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SEO Machine Overview

2026-03-04
Open Source / MIT License

SEO Machine

Claude Code をベースにした SEO コンテンツ制作ワークスペース。リサーチから公開まで、20のコマンド・10のエージェント・26のスキルで自動化。

GitHub で見る ↗

What is this?

ひとことで言うと

SEO Machine は Claude Code のワークスペース設定一式（CLAUDE.md + カスタムコマンド + エージェント + スキル）をまとめたリポジトリ。ツール本体というよりは「Claude Code を SEO 特化にする設定テンプレート」。

クローンして context/ フォルダに自社情報を書き込めば、すぐに /research /write /optimize で SEO 記事を量産できるようになる。

Basic Workflow

1
/research
キーワード調査・競合分析
2
/write
2000〜3000語+ SEO記事自動生成
3
/optimize
SEOスコア算出・最終チェック
4
/publish-draft
WordPress REST API で公開

20 Custom Commands

コンテンツ制作

/research [topic]キーワード & 競合調査ブリーフ生成
/write [topic]SEO記事の新規作成（2000語+）
/rewrite [topic]既存記事のリライト・改善
/optimize [file]最終SEO最適化 & スコア算出
/publish-draft [file]WordPress REST API で公開
/article記事テンプレート生成
/scrubAI臭さの除去・文体チェック

リサーチ & 分析

/research-serpSERP分析（検索結果ページ調査）
/research-gapsコンテンツギャップ分析
/research-topicsトピッククラスター調査
/research-trendingトレンドトピック発掘
/research-performanceパフォーマンスベースのリサーチ
/analyze-existing [url]公開済み記事の分析
/performance-reviewサイト全体のパフォーマンスレビュー
/priorities優先順位の自動提案

ランディングページ

/landing-researchLP向けキーワード調査
/landing-competitorLP競合分析
/landing-writeLPコピー作成
/landing-audit既存LPの監査
/landing-publishLP公開

10 Specialized Agents

🔍

Content Analyzer

検索意図分類、KW密度、可読性スコア、SEO品質評価（0-100点）

分析
📈

SEO Optimizer

オンページSEO提案、メタ要素最適化、見出し構造・KW配置チェック

最適化
🏷️

Meta Creator

メタタイトル・ディスクリプションを複数パターン提案（CTR最大化）

最適化
🔗

Internal Linker

記事間の内部リンク戦略を自動設計。トピッククラスターの強化

リンク
🗺️

Keyword Mapper

KWの見出しマッピング、密度最適化、LSIキーワード提案

分析
✏️

Editor

文章品質チェック。トーン統一、冗長表現除去、可読性向上

編集
📝

Headline Generator

CTRを最大化する見出し（H1/H2）のバリエーション提案

編集
🎯

CRO Analyst

CTA配置、コンバージョン導線、ユーザー行動を分析して改善提案

CRO
🛬

Landing Page Optimizer

LP特化の最適化。ファーストビュー、CTA、社会的証明の改善

CRO
📊

Performance

GA4/GSCデータを使ったパフォーマンス分析。改善優先度の判定

分析

26 Marketing Skills

SEO以外にも、マーケティング全般をカバーする26のスキルが組み込まれている。

A/Bテスト設計 アナリティクス実装 競合 vs 自社比較 コンテンツ戦略 コピーライティング コピー編集 メールシーケンス フォームCRO 無料ツール戦略 ローンチ戦略 マーケアイデア出し マーケ心理学 オンボーディングCRO ページCRO 有料広告 ペイウォールCRO ポップアップCRO 価格戦略 プロダクトマーケ プログラマティックSEO 紹介プログラム スキーママークアップ SEO監査 サインアップフローCRO SNSコンテンツ グロースリード

Data Integrations

📊

Google Analytics 4

トラフィック・ユーザー行動データを取得。パフォーマンス分析に活用

API連携
🔎

Google Search Console

検索クエリ・順位・CTRデータ。改善対象KWの特定

API連携
📡

DataForSEO API

SERP分析、KWボリューム、競合調査。有料APIだが高精度

有料API
📰

WordPress REST API

記事の公開・更新を CLI から直接実行

公開

5 Python Analysis Modules

data_sources/modules/ に格納された Python スクリプトで定量的な SEO 分析を行う。

intent_classifier検索意図を分類（Informational / Navigational / Commercial / Transactional）
keyword_analyzerKW密度・配置・共起語を分析
serp_benchmarker検索結果上位ページとの比較ベンチマーク
readability_scorer可読性スコア算出（Flesch-Kincaid 等）
seo_rater総合SEO品質スコア（0-100点）の算出

Setup

1
リポジトリをクローン git clone https://github.com/TheCraigHewitt/seomachine.git
2
Python 依存関係をインストール pip install -r data_sources/requirements.txt
3
API キーを設定 data_sources/config/.env GA4 / GSC / DataForSEO / WordPress の認証情報を記入（API連携なしでも基本機能は動作）
4
context/ フォルダの8ファイルを自社情報で埋める（最重要）
5
Claude Code でディレクトリを開く cd seomachine && claude CLAUDE.md が自動読み込みされ、全コマンド・エージェントが使えるようになる

Context Files（自社情報テンプレート）

brand-voice.md ブランドのトーン & ボイス
writing-examples.md 理想的な記事サンプル
style-preferences.md 文体・表記のルール
features.md 自社の製品・機能情報
target-keywords.md ターゲットKW戦略
seo-guidelines.md SEO要件・ルール
internal-pages.md 内部リンク先ページ一覧
site-context.md サイト全体の構造・方針

ピンク研究所との比較

参考になりそうな点

  • ✓/scrub コマンド（AI臭さ除去）は anti-ai-writing-guide.md と相性がいい
  • ✓/research-gaps でコンテンツギャップ分析を自動化
  • ✓/priorities でGA4/GSCデータから改善優先度を自動判定
  • ✓Internal Linker（記事間リンク戦略の自動化）
  • ✓記事品質スコアリング（0-100点）で定量管理
  • ✓LP用コマンド群 & CROスキル群

ピンク研では既に対応済み or 不要

  • △NLPエンティティ分析 → Google Cloud NLP API で独自実装済み
  • △法令リサーチ → e-Gov Law MCP で対応済み
  • △AIOリサーチ → Gemini/ChatGPT/Claude 横断分析が独自実装済み
  • △WordPress連携 → pink-labo.com は Next.js（WP不使用）
  • △DataForSEO → Ahrefs MCP で代替可能
  • △英語前提の可読性スコア → 日本語には不適

Source: TheCraigHewitt/seomachine / MIT License / 作者: Craig Hewitt（Castos CEO）

Generated 2026-03-04