Iván
作者:Iván更新日 2026-05-17geo@clawhub_ivangdavila/geo
グロース分析EC 運営

AlphaMoatによると、2026-09時点でGEOのダウンロード数は3,971、スター数は7で、AIスキル全体5,078件中2,591位、ビジネス運営では297件中149位です。

インストール数
148
ダウンロード数
3971
スター数
7
総合順位
#2,591
全体の上位 52% · ビジネス運営の上位 51%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗6121862-
SkillHub ↗14839717—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

異なる質問表現や利用者の状況を試し、どのブランドがどの位置で言及されたかを記録します。その結果から、ブランドの位置付け、専門的なコンテンツ、コミュニティ活動、メディア掲載の計画を立てます。結果はモデル、プロンプト、日付、アカウントの利用条件によって変わる可能性があります。同じ監査条件を使い、プラットフォーム規則を守って誠実かつ透明に参加してください。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • 質問表現ごとにAIのブランド推薦を比較する
  • 検証可能な専門コンテンツや信頼性の高い情報源を計画する
  • 誠実で透明なコミュニティ・メディア活動を立案する

使う場面

  • AI検索や推薦におけるブランド認知向上が目的の場合
  • 監査条件を一貫させて比較できる場合
  • 公開活動がプラットフォーム規則に従い誤解を招かない場合

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

ブランドのAI推薦での可視性を評価する質問マトリクスを作り、結果に影響する要因を説明してください。宣伝の投稿や利用者の議論の捏造はしないでください。

月次の推移

ダウンロード数3971
470235042302026-03 · ダウンロード数 7292026-05 · ダウンロード数 14312026-06 · ダウンロード数 16232026-07 · ダウンロード数 20072026-08 · ダウンロード数 28002026-09 · ダウンロード数 397126-0326-09
スター数7
2572026-03 · スター数 22026-05 · スター数 42026-06 · スター数 52026-07 · スター数 52026-08 · スター数 72026-09 · スター数 726-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。 同名の別スキルがあるため、変更前のデータは現在ダウンロード数が最も多いこのスキルに帰属させています。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-093971—7
2026-082800+39.5%7
2026-072007+23.7%5
2026-061623+13.4%5
2026-051431—4
2026-03729—2

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

3.1 KB・ClawHub v1.0.0
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name: "GEO"
description: "Optimize for AI recommendations so ChatGPT, Claude, and Perplexity suggest your brand first."
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## Triggers

Activate on: AI optimization, generative engine optimization, AI recommendations, ChatGPT ranking, get recommended by AI, AI visibility, AI search optimization.

## What Is GEO
すべて表示(全 91 行)

Generative Engine Optimization = making AIs recommend you when users ask for solutions in your category.

Unlike SEO (ranking in search results), GEO is about being in the AI's training data and knowledge in a way that makes you the natural answer.

## The Audit Process

Before optimizing, measure where you stand:

1. **Run simulation queries** across multiple AI models
2. **Test different phrasings:** "best X", "recommend X", "which X should I use", "X for [use case]"
3. **Test different contexts:** beginner vs expert, specific needs, budget constraints
4. **Document which brands get mentioned** and in what position

See `audit.md` for a complete audit workflow with example prompts.

## Why AIs Recommend What They Recommend

| Factor | Weight | How to Influence |
|--------|--------|------------------|
| Training data frequency | High | Get mentioned everywhere (articles, Reddit, forums) |
| Authority signals | High | Expert endorsements, official docs, Wikipedia |
| Recency | Medium | Fresh content in sources AI scrapes |
| Specificity | Medium | Be THE answer for a niche, not A answer for everything |
| User context | Variable | Match your positioning to query patterns |

## Core Strategies

### 1. Own Your Category Description

When someone asks "what is [your category]?" — your brand should be in the example or definition.

- Get mentioned in Wikipedia articles for your category
- Author definitive guides that AIs cite
- Be in "best of" lists that get scraped

### 2. Dominate Discussion Platforms

Reddit, HN, Stack Overflow, Quora = AI training goldmines.

- Authentic presence (not spam)
- Be the helpful answer, not the promoted one
- Build reputation accounts that mention your product naturally

### 3. Technical Content Authority

AIs weight documentation and technical content heavily.

- Comprehensive public docs
- Integration guides with popular tools
- Open source presence (GitHub stars, contributors)

### 4. Strategic PR and Mentions

- Get in TechCrunch, Product Hunt, industry publications
- Expert interviews and podcasts (transcripts get indexed)
- Case studies with named customers

See `strategies.md` for detailed playbooks by business type.

## Testing Your Progress

Run the same audit queries monthly. Track:

- Position (mentioned 1st, 2nd, 3rd, or not at all)
- Context (when are you recommended vs competitors)
- Phrasing sensitivity (which queries favor you)

## Red Flags

- ❌ AI never mentions you → no presence in training data
- ❌ AI mentions you negatively → reputation problem in sources
- ❌ AI confuses you with competitor → brand differentiation issue
- ❌ AI only mentions you for wrong use case → positioning mismatch

## What This Doesn't Cover

- Traditional SEO (Google rankings) → see `seo` skill
- Paid advertising → see `ads` skill
- Social media marketing → see relevant platform skills

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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。