可能な HTML コンテンツを使用します
DataForSEO の費用がしきい値を超える	WebSearch に切り替え、ユーザーに通知します

品質チェックリスト

結果を提示する前に、以下を確認してください。

• 対象 URL を scripts/fetch_page.py 経由で取得した（生の curl/fetch は使用していない）
• ページタイプの分類に references の分類体系を使用した
• SERP の検索結果を 5 件以上分析した
• ユーザーストーリーで、根拠として具体的な SERP のシグナルを挙げている
• ペルソナのスコアに、具体的な改善提案が含まれている
• SXO スコアが SEO Health Score とは別のものとして明確に示されている
• 制約のセクションがあり、正直に記載されている
• 該当する場合、関連スキルをまたぐ提案が含まれている