ai-seo

概要

ai-seo スキルでできること

ai-seo は、従来の Google ランキングだけでなく、AI 検索に特化した SEO / コンテンツ戦略スキルです。Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini、Copilot などの AI システムに対して、あなたのページを discoverable（見つけられる）・extractable（抽出しやすい）・citable（引用されやすい） 状態にすることを支援します。

青いリンクの順位だけを追うのではなく、ai-seo は次のような取り組みをガイドします:

• AI 生成回答の中での現在の露出状況を監査する
• LLM がきれいに引用できるよう、コンテンツ構造を改善する
• 引用されるサイトとして選ばれやすくするための権威性シグナルを強化する
• 各種 AI プラットフォームのソース選定・ランキングのロジックにコンテンツを合わせ込む

このスキルは次の要素を軸にしています:

• 構造化された AI Visibility Audit（AI 可視性監査） ワークフロー
• Structure / Authority / Presence の 3 本柱フレームワーク
• Answer Engine（AEO）と Generative Engine（GEO）向けの実践的な コンテンツパターン
• 主要な AI アシスタントごとのプラットフォーム別ランキング要因ガイド

ai-seo が向いている人

ai-seo は、次のような人・チームに適しています:

• AI の回答の中で自社ブランド名を出したいマーケティング担当者・SEO リード
• AI 検索での可視性ロードマップを描きたいコンテンツストラテジスト
• ChatGPT や Perplexity で競合ばかり引用されているのを見ているファウンダーや PMM
• AI SEO / AEO / GEO をサービスとして提供する代理店・コンサルタント

一方で、主な用途としては 向いていない のは次のケースです:

• 深いテクニカル SEO 監査（クロールエラー、サイトスピード、内部リンクなど） → 代わりに seo-audit を使用
• Schema.org や構造化データの実装詳細 → 代わりに schema-markup を使用
• AI とは関係のない一般的なキーワードリサーチだけが目的の場合

ai-seo が解決する課題

次のような問いに答えたいときに、ai-seo を使ってください:

• 「うちの SaaS を ChatGPT や Perplexity のおすすめに載せるにはどうすればいい？」
• 「なぜ AI Overviews はうちのコンテンツを一度も引用してくれないのか？」
• 「AI の回答ボックスや要約で勝つためのコンテンツパターンは？」
• 「robots.txt で AI クローラーを許可すべき？ブロックすべき？」
• 「各 AI プラットフォームは、どんな基準でサイトを引用しているのか？」

このスキルを使うと、次のようなことを体系的に進められます:

• 自社ブランドが AI の回答のどこに・どの程度登場しているかを確認する
• LLM があなたのコンテンツを引用しづらくしている構造上の抜けを特定する
• 実績ある AEO / GEO のコンテンツブロックパターンを重要ページに適用する
• リサーチに基づくランキングシグナルをもとに、具体的な次の一手に優先順位をつける

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使い方

インストールとセットアップ

ai-seo をエージェント環境に追加するには、coreyhaines31/marketingskills リポジトリからインストールします:

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill ai-seo

インストール後の手順:

1. skills/ai-seo/ フォルダを開きます。
2. 中核の挙動・スコープ・意思決定ロジックは SKILL.md から確認します。
3. パターンとサンプルを見るために、references/ と evals/ フォルダも確認します。

主なファイル:

• SKILL.md – ai-seo スキルとワークフローのメイン定義
• references/content-patterns.md – 再利用可能な AEO / GEO コンテンツパターン
• references/platform-ranking-factors.md – 主要 AI プラットフォームがソースをどう選ぶか
• evals/evals.json – 検証用のサンプルプロンプトと期待される挙動

コアワークフロー: 監査からアクションプランまで

ai-seo は単発の小技ではなく、ステップバイステップの戦略設計を前提にしています。全体の流れは、概ね次のとおりです。

1. AI 可視性のコンテキストを集める

詳細な分析に入る前に、まずプロダクトとブランドの大枠のコンテキストを収集します。

リポジトリにプロダクトマーケティング用のコンテキストファイルがある場合、ai-seo はそれを最初に読むことを想定しています:

• .agents/product-marketing-context.md（現行パターン）
• .claude/product-marketing-context.md（旧来のセットアップ）

このファイルがない、または内容が不十分な場合、ワークフロー側から次のような基本情報の入力を求めます:

• あなたのプロダクトとカテゴリ（例: 「B2B project management SaaS」）
• 優先ユースケースとターゲットオーディエンス
• AI の回答でよく引用されている競合ブランド
• 最重要のクエリやテーマ

