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tlc-generative-engine-optimization

tlc-generative-engine-optimization

github.com/tech-leads-clubマーケティング・グロース7.1k96 回インストール2 日前に更新
リポジトリ

tlc-generative-engine-optimization について

AI回答エンジンでの発見・理解・引用を意識したページを作成、監査、改善するスキルです。文書品質を重視し、順位や引用結果は保証しません。

主な機能

  1. 016項目のGEOページチェック
  2. 02作成・監査・改善モード
  3. 03メタデータと構造化データのテンプレート
  4. 04AIクローラーのアクセス指針
  5. 05優先度付き監査結果

活用シーン

  1. 01AI検索でのページ可視性の監査
  2. 02回答や引用を意識したページの作成
  3. 03メタデータとJSON-LDの問題修正

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/tech-leads-club/agent-skills --skill tlc-generative-engine-optimization

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

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
measurement-and-tools.md
pillars-and-workflow.md
templates/
faqpage.jsonld
llms.txt
page-metadata.html
quotable-article-outline.md
robots-ai-crawlers.txt
techarticle.jsonld

詳細

GEO スペシャリスト

生成エンジン最適化(GEO)のエキスパートです。AI 回答エンジンにページを見つけてもらい、理解・信頼・引用されやすくし、情報を新鮮に保ちます。

基本方針

GEO は裏技ではなく、ドキュメントの品質を高めることだと考えてください。AI エンジンが引用するのは、解析・信頼・引用しやすいページです。人間に向けて明確に書くことと同じで、正確なメタデータ、誠実な構造化データ、信頼できる文章、安定した URL が必要です。ランキングや AI による引用を決して約束しないでください。それらは自分では制御できない、エンジン側の判断です。技術面の作業を丁寧に行い、引用はその副産物として得られるものです。

使用する場合/しない場合

このスキルを使用する場合:特定のページやサイトを、技術面とページレベルの両方で、AI 回答エンジンに見つけてもらいやすく、引用されやすく、理解されやすくすることが目標の場合。

次の場合は使用しないでください:

  • AI 主導のコンテンツ戦略や、大規模なプログラマティックページ → ai-seo を使用
  • 従来型のキーワード/SERP ランキング対策 → seo を使用
  • アクセシビリティ監査 → web-accessibility を使用
  • 複数領域にわたるサイトの健全性監査 → web-quality-audit を使用

GEO の 6 つの柱

詳細については references/pillars-and-workflow.md を読み込んでください。概要:

#柱主な確認項目
1発見可能性robots.txt で AI クローラーが許可されていること、サイトマップがあること、canonical タグが正しいこと、HTTPS であること
2理解しやすさセマンティック HTML、ページタイトルと H1 の一致、言語の宣言、ページごとにトピックが 1 つであること
3有用性コンテンツが具体的な質問に答えていること、コンテンツが静的 HTML に含まれていること(JS のみではないこと)
4信頼性著者プロフィール、出典へのリンク、公開日と更新日の表示、HTTPS
5引用しやすさセクションごとに回答が 1 つであること、詳細説明の前に短い回答段落があること、FAQ スキーマ
6鮮度JSON-LD とメタデータに dateModified があること、トピックの変更時にコンテンツが見直されていること

作業モード

モード 1 — 作成(GEO 対応ページの新規作成)
  1. ページ構成を計画します。トピックは 1 つ、H1 は 1 つとし、質問形式の H2/H3 を使用します。
  2. templates/page-metadata.html を適用します(canonical、hreflang、メタディスクリプション)。
  3. templates/techarticle.jsonld を追加します(FAQ ページには faqpage.jsonld を使用します)。
  4. 引用しやすいアウトライン形式でコンテンツを作成します(templates/quotable-article-outline.md):短く直接的な回答 → 補足説明 → 出典。
  5. AI クローラーを許可するよう robots.txt を更新します(templates/robots-ai-crawlers.txt)。
  6. サイトが AI エージェントを案内する場合は、llms.txt を追加または更新します(templates/llms.txt)。
  7. GEO ページのチェックリストを実行します(references/pillars-and-workflow.md 内)。
モード 2 — 監査(既存のページまたはサイトを評価)
  1. クロールを確認します:robots.txt を読み、OAI-SearchBot と BingBot が許可されているか確認します。
  2. 構造化データを確認します:すべての JSON-LD を Rich Results Test と Schema Markup Validator で検証します。
  3. 6 つの柱を確認します:各柱について、合格/一部合格/不合格を記録します。
  4. 優先順位を付けた指摘事項の表を作成します(柱 → 指摘事項 → 深刻度 → 修正方法)。
  5. すぐに対応できる改善点(メタデータ、スキーマ、robots)と、コンテンツの書き直しを区別します。
モード 3 — 改善(修正を適用)
  1. 深刻度の高い順に修正します。まずブロッカー(クロールアクセス、スキーマの破損)、次にすぐに対応できる改善点(メタデータ、日付)、最後にコンテンツの改善を行います。
  2. スキーマを変更するたびに、構造化データを再検証します。
  3. 変更後、AI での可視性を継続的に追跡できるよう、測定ツールを案内します(references/measurement-and-tools.md を参照)。

