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cccskills
無料GitHub で公開日本語紹介

improve-search-visibility-question-set

購買につながる質問をAI検索とGoogle向けに洗い出して優先度を付け、質問ごとに答えるページのまとまりを設計する工程です。

原文原文の説明を見る

Step of the improve-search-visibility playbook: drafts and scores the buyer-question set in AI and Google forms and groups it into page clusters. Run improve-search-visibility instead; not for direct use.

gooseworks-ai/goose-skillsスター 1,272(GitHub 1,272 + cccskills 0)
連携ツールSearch Console

実行スコア 未検証

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • 顧客が検索する質問を洗い出したいとき
  • 質問に答えるページ構成を考えたいとき
  • Search Consoleを使って需要を整理したいとき

日本語での紹介

できること

購買につながる質問を、AI検索とGoogleでの検索を想定して作成し、購入意欲と上位表示の見込みをもとに評価します。候補から優先度の高い質問を選び、複数の質問に答えるべきページ単位でグループ化して、ページマップの土台を作ります。初回は質問候補を幅広く出し、再実行時は既存の質問を引き継ぎながら不足分を補います。Search Consoleのデータがあれば、ページ群ごとの表示回数を需要の重みとして使い、抜けている検索語も追加します。

こんなときに便利

AI検索やGoogleから見つけてもらうため、どんな質問にどのページで答えるか整理したいときに役立ちます。複数の顧客層やブランドの位置づけがあるサイトでは、それぞれの質問を扱い、優先する顧客層を検討できます。これは検索可視性改善の一連の手順から実行する工程です。

使い方の例

  • 「顧客が検索しそうな質問を整理し、ページごとに分類してください」
  • 「Search Consoleのデータを使って、質問とページ群の優先度を見直してください」

注意点

検索ボリュームを推測して作ることはありません。需要データがない場合は、判断による順位付けであることを明記します。Search Console、Google Trends、自動補完など、需要の根拠がある場合は出典を記録します。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

含まれるファイル(2)

  • SKILL.md3.1 KB
  • skill.meta.json243 B

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

question-set

Reads: ../improve-search-visibility/references/question-list.md, ../improve-search-visibility/references/battlegrounds.md; brand summary, products, audience, competitors (gooseworks:brand_read, gooseworks:competitor_read); research-audience's research/audience/voc-bank.md and research-market's research/market/demand.md if present; customer language via gooseworks:knowledge_search with source_types: ["document", "evidence"] (query "Voice-of-customer bank — customer questions, objections, words customers use"); Search Console export if shared; the previous search/questions.md and search/page-map.md on re-runs.

Does: 0. Cover every audience the site sells to. If the site sells to more than one buyer or carries more than one positioning, include questions for each, so the decisions message can ask which buyer to win.

  1. Re-run: reuse the saved set, then top it up to the mix — at least 3 brand-accuracy questions and every audience the site sells to — before anything runs; propose at most 3 other additions or swaps with reasons; keep ids stable — the same id always means the same words: a reworded question gets a new id and the old one is marked retired (reworded → Q<n>, v<N>), so the next run never compares different wordings.
  2. First run: draft 18–20 candidates across the stage mix in both forms, never with the brand name in non-brand questions; 3–6 brand-accuracy questions always; local variants per city for physical businesses.
  3. Score value (buying intent 1–5, ../improve-search-visibility/references/question-list.md) × winnability (1–3) provisionally with a one-line reason each; drop to the best 12–15. A brand name that is a common word always carries the category in brand questions. Pre-launch: category questions plus one name-collision question only.
  4. Cluster and weight. Group the questions into clusters (one cluster = one page that should answer them); with a Search Console export, sum each cluster's impressions as its demand weight and add any high-impression query the list missed. These clusters are the page map's rows.
  5. Pick the key questions yourself (the 3–5 highest value × winnability) and run the set — no approval before the free pass. The first message shows the set grouped by cluster for edits; edits apply to the paid top-up and the next runs.

Writes: search/questions.md in the saved-set format (version, date, country, language, engines, runs·route line, the table with a cluster column). Never: invents search volumes or "how many people ask this". Demand comes from Search Console, Google Trends or autocomplete (free), Keyword Planner when the brand shares it, or a vendor prompt-volume estimate the brand already has — always labelled with its source, estimates as estimates; otherwise "no demand data, ranked by judgment".

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