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Eコマース SEO 分析

seo-ecommerce

ECサイトやAmazonなどの商品SEO分析に特化し、Googleショッピングの表示最適化、競合価格分析、キーワード調査などをDataForSEO Merchant APIと連携して行い、売上向上に貢献するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

E-commerce SEO analysis: Google Shopping visibility, Amazon marketplace intelligence, product schema validation, competitor pricing analysis, and marketplace keyword gaps. Combines on-page product SEO with marketplace data from DataForSEO Merchant API. Use when user says "ecommerce SEO", "product SEO", "Google Shopping", "marketplace SEO", "product schema", "Amazon SEO", "product listings", "shopping ads", or "merchant SEO".

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

ECサイトやAmazonなどの商品SEO分析に特化し、Googleショッピングの表示最適化、競合価格分析、キーワード調査などをDataForSEO Merchant APIと連携して行い、売上向上に貢献するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o seo-ecommerce.zip https://jpskill.com/download/10569.zip && unzip -o seo-ecommerce.zip && rm seo-ecommerce.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/10569.zip -OutFile "$d\seo-ecommerce.zip"; Expand-Archive "$d\seo-ecommerce.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\seo-ecommerce.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して seo-ecommerce.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → seo-ecommerce フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

E-commerce SEO 分析

包括的な製品ページ最適化、マーケットプレイスインテリジェンス、および競争力のある価格分析を行います。スタンドアロン(オンページ + スキーマ)として、またライブの Google Shopping および Amazon データのために DataForSEO Merchant API と連携して動作します。

コマンド

コマンド 目的 DataForSEO?
/seo ecommerce <url> 製品ページまたはストアの完全な E-commerce SEO 分析 オプション
/seo ecommerce products <keyword> Google Shopping の競合分析 必須
/seo ecommerce gaps <domain> キーワードギャップ: オーガニック vs Shopping の可視性 必須
/seo ecommerce schema <url> 製品スキーマの検証と強化 いいえ

1. 製品ページ分析 (DataForSEO は不要)

オンページ SEO の品質のために、任意の製品ページをフェッチして解析します。

ワークフロー

1. python scripts/fetch_page.py <url>         → 生の HTML
2. python scripts/parse_html.py --url <url>   → SEO 要素
3. 製品固有のシグナルを分析 (下記)

製品 SEO チェックリスト

Title Tag

  • [ ] 主要な製品キーワードを含む
  • [ ] ブランド名を含む
  • [ ] 60 文字未満 (SERP で切り捨てられないように)
  • [ ] フォーマット: [Product Name] - [Key Feature] | [Brand]

Meta Description

  • [ ] 製品キーワード + 利点を含む
  • [ ] 価格または "from $XX" を含む (リッチスニペットへの関心を引く)
  • [ ] コールトゥアクションが存在する (Shop now, Buy, Free shipping)
  • [ ] 155 文字未満

Heading Structure

  • [ ] 主要な製品名と一致する単一の H1
  • [ ] H2: Features, Specifications, Reviews, Related Products
  • [ ] 製品バリアント間で重複する H1 タグがない

Product Images

  • [ ] Alt テキストに製品名 + 識別機能を含む
  • [ ] ファイル名は記述的である ( IMG_001.jpg ではない)
  • [ ] WebP 形式で提供される (JPEG フォールバック付き)
  • [ ] 製品ごとに少なくとも 3 つの画像 (ヒーロー、詳細、ライフスタイル)
  • [ ] 画像の寸法 >= 800px (Google Shopping の対象となるため)
  • [ ] 下部折り返し以下の画像のみに遅延読み込み

Internal Linking

  • [ ] パンくずリストナビゲーション: Home > Category > Subcategory > Product
  • [ ] 関連製品セクション (クロスセル/アップセル)
  • [ ] キーワードが豊富なアンカーでカテゴリページにリンクバック
  • [ ] レビューセクションは完全なレビューページにリンクする (別の場合)

Content Quality

  • [ ] ユニークな製品説明 (メーカーのコピーペーストではない)
  • [ ] 製品説明本文の単語数 >= 200
  • [ ] スペックテーブルが存在する (単なる散文ではない)
  • [ ] ユーザーレビューがオンページにある (UGC シグナル)

スコアリング

カテゴリ 重み 基準
スキーマの完全性 25% 必須 + 推奨 Product フィールド
Title & meta 15% キーワードの配置、長さ、形式
画像の最適化 20% Alt テキスト、形式、サイズ、数
コンテンツの品質 20% ユニークな説明、スペック、レビュー
内部リンク 10% パンくずリスト、関連製品、カテゴリ
技術 10% ページ速度、モバイルレンダリング、canonical

