Auriti-Labs/geo-optimizer-skill

📦 geo-optimizer-skill – AI可視性監査・修正ツール

概要 – オープンソースのPythonパッケージ（MITライセンス）で、生成AI回答エンジン（ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、Google AI Overviews）がウェブサイトをクロール、理解、引用する容易さを0〜100で評価します。その後、具体的で優先順位付けされた修正（robots.txt、llms.txt、JSON-LDスキーマ、メタタグなど）を生成します。

重要性 – 従来のSEOはGoogleランキングに焦点を当てていますが、LLM駆動の回答エンジンは「ソース準備済み」の少数のサイトのみを引用します。このツールキットにより、開発者、SEOチーム、CIパイプラインは、Answer Engine Optimization（AEO）/ Generative Engine Optimization（GEO）の準備状況を測定し、改善できます。

---

クイックスタート（ゼロインストール）

uvx --from geo-optimizer-skill geo audit --url https://example.com

数秒で実行、APIキー不要。

または通常インストール：

pip install -U geo-optimizer-skill
geo audit --url https://example.com          # スコア + 修正
geo fix   --url https://example.com          # 修正ファイルのプレビュー/書き込み
geo audit --url https://example.com --threshold 70   # スコア < 70 の場合 exit 1（CIゲート）

---

コア機能（READMEに記載）

カテゴリ	ツールの機能
スコアリング	9カテゴリ（robots.txt、llms.txt、スキーマ、メタ、コンテンツ、ブランド、シグナル、AI発見、Google AI準備）にわたる0〜100のAI可視性スコア。
修正生成	geo fix は公開可能なファイルを作成：27のAIボット用robots.txtルール、llms.txt、JSON-LDスニペット、メタタグなど。
CLIの豊富さ	16コマンド（audit、fix、diff、history、drift、monitor、citations、snapshots、track、llms、schema、coherence、authority、logs、access、perception）。
CI/CD統合	GitHub Action（Auriti-Labs/geo-optimizer-skill@vX）で、設定可能なスコア未満でビルドを失敗させ、SARIF/JUnitレポートを出力。
MCPサーバー	オプションの[mcp]エクストラで、Claude、Cursor、Windsurfなどから使用可能な12の「ツール」エンドポイントをインストール。
Python API	from geo_optimizer import audit; result = audit(url) はscore、band、citability.total_score、内訳、推奨事項のリストを返します。
Astro統合	ビルド時に静的サイト用のllms.txt、/.well-known/ai.txt、/ai/summary.jsonを生成。
監視と履歴	geo history、geo drift、geo track で時間経過に伴うスコアを記録し、回帰を検出し、ホスト型geoready.devサービスを介してメールドリフトアラートを受信。
引用チェック	geo citations は実際の回答エンジン（OpenAI、Anthropic、Perplexity、Gemini、SerpBase）にクエリを実行し、ブランド/ドメインが引用されているか確認（複数回実行の信頼区間付き）。
拡張性	カスタムチェック用のプラグインエントリポイント（geo_optimizer.checks）；サンプルプラグイン提供。

---

インストールオプション

方法	コマンド	使用タイミング
ゼロインストール	uvx --from geo-optimizer-skill geo …	クイックな単発監査、Python環境不要
Pip	pip install -U geo-optimizer-skill	通常使用、CIパイプライン
エクストラ	pip install "geo-optimizer-skill[mcp]"	LLMエージェント用のMCPツールが必要な場合

---

典型的なワークフロー

1. 監査 – geo audit --url https://yoursite.com → スコア + 優先リスト。
2. 修正プレビュー – geo fix --url … で作成されるファイルを表示。
3. 適用 – --applyを追加してファイルを書き込み、監査を再実行して新しい推定値を確認。
4. CIゲート – GitHub Actionを追加するか、パイプラインでgeo audit --threshold 70を実行。
5. 監視 – 無料のホスト型監視を有効にするか、geo track --url … --reportを実行して定期的なHTMLレポートを取得。

---

ライセンスとコミュニティ

• ライセンス： MIT – 商用・個人利用無料。
• パッケージ統計： 月間約2,000+ダウンロード、CIバッジはアクティブなテストを示す。
• スター： ⭐ GitHub上（README時点）。
• ドキュメント： /docs/にコマンドガイド、JSON契約、スコアリングルーブリック、プロバイダー設定。

---

結論

geo-optimizer-skillは、生成AIモデルがウェブサイトを発見・引用する方法を誰でも定量化し改善できる、フル機能のオープンソースエンジンです。SEOとLLM中心の「検索エンジニアリング」を橋渡しし、アドホックチェック用のCLIと、CI、MCPエージェント、静的サイトジェネレーター向けの統合を提供します。