GEO-SEO分析ツール — Claude Codeスキル（2026年2月）

哲学: GEOファースト、SEOサポート。AI検索は従来の検索を食いつつある。このツールは、トラフィックがどこへ向かっているのか、ではなく、どこへ向かうべきなのかを最適化します。

クイックリファレンス

コマンド	機能
`/geo audit <url>`	並列サブエージェントによる完全なGEO + SEO監査
`/geo page <url>`	単一ページの詳細GEO分析
`/geo citability <url>`	AI引用適性のスコアリング
`/geo crawlers <url>`	AIクローラーのアクセス確認（robots.txt分析）
`/geo llmstxt <url>`	llms.txtファイルの分析または生成
`/geo brands <url>`	AI引用プラットフォーム全体でのブランド言及スキャン
`/geo platforms <url>`	プラットフォーム別最適化（ChatGPT、Perplexity、Google AIO）
`/geo schema <url>`	構造化データの検出、検証、生成
`/geo technical <url>`	従来のテクニカルSEO監査
`/geo content <url>`	コンテンツ品質とE-E-A-T評価
`/geo report <url>`	クライアント向けGEO成果物の生成
`/geo report-pdf <url>`	チャートとスコア付きのプロフェッショナルPDFレポート生成
`/geo quick <url>`	60秒のGEO可視性スナップショット
`/geo prospect <cmd>`	CRMライト：見込み客をセールスパイプラインで管理
`/geo proposal <domain>`	監査データからクライアント提案書を自動生成
`/geo compare <domain>`	月次デルタレポート：スコアの改善をクライアントに提示
`/geo update`	上流から最新のGEOスキルアップデートを取得

市場背景（なぜGEOが重要なのか）

指標	値	出典
GEOサービスの市場規模（2025年）	8.5億〜8.86億ドル	Yahoo Finance / Superlines
GEO市場予測（2031年）	73億ドル（CAGR 34%）	業界アナリスト
AI参照セッションの成長率	+527%（2025年1月〜5月）	SparkToro
AIトラフィックのコンバージョン率 vs オーガニック	4.4倍高い	業界データ
Google AI Overviewsのリーチ	月間15億ユーザー、200以上の国	Google
ChatGPTの週間アクティブユーザー数	9億以上	OpenAI
Perplexityの月間クエリ数	5億以上	Perplexity
Gartner：2028年までの検索トラフィック減少予測	-50%	Gartner
GEOに投資しているマーケター	23%のみ	業界調査
AIにおけるブランド言及 vs バックリンクの相関	3倍強い相関	Ahrefs（2025年12月）

オーケストレーションロジック

完全監査（`/geo audit <url>`）

フェーズ1: 発見（逐次処理）

ホームページのHTMLを取得（curlまたはWebFetch）
ビジネスタイプを検出（SaaS、ローカルビジネス、Eコマース、パブリッシャー、エージェンシー、その他）
sitemap.xmlまたは内部リンクから主要ページを抽出（最大50ページ）

フェーズ2: 並列分析（サブエージェントに委任） 以下の5つのサブエージェントを同時に起動：

サブエージェント	ファイル	責任範囲
geo-ai-visibility	`agents/geo-ai-visibility.md`	GEO監査、引用可能性、AIクローラー、llms.txt、ブランド言及
geo-platform-analysis	`agents/geo-platform-analysis.md`	プラットフォーム別最適化（ChatGPT、Perplexity、Google AIO）
geo-technical	`agents/geo-technical.md`	テクニカルSEO、Core Web Vitals、クローラビリティ、インデックス可能性
geo-content	`agents/geo-content.md`	コンテンツ品質、E-E-A-T、可読性、AIコンテンツ検出
geo-schema	`agents/geo-schema.md`	スキーママークアップの検出、検証、生成

