## GEO スコアとは GEO（Generative Engine Optimization）スコアは、GEO-Wiki Pro が提供するコンテンツ品質評価指標で、個々のドキュメントの AI 検索シナリオにおける可視性と最適化レベルを測定します。スコアは 0-100 の範囲で、スコアが高いほどコンテンツが AI 検索エンジンに優しいことを示します。 ## スコアリング次元 GEO スコアは以下の次元からコンテンツ品質を総合的に評価： ### 1. Frontmatter 完全性（重み 20%） ドキュメントの YAML frontmatter に必須フィールドがすべて含まれているかを評価： | フィールド | 要件 | 説明 | |-----------|------|------| | `title` | 必須 | ドキュメント内容を正確に記述 | | `description` | 必須 | 120-160 文字のサマリー | | `category` | 必須 | 既存のカテゴリのスラッグであること | | `tags` | 必須 | 少なくとも 2 つのタグ | | `author` | 必須 | ドキュメント著者 | | `slug` | 自動生成 | ファイル名と一致 | ### 2. コンテンツ構造（重み 25%） ドキュメントのコンテンツ組織が明確かを評価： - 適切な見出しレベルを使用（H1 > H2 > H3） - 有意义な段落とリストを含む - コードブロックに正しい言語アノテーションを使用 - 構造化データをテーブルで提示 ### 3. Schema マークアップ（重み 15%） ドキュメントに Schema.org 構造化データが含まれているかを評価： - ページタイプアノテーションが正確であること - 必須属性が完全であること - JSON-LD 形式を使用していること ```json { "@context": "https://schema.org", "@type": "TechArticle", "headline": "Document Title", "description": "Brief description" } ``` ### 4. AI 可読性（重み 25%） コンテンツの AI モデルに対するフレンドリーさを評価： - 明確な定義と説明があること - FAQ 形式でよくある質問に回答していること - ステップバイステップの操作手順を提供していること - 過度なマーケティング言語を避けてること ### 5. 内部リンクと引用（重み 15%） ドキュメントのリンク構造を評価： - 関連ドキュメントを引用していること - 権威ある外部リンクを提供していること リンクが有効であること（リンク切れがないこと） ## スコアの確認 ### 管理ダッシュボードで確認 1. 管理ダッシュボードにログイン 2. **GEO Dashboard**（`/admin/geo`）に移動 3. 各ドキュメントのスコアと詳細分析を確認 ### API で確認 ```bash # 単一ドキュメントの GEO スコアを取得 curl -s https://geowiki.pro/api/v1/docs/can-bus-protocol | jq '.data.geoScore' ``` ### CLI で確認 ```bash geo doc get --slug can-bus-protocol --url https://geowiki.pro ``` ## スコア最適化の提案 ### 低スコアドキュメント（0-40 点） 1. frontmatter の欠損フィールドを補完 2. 明確な見出し階層構造を追加 3. ドキュメントの冒頭に簡単なサマリーを追加 4. FAQ 形式でよくある質問を追加 ### 中スコアドキュメント（40-70 点） 1. Schema.org JSON-LD マークアップを追加 2. ステップバイステップの操作ガイドを補完 3. 内部リンク参照を追加 4. テーブルを使用して比較データを提示 ### 高スコアドキュメント（70-100 点） 1. 定期的にコンテンツを更新し、鮮度を維持 2. FAQ を拡張し、より多くのシナリオをカバー 3. コード例と操作スクリーンショットを追加 4. 権威ある外部リソースを引用 ::: tip GEO スコアは参考指標であり、絶対的な基準ではありません。高スコアのコンテンツがすべての AI 検索エンジンで最高のパフォーマンスを発揮するわけではありませんが、コンテンツ品質の継続的な最適化が可視性を向上させる根本的な方法です。 ::: ::: warning スコアを上げるために無意味なフィラー コンテンツを追加しないでください。AI モデルは低品質なコンテンツを識別でき、それ反而検索可視性を低下させます。 :::