Geo Analyzer

🚀 GEO Analyzer

AI検索の可視性のためのコンテンツ分析。ChatGPT、Claude、Perplexity、Google AI Overviewsに引用されるために実際に重要な要素を測定します。

🚀 クイックスタート

GEO Analyzerは、AIシステムが情報源を選択する際に使用するシグナルに基づいてコンテンツを分析します。これにより、コンテンツがAIに引用される可能性を高めるための指標を提供します。

✨ 主な機能

GEO Analyzerは、以下の信号を分析します。

• クレーム密度 - 100語あたりの抽出可能な事実の数
• 情報密度 - 単語数と予測されるAIのカバレッジ
• 回答前置 - 重要な情報がいつ現れるか
• 意味的トリプル - 構造化された（主語、述語、目的語）の関係
• エンティティ認識 - AIが参照できる名前付きエンティティ
• 文構造 - AIが解析するのに最適な長さ

この分析は、Claude Sonnet 4.5を使用してローカルで実行されます。外部サービスを使用せず、データはマシンから離れません。

📦 インストール

Claude Desktop

claude_desktop_config.jsonに以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "geo-analyzer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@houtini/geo-analyzer@latest"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..."
      }
    }
  }
}

設定ファイルの場所:

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

保存後、Claude Desktopを再起動します。

必要条件

• Node.js 20以上
• Anthropic APIキー (console.anthropic.com)

💻 使用例

公開されたURLの分析

Analyse https://example.com/article for "topic keywords"

トピックコンテキストは関連性のスコアリングに役立ちますが、必須ではありません。

Analyse https://example.com/article

テキストの直接分析

分析するコンテンツを貼り付けます（最低500文字）。

Analyse this content for "sim racing wheels":

[Your content here]

要約モード

詳細な推奨事項なしで要約された出力を取得します。

Analyse https://example.com/article with output_format=summary

📚 ドキュメント

スコア (0-10)

主要な指標

情報密度:

• カバレッジ予測付きの単語数
• 最適範囲: 800-1,500語
• 1,000語未満のページ: ~61% AIカバレッジ
• 3,000語以上のページ: ~13% AIカバレッジ

回答前置:

• 最初の100/300語の中のクレームとエンティティ
• 最初のクレームの位置
• 回答の即時性を示すスコア

クレーム密度:

• 目標: 100語あたり4つ以上のクレーム
• 抽出可能な事実、統計、測定値

文の長さ:

• 目標: 平均15-20語
• Googleの~15.5語のチャンク抽出と一致

推奨事項

• コンテンツ内の特定の位置
• 変更前/変更後の例
• 研究に基づく根拠

🔧 ツール

analyze_url

公開されたウェブページを取得して分析します。

analyze_text

貼り付けられたコンテンツを直接分析します。

トラブルシューティング

"ANTHROPIC_API_KEY is required" APIキーを設定ファイルのenvセクションに追加してください。

"Cannot find module" after config change Claude Desktopを完全に再起動してください。

"Content too short" 意味のある分析には最低500文字が必要です。

Paywalled content returns errors 分析器は公開されているページのみにアクセスできます。

パフォーマンス

• URL分析: ~8-10秒
• テキスト分析: ~5-7秒
• コスト: 分析あたり約$0.14 (Sonnet 4.5)

v1.xからの移行

v2.0では外部依存関係が削除されました。設定を更新してください。

旧 (v1.x):

{
  "env": {
    "GEO_WORKER_URL": "https://...",
    "JINA_API_KEY": "jina_..."
  }
}

新 (v2.x):

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..."
  }
}

開発

git clone https://github.com/houtini-ai/geo-analyzer.git
cd geo-analyzer
npm install
npm run build

研究の基礎

この分析方法は、査読付きの研究と実証的な調査に基づいています。

MIT GEO Paper (2024)

Aggarwal et al., "GEO: Generative Engine Optimization" - ACM SIGKDD

適用された主要な調査結果:

• 100語あたり4つ以上のクレーム密度の目標
• 15-20語の最適な文の長さ
• 抽出可能性に焦点を当てることでAI引用率が40%向上

arxiv.org/abs/2311.09735

Dejan AI Grounding Research (2025)

7,060のクエリと2,275のページの実証的な分析

適用された主要な調査結果:

• クエリあたり約2,000語の総接地予算
• 1位の情報源は531語 (予算の28%) を取得
• 5位の情報源は266語 (予算の13%) を取得
• 平均抽出チャンク: 15.5語
• 1,000語未満のページ: 61%のカバレッジ
• 3,000語以上のページ: 13%のカバレッジ

dejan.ai/blog/how-big-are-googles-grounding-chunks
dejan.ai/blog/googles-ranking-signals

📄 ライセンス

MIT License - Houtini.ai