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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。ユーザーが検索の可視性向上、SEO改善、スキーママークアップ、サイトマップ/ロボットの作業、キーワードマッピングを求めている場合に使用します。

SEO とは？

このスキルは、検索エンジン最適化（SEO）の専門知識をエージェントに提供し、技術的な正確性、パフォーマンス、コンテンツの関連性を通じて検索の可視性を向上させることに焦点を当てています。クローラビリティ、インデックス可能性、Core Web Vitals、構造化データ、内部リンクの監査から、タイトルタグ、メタディスクリプション、見出し構造の改善、キーワードマッピングまで、幅広いSEOタスクをカバーします。このスキルは、操作的な手法ではなく、長期的な品質シグナルを優先し、モバイルファーストの前提に基づいて推奨事項をページ固有かつ実装可能な形で提供します。Claude Code、Cursor、Codexなどの主要なAIエージェントプラットフォームで使用することを想定しており、SKILL.mdに基づいて、具体的なチェックリストやアンチパターン、JSON-LDの例などを通じて、開発者がSEOのベストプラクティスをコードベースに直接適用できるよう支援します。

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

SEO は何をしますか？

技術的な正確性、パフォーマンス、コンテンツの関連性を通じて検索の可視性を向上させます。小手先の手法ではありません。

使用するタイミング

以下のような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、カノニカル、リダイレクトを監査する
  • 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
  • 構造化データを追加または検証する
  • Core Web Vitals を改善する
  • キーワードリサーチとキーワードのURLへのマッピングを行う
  • 内部リンク、サイトマップ、robots.txt の変更を計画する

動作方法

原則

  1. コンテンツ最適化の前に技術的なブロッカーを修正する。
  2. 1つのページは1つの明確なプライマリ検索意図を持つべきである。
  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である。
  5. 推奨事項はページ固有かつ実装可能であるべきである。

技術的SEOチェックリスト

クローラビリティ

  • robots.txt 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べきである
  • 重要なページが意図せず noindex になっていないこと
  • 重要なページは少ないクリック深度で到達可能であるべきである
  • リダイレクトチェーンは2ホップを超えないようにする
  • カノニカルタグは自己矛盾がなく、ループしていないこと

インデックス可能性

  • 望ましいURL形式は一貫しているべきである
  • 多言語ページを使用する場合、正しい hreflang を設定するべきである
  • サイトマップは意図した公開範囲を反映しているべきである
  • 重複URLがカノニカル制御なしに競合してはいけない

パフォーマンス

  • LCP < 2.5秒
  • INP < 200ms
  • CLS < 0.1
  • 一般的な修正：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スキーマ
  • 編集ページ：Article / BlogPosting
  • 製品ページ：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

  • おおよそ50〜60文字を目指す
  • プライマリキーワードまたは概念を先頭近くに配置する
  • タイトルはボット向けに詰め込むのではなく、人間が読めるようにする

メタディスクリプション

  • おおよそ120〜160文字を目指す
  • ページを正直に説明する
  • メイン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べきである
  • 視覚的なスタイルのために構造をスキップしてはいけない

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、競合性で優先順位付けする
  4. 1つのプライマリキーワード/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させたいページへのリンクを張る
  • 説明的なアンカーテキストを使用する
  • より具体的なものが可能な場合は、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完する

例

タイトルの公式

プライマリトピック - 具体的な修飾子 | ブランド名

メタディスクリプションの公式

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] 製品ページの重複タイトルタグ
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、関連性を弱め、重複シグナルを生み出しています。
修正: 製品名とプライマリカテゴリを使用して、製品ごとに一意のタイトルを生成します。

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
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の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しないコンテンツアドバイスまず実際のページを読む
一般的な「SEO改善」出力すべての推奨事項をページまたは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.

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Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

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Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

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Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

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Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

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Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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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.

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