GEO Gap Fixer
LLMブランドの可視性を監査し、ギャップを具体的なGEOコンテンツアクションプランに変換するエージェントスキル。
使用タイミング
ユーザーが生成エンジン最適化（GEO）のシェア・オブ・ボイスを監査し、どのLLMプロンプトで自社ブランドが負けているか、なぜ競合他社が代わりに推奨されるのかを理解し、具体的なコンテンツ修正計画を得たい場合にこのスキルを使用します。
このスキルを使用しない場合: 一般的なSEO監査、有料広告最適化、継続的なソーシャルメディア監視。これは特定時点のLLM可視性監査です。
ステップ1: 入力
監査を実行するには、ユーザーがAPIキーと設定ファイルを提供する必要があります。以下が設定されていることを確認してください。
- APIキー: 環境変数または
.envファイルに4つのキーのうち少なくとも2つを設定する必要があります（OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GOOGLE_API_KEY、PERPLEXITY_API_KEY）。 - 依存関係:
pip install openai anthropic google-genai - 設定ファイル:
config.json（config.example.jsonからコピー）には以下を含める必要があります。brand_name（文字列、必須）competitors（文字列のリスト、必須、1～10エントリ）category（文字列、必須）buyer_intent_prompts（文字列のリスト、オプション。空の場合は20個のプロンプトが自動生成されます）target_llms（文字列のリスト、オプション）website_url（文字列、オプション）
ステップ2: 実行パイプライン
以下のスクリプトを順番に実行します。スクリプトが失敗した場合は停止し、説明を求めます。
-
python scripts/probe_llms.py（オプション: API呼び出しなしで設定をテストするには--dry-runを追加）- 購入意図プロンプトを設定されたLLM APIに送信します。
- 応答を
data/raw_responses.jsonに保存します。
-
python scripts/analyze_results.py- ブランドの言及、ランキング、感情、引用ドメインについて生の応答を分析します。
- 構造化された分析を
data/analysis.jsonに保存します。
-
python scripts/build_report.py- 最終的な5セクションのGEO監査レポートをアセンブルします。
report/geo_audit_report.mdとreport/geo_audit_report.jsonに保存します。
ステップ3: 出力と解釈
主要な出力は report/geo_audit_report.md です。その調査結果をユーザーに提示します。
解釈すべき主要セクション:
- シェア・オブ・ボイス表: 言及率が30%未満の場合は重大です。言及率は、ブランドが推奨されるプロンプトの割合です。
- プロンプトレベルの損失ログ: ブランドがどのプロンプトで負け、誰に負けたか。
- 競合言語パターン: LLMが競合他社に使用する特定の形容詞。
- 引用ギャップリスト: LLMが引用するが、ブランドが欠落しているドメイン。
- GEOアクションプラン: 優先順位付けされた修正（🔴 重大、🟡 高優先度、🟢 成長機会）。
まずユーザーを GEOアクションプラン に誘導します。これは監査で特定されたギャップを修正するための具体的な手順を含んでいるためです。
ステップ4: エラーハンドリング
パイプラインの実行中に問題が発生した場合は、次のルールに従います。
| 条件 | エージェントのアクション |
|---|---|
config.json がない | ユーザーに config.example.json をコピーして記入するよう伝えます。 |
| 設定のJSONが無効 | パースエラーの場所をユーザーに通知し、修正を依頼します。 |
| 必須フィールドがない | 欠落しているフィールド（brand_name、competitors、category）を正確にリストします。 |
| APIキーが設定されていない | サポートされている4つのAPIキーのうち少なくとも2つをエクスポートするようユーザーに依頼します。 |
| APIキーが1つだけ | 結果の信頼性が低いことをユーザーに警告しますが、実行を続行します。 |
| 一時的なAPI障害 | スクリプトは自動的に再試行します。完全に失敗した場合は、そのプロバイダーをスキップします。 |
| 永続的なAPI障害 | スクリプトはプロバイダーを正常にスキップします。パイプラインを続行します。 |
| 応答がゼロ | スクリプトはゼロ以外の終了コードで終了します。ユーザーにAPIキーまたは設定を確認するよう通知します。 |
| 上流のデータファイルがない | パイプラインの前のスクリプトを再実行します（例: 分析の前にプローブ）。 |
留意すべき制限事項:
- これは特定時点の監査であり、バックグラウンドモニターではありません。
- 感情分析はキーワードの近接性を使用し、深いNLPは使用しません。
- 実行ごとにAPIコストが発生します（通常約0.50～2.00米ドル）。