これにより、同じ質問を何度もすることなく、AI SEO の判断をあなたのポジショニングと一貫させることができます。

2. AI Visibility Audit を実行する

次に、主要プラットフォーム横断での AI 可視性チェックを、ai-seo がガイドします。典型的には次を対象とします:

• Google AI Overviews
• ChatGPT
• Perplexity
• Claude
• Gemini
• Copilot

監査では、主に次の点を確認します:

• ターゲットクエリに対して、自社ブランドがそもそも登場しているか
• 競合と比べて、どの程度の頻度で引用されているか
• どのタイプのページ（ガイド、ドキュメント、料金、比較など）が引用されやすいか

このフェーズで、まったく可視性のない「ゼロ露出」領域を特定し、どのクエリやページから優先的に手を打つべきかを決めていきます。

3. 3 本柱: Structure / Authority / Presence を適用する

ai-seo は、プロンプトとリファレンス全体で一貫して 3 本柱フレームワーク を使います。

1. Structure – 抽出されやすいコンテンツ構造

   • 明確な見出し、一文で締まった定義、完結した回答ブロックを使う
   • 複雑な説明は、ステップ形式や FAQ パターンに分解する
   • 比較表や長所・短所の一覧など、構造化された比較コンテンツを入れる

2. Authority – 引用されやすいコンテンツ設計

   • 著者の専門性や信頼できる情報源など、E-E-A-T シグナルを強化する
   • 統計データや外部ソースへの言及、明確な主張を盛り込む
   • AI がソースとして使う教育系ページでは、過度にセールス色の強いコピーを避ける

3. Presence – AI が見に行く場所に存在する

   • 各 AI プラットフォームが使う検索バックエンドに、コンテンツが正しくインデックスされているか確認する
   • 引用されたい場合は、robots.txt で AI ボットを許可しているかチェックする
   • 各 AI アシスタントが好んで引用するフォーマット・テーマでコンテンツを出す

この 3 本柱を軸に、監査結果から優先度付きの改善リストへと落とし込んでいきます。

4. AEO / GEO コンテンツパターンを使う

references/content-patterns.md には、Answer Engine と Generative Engine それぞれに最適化されたパターンがまとまっています。

このガイドから得られるもの:

• Answer Engine Optimization (AEO) パターン

  • 「What is X?」タイプのクエリ向け定義ブロック
  • 「How to」クエリ向けのステップバイステップブロック
  • 「[Tool] vs [Tool]」コンテンツ用の比較表ブロック
  • ざっと流し読みできるような長所・短所、FAQ、リスト型ブロック

• Generative Engine Optimization (GEO) パターン

  • 統計データ引用ブロック
  • 専門家コメントや権威ある主張ブロック
  • AI がそのまま回答に貼り付けられるような自己完結型の回答ブロック
  • 主張と根拠を組み合わせた、エビデンス重視の「サンドイッチ」構造

ai-seo は、あるページに対してどのパターンを使うべきか、またそれをどう自社ブランドのトーン＆ボイスに合わせるかの判断も手伝います。

5. プラットフォーム別ランキング要因に合わせる

AI プラットフォームごとに、利用するインデックスやランキングロジックは異なります。references/platform-ranking-factors.md（ai-seo が推論時に参照するガイド）では、次のような点を解説しています:

• どのプラットフォームにも共通する基礎: インデックス収載性、クロール容易性、抽出しやすさ
• Google AI Overviews が、従来の SEO シグナルの上に AI による選定レイヤーをどう重ねているか
• 引用・統計情報・構造化データが、可視性向上とどのように相関しているか
• ドメインオーソリティやトピック関連性の調査結果と AI での引用傾向の関係

この知識をもとに、スキルは例えば次のように提案内容を調整します:

• Google AI Overviews では E-E-A-T と構造化データをより重視する
• ChatGPT や Perplexity などの LLM には、出典が明示された自己完結型のパッセージを優先して提供する

6. 優先順位付きアクションプランを作成する

監査結果とコンテンツパターンを踏まえ、ai-seo は最終的に次のような簡潔かつ優先度付きのプランを提示することが多いです:

• 重要ページの AEO / GEO パターンを使った高インパクトなリライト
• 特定クエリでの可視性ギャップを埋めるための新規コンテンツ企画
• AI ボットのアクセスやインデックス方針に関する技術・ポリシー面の意思決定

あとは、このプランをライター、SEO 担当者、プロダクトマーケターにタスクとして割り当てるだけです。

ai-seo スキルへのプロンプト例

インストール後は、AI 対応 SEO に関する文脈が見えたタイミングで ai-seo にルーティングすると効果的です。例えば:

