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何を解決するか

それは、従来の検索エンジンと現代のAI回答エンジンの両方にウェブサイトを最適化するための、構造化され自動化された方法を提供することで、高価なSEOおよびAI可視性エージェンシーに代わるものです。AIモデルやクローラーがより頻繁に引用するように、サイトを正確なデータの主要なソースにすることに焦点を当てています。

仕組み

このプロジェクトは、Claude Codeのスキルとして実装されています。インストールされると、AIエージェントが特定の操作手順に従って、5つの異なる「レーン」にわたって最適化を監査、実施、および測定します：

• SEO: 従来のGoogleおよびBingのクローラーによるインデックス作成。
• AEO (Answer Engine Optimization): Google AI OverviewsやBing CopilotのようなAI回答ボックス向けに最適化。
• GEO (Generative Engine Optimization): 生成AI（ChatGPT, Perplexity, Claude）がサイトを主要なソースとして扱うようにすること。
• LLMO (LLM Optimization): モデルの内部知識がブランドエンティティをどのように認識するかを管理。
• NEO (Naver Engine Optimization): 韓国市場およびNaverのAI Briefingに特化した最適化。

対象者

月額のエージェンシー費用を支払うことなく、検索およびAI主導のトラフィックを増やしたいウェブサイト所有者や開発者、特にグローバル市場と韓国市場の両方をターゲットにしている人々。

ハイライト

• マルチエンジン戦略: 従来のSEO、AEO、GEO、LLMO、およびNaver特有の最適化をカバー。
• 自動監査: クローラーの視点による監査を実行し、現在の可視性ギャップのスコアカードを生成。
• マシンリーダビリティ: コンテンツを引用可能な状態にするために、llms.txt、JSON-LD、および構造化データなどの技術的な修正を実装。
• 測定ループ: 変更の効果をデータで証明するために、再測定をスケジュールするプロセスを含む。