01
このSkillでできること
- ✓6つのAI回答エンジンにおけるブランドの表示・説明・推奨状況を評価する
- ✓クエリ別のブランド言及、引用元、引用内容の正確性を確認する
- ✓競合とのAI可視性を比較し、情報源の権威性やコンテンツ不足を分析する
- ✓AI検索での可視性向上に向けた最適化提案を作成する
02
使い方
01
STEP 1
監査対象のブランド名、ウェブサイトURL、主要クエリ5〜10件を用意する
02
STEP 2
比較対象の競合2〜3社と、ブランドに関連付けたい製品・サービスカテゴリを指定する
03
STEP 3
ブランド、カテゴリ、比較、ベスト、課題解決などのクエリを設定して各AI回答エンジンを調査する
04
STEP 4
プラットフォーム別に結果を採点し、引用の正確性と改善点をレポートする
03
Skillのインストール
初心者におすすめ
AIにこのSkillを追加してもらう
GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。
このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。
Repository:
https://github.com/indranilbanerjee/digital-marketing-pro手動でインストールする
README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。
git clone --depth=1 https://github.com/indranilbanerjee/digital-marketing-pro.git04
このSkillを使うプロンプト例
Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。
ブランド名「〇〇」、URL「https://example.com」、主要クエリ5〜10件、競合2〜3社、製品・サービスカテゴリを指定して、AEO監査を実施してください。ChatGPT、Perplexity、Google AI Mode、Google AI Overviews、Gemini、Microsoft Copilotごとに、表示状況、説明、引用元、引用精度、競合比較、改善提案をまとめてください。出力例を見る
AI可視性スコアカード:プラットフォーム別に表示状況とスコアを整理。クエリ別結果:ブランドの言及、説明、引用元を記載。競合比較:言及頻度と傾向を比較。引用精度:修正が必要な事実やURLを列挙。改善提案:情報源、構造化データ、コンテンツ上の対応を整理。05
安全性チェック
自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。
外部API通信検出あり
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス検出あり
認証情報明確な記述なし
検出根拠を見る
- network: 5 Flash backbone. Source: [blog.google/search-io-2026](https://blog.google/products-and-platforms/products/search/search-io-2026/). ## Input Required T
- network: ct. If DM Pro saves your team time, [⭐ star the repo](https://github.com/indranilbanerjee/digital-marketing-pro/stargazers) — it's the single most usefu
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関連Skill
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AI GO Custom Appの要件整理から、TypeScript/Pythonによる開発、移行、検証まで支援するSkill。
評価確度:暫定AI GOCustom AppTypeScript
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AIで構築したアプリを出荷前にレビュー可能にする、設計・権限・秘密情報・テスト網羅性などの文書セットを整備します。
↗ 急上昇agent-skill-repositoryagent-skillsagentic-skills
cs-reference
CSリファレンス
設定済みのREFERENCEコーパスを検索して、コンピューターサイエンスの質問に根拠ページを引用しながら回答するスキル。
評価確度:暫定コンピューターサイエンスリファレンス検索出典引用