Agentic-SEO-Skill — インストール & ライブデモ

なぜ使うのか

主な機能

16のサブスキル：テクニカルSEO、コンテンツ品質、スキーマ、パフォーマンス、リンク、GEO/AEO、サイトマップ、hreflang、戦略
10の専門エージェント（テクニカル、コンテンツ、パフォーマンス、スキーマ、サイトマップ、ビジュアル、GitHub、ベンチマーク、データ、検証）
33のエビデンス収集スクリプト（Python 32本 + シェル1本）による監査可能な調査結果
Antigravity（プロジェクトローカル）、Claude Code（ユーザーグローバル）、Codex（ユーザーグローバル）で動作
現行のGoogleシグナルを適用：FIDではなくINP、完全なE-E-A-T対応

ライブデモ

実際の動作

agentic-seo-skill.replay ▶ 準備完了

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インストール

作者のリポジトリ · Claude Skills の公式ドキュメント

ユースケース

実用的な使い方： Agentic-SEO-Skill

確信度ラベル付きのエビデンスベースSEO監査を実行する

👤 「信じてください」式の提案に疲れたSEOアナリスト ⏱ ~60 min intermediate

使うタイミング： 懐疑的なエンジニアリングリーダーにも根拠を示して説明できる調査結果が欲しいとき。

フロー

フル監査を実行する

Use agentic-seo-skill on https://site.com — full evidence-backed audit.✓ コピーしました

→ スクリプトが生データ（メタタグ、スキーマ、リンクグラフ、CWV）を収集し、エージェントが分析
根拠付きの調査結果を確認する

Show the top 10 issues with their supporting evidence and confidence labels.✓ コピーしました

→ 各調査結果に裏付けとなる引用またはデータポイントが付与されている
優先順位付きアクションプランを作成する

Order by impact × effort.✓ コピーしました

→ 数値的根拠を伴うランク付けプラン

結果： すべての調査結果に引用可能な根拠が付いた監査レポート。

注意点

確信度の低い調査結果を高優先度として扱ってしまう — 確信度ラベルを活用し、high/mediumの対応が完了するまでlowはスキップする

組み合わせ： firecrawl

GitHub-analystエージェントでGitHubホストのドキュメントサイトを監査する

👤 GitHub Pagesでドキュメントを公開している開発ツールチーム ⏱ ~40 min intermediate

使うタイミング： ドキュメントがリポジトリ内にあり、リポジトリ構造に紐づいたSEO監査を行いたいとき。

フロー

GitHubエージェントにリポジトリを指定する

agentic-seo-skill — audit github.com/acme/docs site. Output GITHUB-SEO-REPORT.md.✓ コピーしました

→ ファイルごとの推奨事項を含むリポジトリ形式のレポート
修正内容をPRとして作成する

Turn the high-confidence findings into a PR.✓ コピーしました

→ 具体的な差分を含むPR

結果： 追跡可能なPRを伴うSEO改善済みドキュメントサイト。

注意点

PRが一度に多くのファイルを変更してしまう — 調査結果の種類ごとに分割する（メタ / コンテンツ / スキーマ）

組み合わせ： github

Perplexity / ChatGPT / AI Overviewsでの引用に向けてページを最適化する

👤 AIによる要約にクリックを奪われているコンテンツチーム ⏱ ~30 min intermediate

使うタイミング： 単なるオーガニック検索結果ではなく、引用元として選ばれたいとき。

フロー

GEO/AEOサブスキルを実行する

agentic-seo-skill — GEO audit on https://site.com/post.✓ コピーしました

→ スニペット適合性、エンティティの明確さ、引用シグナルに紐づいた調査結果
推奨事項を適用して再検証する

Apply recommendations and re-verify.✓ コピーしました

→ エビデンス付きのスコア差分

結果： AIによる引用に選ばれやすいよう再構成されたページ。

注意点

過度な最適化で人間の可読性が損なわれる — コンテンツ品質エージェントが機械的に聞こえる編集を検出する

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

agentic-seo-skill + firecrawl

FirecrawlがJSレンダリング済みのクロールを実行し、agentic-seoが解析する

Crawl with firecrawl, pipe rendered HTML into agentic-seo-skill for analysis.✓ コピーしました

agentic-seo-skill + github

監査結果から直接PRを作成する

For the high-confidence findings, open a PR in the repo.✓ コピーしました

agentic-seo-skill + claude-seo-skill

/seoスラッシュコマンドで素早く実行し、agentic-seoでエビデンスベースの詳細分析を行う

First do /seo audit for the quick view, then agentic-seo-skill for the deep defensible audit.✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール	入力	呼び出すタイミング
Technical SEO agent	URL	テクニカルSEOのベースライン監査
Schema agent	URL	構造化データの作業
Performance agent	URL	CWVのレビュー
GitHub-analyst agent	repo URL	GitHubホストサイトの監査
Verification agent	prior findings	監査レポート公開前の最終確認

コストと制限

運用コスト

APIクォータ: スキル自体のAPI制限なし
呼び出しあたりのトークン: フル監査で10〜30kトークン — エビデンス収集はスクリプトで行うため、生データ取得にトークンは消費しません
金額: 無料 — スキルはローカルで動作します
ヒント: ユーティリティスクリプトはPython製です。LLMループの外で事前実行すればトークンを節約できます。

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

認証情報の保管： 認証情報は不要 — スクリプトは公開URLのみにアクセスします

データ送信先： 監査対象のサイトへのアクセスのみ

ユーティリティスクリプトはローカルマシンで実行されます。機密性の高い社内URLに対して実行する前に内容を確認してください。

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

Utility scripts fail to run — ユーティリティスクリプトの実行に失敗する

Pythonのバージョンと必要なパッケージを確認し、スキルのrequirementsファイルから依存関係をインストールしてください。

確認： python --version

Confidence labels all 'low' — すべての確信度ラベルがlowになる

スクリプトが十分な生エビデンスを収集できていません。ネットワークアクセスとJSレンダリングを確認してください。

GitHub-analyst can't access repo — GitHub-analystがリポジトリにアクセスできない

プライベートリポジトリの場合はPATを設定してください。パブリックリポジトリは認証なしで動作するはずです。

代替案

Agentic-SEO-Skill 他との比較

代替案	代わりに使う場面	トレードオフ
claude-seo-skill	スラッシュコマンドのUXとエンタープライズ向けレポートが欲しいとき	Claude専用。マルチエージェントによるエビデンスフレームワークなし
seo-geo-claude-skill	フェーズベースの軽量なライブラリが欲しいとき	エビデンスファーストの手法が弱い

その他

リソース

📖 GitHub の公式 README を読む

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