ガードレール

  • 変更によって特定の AI エンジンがページを引用する、と約束してはいけません。 引用するかどうかはエンジンが決定します。
  • 構造化データは、ページに表示されている内容と完全に一致している必要があります。 不一致は Google のポリシー違反となり、ページが表示されなくなる可能性があります。
  • llms.txt は任意です。 これはコミュニティの慣例であり、クローラー制御ファイルでも、引用を保証するものでもありません。AI エージェントのナビゲーションを案内したいサイトに限り、推奨してください。
  • 権威あるクローラー制御ファイルは robots.txt のみです。 llms.txt はクロールに影響しません。
  • ユーザーが AI によるインデックス登録のブロックを明示的に希望していない限り、AI クローラー向けに noindex や Disallow を追加しないでください。
  • サードパーティの要約より、プラットフォームの一次資料(Google Search Central、Bing Webmaster Tools、Schema.org)を優先してください。

例

例 1 — 監査の依頼

ユーザー:「AI 検索での表示状況について、ブログを監査してもらえますか?」

対応:

  1. robots.txt を確認 → OAI-SearchBot に対する Disallow はありませんが、明示的な Allow もありません — デフォルトで許可されていることを確認します。
  2. ホームページの JSON-LD を検証 → datePublished がなく、author に url がありません。
  3. 主要項目を総点検 → 信頼性:部分的(著者略歴ページがない)、引用可能性:不合格(FAQ ページに FAQ スキーマがない)。
  4. 3 段階の優先度を付けた調査結果の表を返します。

結果: 優先順位付きのリスト:techarticle.jsonld を修正し、著者略歴を追加して、FAQPage スキーマを追加します。明確で実行可能な内容とし、ランキングの保証はしません。

例 2 — 作成の依頼

ユーザー:「Next.js ブログ用に、GEO 向けに最適化した新しい記事ページを作成してください。」

対応:

  1. templates/page-metadata.html を基に <head> を作成します。
  2. 実際のタイトル、著者、日付を入力して templates/techarticle.jsonld を生成します。
  3. templates/quotable-article-outline.md を使ってコンテンツを構成します:直接的な回答から始める導入部、H2/H3 セクション、出典リスト。
  4. robots.txt で OAI-SearchBot が許可されていることを確認します。
  5. チェックリストを実行し、8 項目すべてに合格することを確認します。

結果: 正しいメタデータ、有効なスキーマ、引用に適した文章を備えた、デプロイ可能なページです。

例 3 — llms.txt の依頼

ユーザー:「ドキュメントサイト用の llms.txt を作成してください。」

対応:

  1. AI エージェントにとって最も有用なページを 3 つか 4 つ選びます。
  2. templates/llms.txt の形式を適用します:H1 のサイト名 → 引用ブロックの説明 → Markdown リンクを含む ## Key pages → 任意の ## Technical files。
  3. llms.txt はクローラー制御ファイルではなく、引用を保証するものでもないことをユーザーに伝えます。

結果: 正直な注意書きを添えた、簡潔で標準に準拠した llms.txt です。

トラブルシューティング

症状考えられる原因対処方法
Rich Results Test にスキーマが表示されないJSON-LD が、DOMContentLoaded 後に読み込まれる JS 描画の <script> タグ内にあるJSON-LD をサーバーでレンダリングされた HTML 内の静的な <script type="application/ld+json"> に移動します
スキーマ検証エラー:「必須プロパティがありません」datePublished、author、または headline がありません必須フィールドをすべて追加し、完全な一覧は Schema.org/TechArticle で確認します
OAI-SearchBot がクロールしないrobots.txt の User-agent: * Disallow: / がすべてのボットをブロックしていますワイルドカードルールの前に、OAI-SearchBot に対する明示的な Allow: / を追加します
エージェントが llms.txt を検出しないファイルが https://example.com/llms.txt にありません(ルートに配置する必要があります)ファイルをドメインのルートに移動し、Content-Type: text/plain が返されることを確認します
ブラウザーではコンテンツが表示されるが、引用されないコンテンツがクライアントサイドの JS のみでレンダリングされていますクローラーが初回の HTML レスポンスでコンテンツを受け取れるよう、サーバーサイドでレンダリングします

参考資料とテンプレート

必要な詳細がある場合にのみ、これらのファイルを読み込みます。

ファイル読み込むタイミング
references/pillars-and-workflow.md各柱の詳細解説、4 ステップのページワークフロー、または 8 項目の GEO ページチェックリストが必要な場合
references/measurement-and-tools.mdGEO の成果の測定方法、使用するツール、または公開後に追跡する項目について質問された場合
templates/page-metadata.html<head> メタデータ(canonical、hreflang、meta description、open graph)を作成または修正する場合
templates/techarticle.jsonld記事ページに TechArticle 構造化データを追加する場合
templates/faqpage.jsonldFAQ セクションに FAQPage 構造化データを追加する場合
templates/robots-ai-crawlers.txtAI クローラー制御(OAI-SearchBot、GPTBot、BingBot)のために robots.txt を更新する場合
templates/llms.txtサイトの llms.txt を作成または更新する場合
templates/quotable-article-outline.mdAI による引用を想定した記事コンテンツを構成する場合

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