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Get Started Free →- **Purpose**: コンテンツページのSEOスコアを算出し、検索順位改善に直結するアクションを特定する
.claude/skills/takumaoshiro-seo-content-diagnosis-seo/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 81% | 0% |
| case-22 | ✗→✓ | ▲ Improved | 32% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 40% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 119% | 0% |
| case-12 | ✗→✓ | ▲ Improved | 38% | 0% |
> コンテンツページのSEO健全性を診断し、キーワード最適化・技術的課題・コンテンツ品質を包括的に評価する分析スキル。SEO担当者・コンテンツマーケター向け。
検索順位の低下やCTRの悪化が見られるとき、新規コンテンツ公開前の品質チェック、定期的なサイト全体のSEOヘルスチェックに使用する。Google Search Consoleのデータと組み合わせることで、改善インパクトの優先順位付けが可能になる。
| Data Source | Format | Description | |-------------|--------|-------------| | URL list | CSV / text list | 診断対象のページURL一覧 | | Google Search Console data | CSV / API | impressions, clicks, CTR, average position(クエリ別・ページ別) | | Page HTML content | HTML / URL fetch | タイトル・メタ・見出し・本文のHTML構造 | | Target keywords | CSV / text list | 各ページの狙いキーワード(主キーワード+関連キーワード) |
| Data Source | Format | Description | |-------------|--------|-------------| | Competitor SERP data | CSV | 同一キーワードの競合ページ情報(タイトル・文字数・構成) | | Core Web Vitals | PageSpeed API / CSV | LCP, FID, CLS のページ速度指標 | | Internal link map | CSV / crawl data | サイト内リンク構造(被リンク数・リンク元ページ) | | GA4 engagement data | CSV / API | ページ滞在時間・直帰率・スクロール深度 |
各ページのtitle tag、meta description、h1タグを抽出し、ターゲットキーワードの含有・配置・文字数を評価する。titleは30-60文字、meta descriptionは70-160文字が推奨範囲。キーワードが先頭寄りに配置されているかも確認する。
本文中のターゲットキーワード出現率(推奨: 1-3%)、見出し(h2/h3)へのキーワード配置、冒頭100文字以内の出現有無を分析する。過剰な詰め込み(>5%)はペナルティリスクとしてフラグする。
ページへの内部リンク数・リンク元ページの関連性を評価する。孤立ページ(内部リンク0-1本)を検出し、関連ページからのリンク追加を提案する。アンカーテキストにキーワードが含まれているかも確認する。
コンテンツの文字数(競合平均との比較)、最終更新日、構造化データ(FAQ/HowTo schema)の有無を確認する。薄いコンテンツ(<500文字)や1年以上未更新のページをフラグする。
ページ速度(Core Web Vitals)、モバイルフレンドリー、canonical設定、画像alt属性、構造化マークアップの有無を確認する。
現在のSERP結果を分析し、Featured Snippet・People Also Ask・画像パック等の獲得可能性を評価する。既にPosition 1-5にあるクエリでFeatured Snippet未獲得のものを優先機会として抽出する。
| Metric | Excellent | Good | Needs Work | Critical | |--------|-----------|------|------------|----------| | SEO Score (overall) | > 80 | 60 - 80 | 40 - 60 | < 40 | | Title optimization | キーワード先頭配置 + 適正文字数 | キーワード含有 + 適正文字数 | キーワード含有だが文字数超過/不足 | キーワード未含有 or title未設定 | | CTR vs expected | CTR >= 期待値 | CTR >= 期待値の80% | CTR = 期待値の50-80% | CTR < 期待値の50% | | Content freshness | 3ヶ月以内更新 | 6ヶ月以内更新 | 6-12ヶ月未更新 | 1年以上未更新 | | Internal links | 5本以上 | 3-4本 | 1-2本 | 0本(孤立ページ) |
URL: https://example.com/guide/seo-basics
Target Keyword: SEO 基礎
GSC Data (28d): impressions=12,400, clicks=310, CTR=2.5%, avg_position=8.2## SEO Scorecard: /guide/seo-basics
| Item | Score | Status | Note |
|------|-------|--------|------|
| Title | 70 | Good | "SEO基礎ガイド2025" — キーワード含有、32文字 |
| Meta Description | 45 | Needs Work | 180文字で超過。CTR低下の原因候補 |
| Keyword Density | 85 | Excellent | 2.1% — 適正範囲 |
| Internal Links | 30 | Critical | 被リンク1本のみ。孤立気味 |
| Content Freshness | 60 | Good | 最終更新: 2025-08-15(6ヶ月前) |
| Technical | 75 | Good | CWV: LCP=2.1s(Good), CLS=0.08(Good) |
| **Overall** | **61** | **Good** | |
### Quick Wins
1. Meta descriptionを120文字以内にリライト → CTR改善見込み +1.5pt
2. 関連記事3本から内部リンクを追加 → クロール頻度向上
### Long-term
1. コンテンツを最新情報で更新(2025年版 → 2026年版)
2. FAQ schemaを追加 → SERP Feature獲得の可能性When executing this analysis skill:
You are performing SEO Content Diagnosis (SEOコンテンツ診断) analysis.
