minicoohei/seo-aio-skill

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Catálogo de SkillsMP actualizado: 5 de noviembre de 2026 a las 19:57

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# seo-aio-skill **検索 × 生成AI（AIO/LLMO）データの「分析」を、あなたの AI エージェントで回すための最小スキル。** SEO 順位・CPC・検索ボリューム・AI Overview 引用・ChatGPT/Gemini/Claude での言及シェア（SoV）といったデータの **取得は MCP**、**分析はこのスキル＋あなたのエージェント**、という二層構成のうちの「分析側」サンプルです。 ``` ┌─────────────────────────┐ ┌──────────────────────────────┐ │ ① 取得（seo-aio MCP） │ MCP │ ② 分析（このスキル + あなたの │ │ run_research / │ ─────▶ │ Claude Code / Codex 等） │ │ check_status / │ │ analyze.py → 数表 │ │ get_history │ │ watch.py → 定期差分通知 │ └─────────────────────────┘ │ 考察はエージェントが執筆 │ └──────────────────────────────┘ ``` - 取得モジュール（本サービス）: https://mcp.aibrainpartners.jp/setup - 使い方の実例集: https://mcp.aibrainpartners.jp/use-cases ## これは何 - `analyze.py` … MCP が返す `research.json` を読み、**決定的に作れる数表**（フットプリント比較・キーワード機会・SoV）を Markdown で出力。**依存ゼロ**（標準ライブラリのみ）。 - `watch.py` … 定期モニタリングの**差分判定の "処理"**。`get_history` の時系列から SoV 下落を検知し、下落時のみ通知トリガ（exit 1）を返す。 - 考察・優先順位・施策の文章は、**あなたのエージェントに書かせる**（プロンプト例つき）。数表は機械的に、考察は AI に。これが「分析をエージェントに委ねる」の最小形です。 ## クイックスタート ### 1. MCP に接続（取得側） ```bash claude mcp add -t http seo-aio https://mcp.aibrainpartners.jp/mcp # 「seo-aio の signup を呼んで」→ カード登録(¥0)で 260cr → 返ってきた ?key= 付き1行で登録し直す ``` ### 2. データ取得 → 分析の骨格エージェントに依頼してデータを取り、`./research.json` に保存したら: ```bash python3 scripts/analyze.py research.json -o analysis.md ``` ### 3. 考察を書かせる `analysis.md` をエージェントに渡し、「§4 を表の数字を根拠に埋めて」と頼むだけ。出力例 → [`examples/analysis.sample.md`](examples/analysis.sample.md) ## 定期モニタリング（スケジュール処理）継続観測は `check_status`（同日再実行は無料）＋ `get_history`（推移）で行い、 **頻度の管理はあなたのエージェントのスケジュール機能**に任せます（サーバ側設定は不要）。 Claude Code の **Schedule** に登録する依頼文（毎朝の例）: ``` seo-aio の check_status を run_id=<RID> で実行し、get_history(run_id) を ./history.json に保存。 python3 scripts/watch.py history.json を実行し、SoV が下落していたら原因仮説を添えて Slack に要約を投げて。変化が無ければ通知不要。 ``` `watch.py` の挙動: ```bash python3 scripts/watch.py history.json # 下落時のみ exit 1 + ALERT 行 python3 scripts/watch.py history.json --drop 1.0 # 下落しきい値(ポイント)を変更 ``` ## GSC / Google Ads と紐づける取得側の **検索ボリューム・SERP順位** に、あなたの実データ（GSC の表示/クリック/CTR/順位、 Google Ads の費用/CV）を**キーワードで結合**して、改善余地を機械的に出せます。 ```bash # Search Console「クエリ」CSV と結合 → 改善候補を Markdown 化 python3 scripts/merge_gsc.py research.json gsc-queries.csv -o gsc_merge.md ``` - **§1**: 順位は◯位以内なのに CTR が中央値未満 → title/description 改善候補 - **§2**: 検索需要はあるのに GSC 未出現 → 新規/強化すべきページ候補 GSC データは Search Console の CSV エクスポート、または GSC 用 MCP の出力どちらでも。 Google Ads は `analyze.py` の §2（ボリューム×CPC×自社未ランク）が出稿候補のショートリスト。実績（クリック/費用/CV）CSV があれば同じ join パターンで「広告依存→SEOに寄せる語」を抽出できます。詳しい手順は [`SKILL.md`](SKILL.md) の「5. GSC / Google Ads と紐づける」を参照。 ## research.json について `research.json` は seo-aio エンジン出力をフィールド名そのままで透過格納した単一ファイル。主なセクション: `meta` / `competitors` / `keywords` / `serp` / `footprint` / `site_matrix` / `llm_probe`（SoV）/ `costs`。 `analyze.py` は欠損に強く、無いセクションは黙ってスキップします。 ## ライセンス MIT。自由に fork・改変して、あなたの分析ロジックの出発点にどうぞ。 --- 取得モジュール（seo-aio MCP）の提供: **AI BRAIN PARTNERS** — https://mcp.aibrainpartners.jp

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Analistas de investigación de mercados y especialistas en marketing

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Analistas de investigación de mercados y especialistas en marketing

seo-aio MCP（mcp.aibrainpartners.jp）で取得した SEO/AIO/LLMO データ（research.json）を、決定的な数表に整え、考察・施策をエージェントが書くための最小スキル。取得=MCP、分析=本スキルの二層構成。定期モニタリング（毎朝の差分通知）レシピ付き。

Idioma del texto original: japonés

2026-06-26

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