SEO Optimizer

このSkillは、コンテンツの検索エンジン最適化（SEO）を体系的に実行し、検索順位の向上とオーガニックトラフィックの増加を支援します。

Instructions

ステップ1: キーワードリサーチ

ユーザーから記事のテーマとターゲットキーワードを確認
WebSearchを使用して以下を調査：
- 主要キーワードの検索ボリューム
- 競合記事の上位表示キーワード
- 関連キーワード（LSIキーワード）
- ロングテールキーワード
キーワードの難易度を評価

ステップ2: キーワード配置戦略

記事内のキーワード配置を最適化：

【優先度: 高】
- タイトル（H1）: 主要キーワードを前方に配置
- メタディスクリプション: 自然にキーワードを含める
- 最初の100文字: 主要キーワードを含める
- H2見出し: 主要キーワードと関連キーワードを分散

【優先度: 中】
- H3見出し: ロングテールキーワード
- 画像alt属性: キーワードを含める
- URLスラッグ: 短く、キーワードを含む

【優先度: 低】
- 本文中: 自然な文脈でキーワードを使用（密度2-3%）

ステップ3: メタディスクリプション作成

以下の基準で作成：

文字数: 120-160文字（モバイル対応）
構成: 問題提起 + 価値提案 + CTA
キーワード: 主要キーワードを自然に含める
魅力: クリックしたくなる文言

良い例:

AIマルチエージェントシステムの実装方法を徹底解説。
協調型AI開発の設計パターンから実践コード例まで、
すぐに使える知識を提供します。

悪い例:

この記事ではAIマルチエージェントシステムについて説明します。

ステップ4: 見出し構造の最適化

Google推奨の見出し階層を確認：

<h1>記事タイトル（1つのみ）</h1>
  <h2>メインセクション1</h2>
    <h3>サブセクション1-1</h3>
    <h3>サブセクション1-2</h3>
  <h2>メインセクション2</h2>
    <h3>サブセクション2-1</h3>

チェックポイント:

H1は1つだけ
H2からH6まで階層的に使用
見出しにキーワードを含める
見出しだけ読んでも内容が理解できる

ステップ5: 内部リンク戦略

関連する既存記事を特定
アンカーテキストにキーワードを含める
適切な箇所にリンクを配置（3-5個/記事）
リンク先の記事タイトルを明示

例:

詳細は[Vercel Serverless Functionsの実装ガイド](link)を参照してください。

ステップ6: 構造化データ（Schema.org）の提案

記事タイプに応じた構造化データを提案：

ブログ記事（Article）:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "記事タイトル",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "著者名"
  },
  "datePublished": "2025-01-26",
  "image": "画像URL"
}

ハウツー記事（HowTo）:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "HowTo",
  "name": "タイトル",
  "step": [
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "ステップ1",
      "text": "説明"
    }
  ]
}

ステップ7: SEO最適化レポート作成

以下の項目を含むレポートを提供：

## SEO最適化レポート

### キーワード分析
- 主要キーワード: [キーワード名]
- 検索ボリューム: [推定値]
- 競合難易度: [低/中/高]

### 最適化スコア
- タイトル最適化: ✅ / ⚠️ / ❌
- メタディスクリプション: ✅ / ⚠️ / ❌
- 見出し構造: ✅ / ⚠️ / ❌
- キーワード密度: [X.X%]（目標: 2-3%）
- 内部リンク数: [N個]（目標: 3-5個）

### 改善提案
1. [具体的な改善点]
2. [具体的な改善点]

Best Practices

キーワードの自然な使用

❌ キーワードスタッフィング（NG）:

AIマルチエージェントシステムを使ってAIマルチエージェントシステムを
構築する際、AIマルチエージェントシステムの設計が重要です。

✅ 自然な文章:

マルチエージェントシステムを構築する際、適切な設計が重要です。
複数のAIエージェントが協調して動作するアーキテクチャを採用することで...

E-E-A-T（専門性・権威性・信頼性・経験）の強化

Experience（経験）: 実体験や実験結果を含める
Expertise（専門性）: 専門用語を正確に使用
Authoritativeness（権威性）: 信頼できる参考文献を引用
Trustworthiness（信頼性）: 著者プロフィールを明示

Examples

使用例1: 既存記事のSEO改善

User: "この記事のSEOを最適化してください"

Skill実行:
1. 記事を読み込み（Read）
2. キーワード分析（WebSearch）
3. メタディスクリプション生成
4. 見出し構造の改善提案
5. 内部リンク戦略の提示
6. 最適化レポート作成

使用例2: 新規記事のSEO設計

User: "「React Server Components」についてSEO最適化された記事を書きたい"

Skill実行:
1. キーワードリサーチ（WebSearch）
2. 競合記事分析
3. キーワード配置戦略作成
4. 最適化された見出し構成提案
5. メタディスクリプション案3つ提示

SEO Checklist

記事公開前に以下を確認：

Tools & Resources

キーワードリサーチ:

Google Keyword Planner
Ubersuggest
Ahrefs
SEMrush

構造化データ検証:

Google Rich Results Test
Schema.org Validator

Version History

v1.0.0 (2025-01-26): 初期リリース

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