Key rules:
- Always start by validating GSC data coverage (minimum 28 days)
- Calculate SEO score using weighted components: Title(20%), Meta(15%), Keyword(20%), Links(15%), Content(20%), Technical(10%)
- Classify CTR gaps against position-based expected CTR curve (Pos1=~30%, Pos2=~15%, Pos3=~10%, Pos4-5=~5-7%, Pos6-10=~2-4%)
- Separate recommendations into Quick Wins (< 1 hour effort) and Long-term (> 1 day effort)
- Flag critical issues (score < 40) at the top of the report
- Include specific, actionable rewrite suggestions for title/meta improvements
Refer to the full SKILL.md for thresholds, output format, and detailed steps.| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→pass | 18,610 | 18,803 | +1% | 1 | 1 | 0% | 3,113 | 5,627 | +81% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 26,532 | 20,851 | -21% | 1 | 1 | 0% | 4,460 | 6,057 | +36% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 22,721 | 22,491 | -1% | 1 | 1 | 0% | 3,475 | 5,775 | +66% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 12,822 | 3,779 | -71% | 1 | 1 | 0% | 2,124 | 2,805 | +32% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→fail | 20,894 | 19,027 | -9% | 1 | 1 | 0% | 3,306 | 5,358 | +62% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→fail | 21,174 | 23,434 | +11% | 1 | 1 | 0% | 3,667 | 6,292 | +72% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 14,145 | 12,566 | -11% | 1 | 1 | 0% | 2,331 | 3,273 | +40% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 12,155 | 7,543 | -38% | 1 | 1 | 0% | 2,020 | 3,515 | +74% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 10,585 | 8,572 | -19% | 1 | 1 | 0% | 1,744 | 3,605 | +107% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 10,727 | 11,845 | +10% | 1 | 1 | 0% | 1,935 | 4,247 | +119% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 9,378 | 5,198 | -45% | 1 | 1 | 0% | 1,600 | 3,092 | +93% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 22,943 | 12,248 | -47% | 1 | 1 | 0% | 2,959 | 4,160 | +41% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 15,697 | 6,695 | -57% | 1 | 1 | 0% | 2,350 | 3,235 | +38% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 12,720 | 8,005 | -37% | 1 | 1 | 0% | 2,114 | 3,620 | +71% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 16,167 | 16,822 | +4% | 1 | 1 | 0% | 2,565 | 4,921 | +92% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 16,065 | 9,271 | -42% | 1 | 1 | 0% | 2,685 | 3,835 | +43% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 17,577 | 14,447 | -18% | 1 | 1 | 0% | 3,032 | 4,854 | +60% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 15,330 | 9,699 | -37% | 1 | 1 | 0% | 2,263 | 3,767 | +66% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 13,551 | 11,305 | -17% | 1 | 1 | 0% | 2,142 | 4,017 | +88% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 15,656 | 19,365 | +24% | 1 | 1 | 0% | 3,247 | 4,028 | +24% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 13,918 | 11,234 | -19% | 1 | 1 | 0% | 2,165 | 3,898 | +80% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 13,767 | 7,461 | -46% | 1 | 1 | 0% | 2,386 | 3,461 | +45% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +36 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.