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SEO

技術的SEO、オンページ最適化、構造化データ、Core Web Vitals、コンテンツ戦略にわたってSEO監査、計画、実装を行います。検索視認性の向上、SEO改善、スキーママークアップ、サイトマップ/robots作業、キーワードマッピングが必要な場合に使用します。

SEO とは？

このスキルは、テクニカルな正確性、パフォーマンス、コンテンツの関連性を通じて検索視認性を向上させるための包括的なSEOガイドです。トリッキーな手法ではなく、持続可能な品質シグナルに焦点を当てています。監査では、クローラビリティ、インデックス可能性、正規URL、リダイレクト、タイトルタグ、メタディスクリプション、見出し構造、Core Web Vitals、構造化データ、内部リンク、サイトマップ/robots.txtの設定をチェックします。また、キーワード調査からマッピング、ページ固有の実装可能な推奨事項の生成までをカバーします。Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで動作し、具体的なコード変更やJSON-LDスキーマの例、監査出力フォーマットを提供します。主なアンチパターンとしては、キーワードスタッフィング、類似コンテンツの重複、実際のページコンテンツと一致しないスキーマなどがあり、これらを回避するための修正方法も示しています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/seo
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ドキュメント

SEO は何をしますか？

トリッキーな手法ではなく、技術的正確性、パフォーマンス、コンテンツの関連性を通じて検索視認性を向上させます。

使用するタイミング

以下の場合にこのスキルを使用します:

  • クローラビリティ、インデックス可能性、正規URL、リダイレクトを監査する場合
  • タイトルタグ、メタディスクリプション、見出し構造を改善する場合
  • 構造化データを追加または検証する場合
  • Core Web Vitals を改善する場合
  • キーワード調査とキーワードのURLへのマッピングを行う場合
  • 内部リンクやサイトマップ/robots.txtの変更を計画する場合

仕組み

原則

  1. コンテンツ最適化の前に技術的ブロッカーを修正する。
  2. 1ページには1つの明確な主要検索意図を持たせる。
  3. 操作的なパターンよりも長期的な品質シグナルを優先する。
  4. インデックスはモバイルファーストであるため、モバイルファーストの前提が重要。
  5. 推奨事項はページ固有で実装可能であること。

技術的SEOチェックリスト

クローラビリティ

  • robots.txt では重要なページを許可し、価値の低いサーフェスをブロックする
  • 重要なページが意図せず noindex になっていないこと
  • 重要なページは浅いクリック深度で到達可能であること
  • リダイレクトチェーンは2ホップ以内に抑える
  • 正規URLタグは自己一貫性があり、ループしていないこと

インデックス可能性

  • 推奨URL形式は一貫していること
  • 多言語ページを使用する場合は正しい hreflang を設定する
  • サイトマップは意図した公開サーフェスを反映していること
  • 重複URLが正規URLの制御なしに競合しないこと

パフォーマンス

  • LCP < 2.5秒
  • INP < 200ms
  • CLS < 0.1
  • よくある修正: ヒーローアセットのプリロード、レンダリングブロック作業の削減、レイアウトスペースの確保、重いJSの削減

構造化データ

  • トップページ: 該当する場合は組織またはビジネスのスキーマ
  • 編集ページ: Article / BlogPosting
  • 商品ページ: Product と Offer
  • 内部ページ: BreadcrumbList
  • Q&Aセクション: コンテンツが実際に一致する場合のみ FAQPage

オンページルール

タイトルタグ

  • 約50～60文字を目指す
  • 主要キーワードや概念を先頭近くに配置する
  • タイトルは人間が読めるようにし、ボット向けに詰め込まない

メタディスクリプション

  • 約120～160文字を目指す
  • ページを正直に説明する
  • 主要トピックを自然に含める

見出し構造

  • 明確な H1 を1つ
  • H2 と H3 は実際のコンテンツ階層を反映する
  • 視覚的なスタイルのために構造を飛ばさない

キーワードマッピング

  1. 検索意図を定義する
  2. 現実的なキーワードバリエーションを収集する
  3. 意図の一致、推定価値、競合性で優先順位を付ける
  4. 1つの主要キーワード/テーマを1つのURLにマッピングする
  5. カニバリゼーションを検出して回避する

内部リンク

  • 強いページからランク付けしたいページへリンクする
  • 説明的なアンカーテキストを使用する
  • より具体的なアンカーが可能な場合は汎用的なアンカーを避ける
  • 新しいページから関連する既存ページへのリンクを補充する

例

タイトルのフォーマット

主要トピック - 具体的な修飾語 | ブランド名

メタディスクリプションのフォーマット

行動 + トピック + 価値提案 + 1つの補足詳細

JSON-LDの例

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "ページタイトルここ",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "著者名"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "ブランド名"
  }
}

監査出力の形式

[HIGH] 商品ページのタイトルタグが重複している
場所: src/routes/products/[slug].tsx
問題: 動的タイトルが同じデフォルト文字列に縮退し、関連性が弱まり重複シグナルを生み出している。
修正: 商品名と主要カテゴリを使用して、商品ごとにユニークなタイトルを生成する。

アンチパターン

アンチパターン修正方法
キーワードスタッフィングまずユーザーのために書く
内容の薄い類似ページ統合するか差別化する
実際に存在しないコンテンツに対するスキーマスキーマを現実に合わせる
実際のページを確認せずにコンテンツアドバイスをするまず実際のページを読む
汎用的な「SEO改善」出力すべての推奨事項をページやアセットに結び付ける

関連スキル

  • seo-specialist
  • frontend-patterns
  • brand-voice
  • market-research

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳：このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

関連スキル

steipete/video-frames

Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

community

steipete/summarize

Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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openclaw/openclaw

Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

community

obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

community

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

community