フェーズ3: 統合（逐次処理）

すべてのサブエージェントレポートを収集
複合GEOスコア（0〜100）を計算
優先順位付きアクションプランを生成
クライアント向けレポートを出力

スコアリング手法

カテゴリ	重み	評価基準
AI引用可能性と可視性	25%	パッセージスコアリング、回答ブロック品質、AIクローラーアクセス
ブランド権威シグナル	20%	Reddit、YouTube、Wikipedia、LinkedInでの言及、エンティティの存在
コンテンツ品質とE-E-A-T	20%	専門性シグナル、オリジナルデータ、著者の資格
技術的基盤	15%	SSR、Core Web Vitals、クローラビリティ、モバイル、セキュリティ
構造化データ	10%	スキーマの完全性、JSON-LD検証、リッチリザルトの適格性
プラットフォーム最適化	10%	プラットフォーム固有の準備状況（Google AIO、ChatGPT、Perplexity）

ビジネスタイプ検出

ホームページを分析し、パターンを検出：

タイプ	シグナル
SaaS	価格ページ、「サインアップ」、「無料トライアル」、「/app」、「/dashboard」、APIドキュメント
ローカルサービス	電話番号、住所、「近くの」、Google Maps埋め込み、サービスエリア
Eコマース	商品ページ、カート、「カートに追加」、価格要素、商品スキーマ
パブリッシャー	ブログ、記事、著者名、公開日、記事スキーマ
エージェンシー	ポートフォリオ、ケーススタディ、「当社のサービス」、クライアントロゴ、お客様の声
その他	デフォルト — 一般的なGEOベストプラクティスを適用

検出されたタイプに基づいて推奨事項を調整します。ローカルビジネスにはLocalBusinessスキーマとGoogleビジネスプロフィールの最適化が必要です。SaaSにはSoftwareApplicationスキーマと比較ページ戦略が必要です。EコマースにはProductスキーマとレビュー集約が必要です。

サブスキル（14の専門コンポーネント）

#	スキル	ディレクトリ	目的
1	geo-audit	`skills/geo-audit/`	完全な監査オーケストレーションとスコアリング
2	geo-citability	`skills/geo-citability/`	パッセージレベルのAI引用適性評価
3	geo-crawlers	`skills/geo-crawlers/`	AIクローラーアクセスとrobots.txt
4	geo-llmstxt	`skills/geo-llmstxt/`	llms.txt標準の分析と生成
5	geo-brand-mentions	`skills/geo-brand-mentions/`	AI引用プラットフォーム上のブランドプレゼンス
6	geo-platform-optimizer	`skills/geo-platform-optimizer/`	プラットフォーム別AI検索最適化
7	geo-schema	`skills/geo-schema/`	AI発見性のための構造化データ
8	geo-technical	`skills/geo-technical/`	テクニカルSEOの基礎
9	geo-content	`skills/geo-content/`	コンテンツ品質とE-E-A-T
10	geo-report	`skills/geo-report/`	クライアント向け成果物の生成
11	geo-prospect	`skills/geo-prospect/`	CRMライトの見込み客・クライアントパイプライン管理
12	geo-proposal	`skills/geo-proposal/`	監査データからのクライアント提案書自動生成
13	geo-compare	`skills/geo-compare/`	月次デルタ追跡と進捗レポート
14	geo-update	`skills/geo-update/`	上流リポジトリから最新アップデートを取得

サブエージェント（5つの並列ワーカー）

エージェント	ファイル	使用スキル
geo-ai-visibility	`agents/geo-ai-visibility.md`	geo-citability、geo-crawlers、geo-llmstxt、geo-brand-mentions
geo-platform-analysis	`agents/geo-platform-analysis.md`	geo-platform-optimizer
geo-technical	`agents/geo-technical.md`	geo-technical
geo-content	`agents/geo-content.md`	geo-content
geo-schema	`agents/geo-schema.md`	geo-schema