• 「Google AI Overviews にまったく出てきません。まずどこから直すべき？」
• 「ブログ記事を ChatGPT に引用してもらうには、どう最適化すればいい？」
• 「うちの fintech SaaS 向けに AI visibility audit のチェックリストを作って。」
• 「この比較ページを、Perplexity に引用されやすい形に作り直すのを手伝って。」

このようなケースでは、ai-seo は次のように動きます:

• プロダクトマーケティングのコンテキストを探す
• 3 本柱フレームワークに沿って検討する
• Visibility Audit とコンテンツパターンのガイドを参照する
• 構造化され、優先順位が付けられたアクションセットを返す

ai-seo が適さないケース

主なニーズが次のような場合は、別のスキルの利用を検討してください:

• テクニカル SEO の健全性チェック（クロールバジェット、サイトマップ、404 など） → seo-audit を使用
• Schema markup の設計と検証 → schema-markup を使用
• AI 検索を前提としない 純粋な SNS コンテンツカレンダー作成 → SNS / コンテンツ専用スキルの利用を検討

ai-seo が最大限力を発揮するのは、AI ドリブンな検索可視性、Answer Engine Optimization、AI からの引用獲得が主要ゴールである場合です。

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FAQ

ai-seo は従来の SEO ツールと何が違いますか？

ai-seo は、従来型の検索結果（SERPs）の順位改善だけでなく、AI 検索やアンサ―エンジンに特化している点が特徴です。具体的には、次のようなことを支援します:

• AI 生成回答の中にどの程度登場しているかを監査する
• LLM が引用しやすい構造でコンテンツを設計する
• リポジトリのリファレンスガイドにまとめられた、AI 特有のランキング要因に合わせ込む

サイト全体のテクニカル SEO やヘルスチェックについては、ai-seo と併用して従来型の SEO スキルやツールを使うとよいでしょう。

ai-seo スキルのインストール方法を教えてください。

ai-seo は、coreyhaines31/marketingskills リポジトリから次のコマンドでインストールします:

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill ai-seo

その後、skills/ai-seo/ フォルダを開き、まず SKILL.md を確認し、続いて references/ と evals/ ディレクトリをチェックしてください。

インストール後、最初に読むべきファイルはどれですか？

手早く全体像をつかむには、次の順番で読むのがおすすめです:

1. SKILL.md – ai-seo が何をするスキルか、どう振る舞うべきかを説明します。
2. references/content-patterns.md – すぐに使える AEO / GEO のコンテンツブロックパターンがまとまっています。
3. references/platform-ranking-factors.md – 各 AI プラットフォームがどのようにソースを選ぶかを解説します。
4. evals/evals.json – 想定されるプロンプトと出力例が載っており、このスキルの振る舞いイメージをつかめます。

ai-seo は robots.txt で AI クローラーをブロックすべきかどうかも判断できますか？

はい。evals と references には、AI ボットへのアクセスに関するシナリオも含まれています。このスキルは次のような点を考慮します:

• コンテンツの再利用に対する懸念と、ブランド露出のバランス
• ボットをブロックすることで引用機会を失うトレードオフ
• AI 回答で引用されるためには crawlability が重要であること

例えば次のような質問を ai-seo に投げられます:

• 「GPTBot と PerplexityBot をブロックすべき？」
• 「AI クローラーを disallow したら、AI での可視性はどう変わる？」

ai-seo は構造化データや schema markup もカバーしていますか？

ai-seo は、構造化データが AI Overviews やアンサ―エンジンでの可視性向上に役立つことは理解していますが、schema 実装の専門ツールという位置づけではありません。詳細な schema 戦略やマークアップ支援が必要な場合は、専用の schema-markup スキルを ai-seo と併用してください。

ai-seo は SaaS 以外のビジネスにも使えますか？

はい。多くの例では SaaS や B2B を扱っていますが、フレームワーク自体は次のような業種にも適用できます:

• E‑commerce
• メディア / コンテンツパブリッシャー
• 各種サービスビジネス
• 士業・コンサル・専門家ビジネス

AI の回答の中に登場し、引用されることを目指すのであれば、あなたのドメインに合わせて、手元のプロダクトマーケティングコンテキストを使いながら ai-seo を適用できます。

ai-seo の効果をどう測定すればよいですか？

次のような指標で効果を追うことができます:

• AI Visibility Audit を定期的に繰り返し、改善状況をログに残す
• ターゲットクエリで、自社ブランドが引用元として登場する頻度の変化を確認する
• 計測可能な範囲で、AI に影響されたクエリからのトラフィックやコンバージョン貢献の変化をモニタリングする

ai-seo 自体は戦略と構造化された提案を提供する役割であり、数値的な計測は通常どおり、あなたの分析ツールや各 AI プラットフォームのチェックで行います。