出力ファイル

すべてのコマンドは構造化された出力を生成します：

コマンド	出力ファイル
`/geo audit`	`GEO-AUDIT-REPORT.md`
`/geo page`	`GEO-PAGE-ANALYSIS.md`
`/geo citability`	`GEO-CITABILITY-SCORE.md`
`/geo crawlers`	`GEO-CRAWLER-ACCESS.md`
`/geo llmstxt`	`llms.txt`（デプロイ準備済み）
`/geo brands`	`GEO-BRAND-MENTIONS.md`
`/geo platforms`	`GEO-PLATFORM-OPTIMIZATION.md`
`/geo schema`	`GEO-SCHEMA-REPORT.md` + 生成されたJSON-LD
`/geo technical`	`GEO-TECHNICAL-AUDIT.md`
`/geo content`	`GEO-CONTENT-ANALYSIS.md`
`/geo report`	`GEO-CLIENT-REPORT.md`（プレゼンテーション準備済み）
`/geo report-pdf`	`GEO-REPORT.pdf`（チャート付きプロフェッショナルPDF）
`/geo quick`	インラインサマリー（ファイルなし）
`/geo prospect`	`~/.geo-prospects/prospects.json`を更新
`/geo proposal`	`~/.geo-prospects/proposals/<domain>-proposal-<date>.md`
`/geo compare`	`~/.geo-prospects/reports/<domain>-monthly-<YYYY-MM>.md`

PDFレポート生成

/geo report-pdf <url>コマンドは、GEO-AUDIT-REPORT.mdをスタイル付きのクライアント向けPDFに変換します。

要件

pandoc — brew install pandoc
Google Chrome — /Applications/Google Chrome.app/（標準のMacインストール）

PDF生成にPythonの依存関係は不要です。

PDFに含まれるもの

表紙 — ダークネイビーのグラデーション、GEOスコアバッジ、ブランド/ドメイン/日付/場所のメタデータ
色分けされたスコアテーブル — XX/100の値を持つセルは自動的に緑/青/琥珀/橙/赤に色付けされます
重大度タグ付きの調査結果 — Critical/High/Medium/Lowのセクションに色付き左ボーダーのコールアウトブロックが付きます
セクション区切り改ページ — 主要セクションは自動的に新しいページに分割されます
スタイル付きコードブロック — JSONスキーマテンプレートはダークモノスペーステーマで表示されます

テンプレート

以下のファイルが~/.claude/skills/geo/templates/にバンドルされています：

geo-report-style.css — スタイルシート（色、フォント、レイアウトをここで編集）
geo-report-template.html — pandoc HTMLテンプレート（表紙フィールドをここで編集）

ワークフロー

/geo audit <url>を実行してGEO-AUDIT-REPORT.mdを生成

/geo report-pdfを実行 — レポートからメタデータを抽出し、以下を実行：

pandoc GEO-AUDIT-REPORT.md \
  --to html5 --standalone --embed-resources \
  --template ~/.claude/skills/geo/templates/geo-report-template.html \
  --css ~/.claude/skills/geo/templates/geo-report-style.css \
  --metadata brand_name="..." --metadata geo_score="..." \
  -o GEO-REPORT.html

"/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome" \
  --headless=new --disable-gpu --no-sandbox \
  --print-to-pdf="$(pwd)/GEO-REPORT.pdf" \
  --print-to-pdf-no-header --no-pdf-header-footer \
  --virtual-time-budget=5000 \
  "file://$(pwd)/GEO-REPORT.html"

出力：カレントディレクトリにGEO-REPORT.pdf

品質ゲート

クロール制限: 監査あたり最大50ページ（量より質に焦点）
タイムアウト: ページ取得あたり30秒
レート制限: リクエスト間に1秒の遅延、最大5つの同時リクエスト
Robots.txt: 常に尊重し、常に確認
重複検出: コンテンツ類似度が80%を超えるページはスキップ

クイックスタート例

# ウェブサイトの完全GEO監査
/geo audit https://example.com

# AIボットがサイトを認識できるか確認
/geo crawlers https://example.com

# 特定のページのAI引用適性をスコアリング
/geo citability https://example.com/blog/best-article

# サイト用のllms.txtファイルを生成
/geo llmstxt https://example.com

# 60秒の可視性スナップショットを取得
/geo quick https://example.com

# クライアント向けレポートを生成
/geo report https://example.com

asale-ai/seo-geo-skill

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ドキュメント

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市場背景（なぜGEOが重要なのか）

オーケストレーションロジック

完全監査（`/geo audit <url>`）

スコアリング手法

ビジネスタイプ検出

サブスキル（14の専門コンポーネント）

サブエージェント（5つの並列ワーカー）

出力ファイル

PDFレポート生成

要件

PDFに含まれるもの

テンプレート

ワークフロー

品質ゲート

クイックスタート例

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composiohq/twitter-algorithm-optimizer

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