2. Google Shopping インテリジェンス (DataForSEO Merchant API)

Google Shopping の結果からのライブ競合分析。

コストガードレール (必須)

すべての Merchant API 呼び出しの前に:

python scripts/dataforseo_costs.py check merchant_google_products_search
  • "status": "approved" -- 続行
  • "status": "needs_approval" -- コストを表示し、ユーザーに確認
  • "status": "blocked" -- 停止し、ユーザーに通知

各呼び出しの後:

python scripts/dataforseo_costs.py log merchant_google_products_search <cost>

ワークフロー

# 製品検索: 誰が何をいくらで販売しているか
python scripts/dataforseo_merchant.py search "<keyword>" --marketplace google

# 販売者分析: 販売者の評価と優位性
python scripts/dataforseo_merchant.py sellers "<keyword>"

# 分析のために結果を正規化
python scripts/dataforseo_normalize.py results.json --module merchant

分析出力

Pricing Intelligence

  • 価格分布: 最小、最大、中央値、P25、P75
  • 価格外れ値 (中央値から 2 標準偏差を超える)
  • 価格と評価の相関関係
  • USD (またはユーザー指定) への通貨正規化

Seller Landscape

  • リスティング数上位 10 社の販売者
  • 販売者の評価分布
  • 送料無料の普及率
  • 新規 vs 確立された販売者

Product Listing Quality

  • 上位リスティングのタイトルキーワードパターン
  • 平均評価とレビュー数のベンチマーク
  • リスティングごとの画像数
  • 可用性ステータスの分布

完全な API パラメータの詳細については、references/marketplace-endpoints.md をロードしてください。


3. Amazon Marketplace (DataForSEO)

Google Shopping と Amazon を比較するクロスマーケットプレイスインテリジェンス。

コストガードレール (必須)

python scripts/dataforseo_costs.py check merchant_amazon_products_search

Amazon エンドポイントは warn_endpoints セットにあります -- 常にユーザーの承認が必要です。

ワークフロー

# Amazon 製品検索
python scripts/dataforseo_merchant.py search "<keyword>" --marketplace amazon

# クロスマーケットプレイス比較
python scripts/dataforseo_merchant.py compare "<keyword>"

クロスマーケットプレイスレポート

メトリック Google Shopping Amazon
平均価格 $ $
中央値評価 X.X X.X
平均レビュー数 N N
トップセラーシェア % %
送料無料 % % %

4. マーケットプレイスキーワードギャップ

オーガニックと Shopping の可視性の間の不一致を特定します。

ワークフロー

  1. seo-dataforseo 経由でオーガニックランキングをフェッチ: ドメインの dataforseo_labs_google_ranked_keywords
  2. Merchant API 経由で Google Shopping のプレゼンスをフェッチ: 上位のオーガニックキーワードの merchant_google_products_search
  3. 結果を相互参照

ギャップタイプ

ギャップタイプ 意味 アクション
Organic Only オーガニックでランク付けされているが、Shopping 広告はない Google Merchant Center フィードを作成し、これらのキーワードに入札する
Shopping Only Shopping の可視性はあるが、オーガニックは弱い/ない これらのキーワードのコンテンツ (購入ガイド、比較ページ) を作成する
Both Present 両方のチャネルで表示される 最適化: 価格の一貫性を確保し、スキーマを強化する

(原文はここで切り詰められています)

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

E-commerce SEO Analysis

Comprehensive product page optimization, marketplace intelligence, and competitive pricing analysis. Works standalone (on-page + schema) and with DataForSEO Merchant API for live Google Shopping and Amazon data.

Commands

Command Purpose DataForSEO?
/seo ecommerce <url> Full e-commerce SEO analysis of a product page or store Optional
/seo ecommerce products <keyword> Google Shopping competitive analysis Required
/seo ecommerce gaps <domain> Keyword gap: organic vs Shopping visibility Required
/seo ecommerce schema <url> Product schema validation and enhancement No

1. Product Page Analysis (No DataForSEO Needed)

Fetch and parse any product page for on-page SEO quality.

Workflow

1. python scripts/fetch_page.py <url>         → raw HTML
2. python scripts/parse_html.py --url <url>   → SEO elements
3. Analyze product-specific signals (below)

Product SEO Checklist

Title Tag

  • [ ] Contains primary product keyword
  • [ ] Includes brand name
  • [ ] Under 60 characters (no truncation in SERPs)
  • [ ] Format: [Product Name] - [Key Feature] | [Brand]

Meta Description

  • [ ] Contains product keyword + benefit
  • [ ] Includes price or "from $XX" (triggers rich snippet interest)
  • [ ] Call-to-action present (Shop now, Buy, Free shipping)
  • [ ] Under 155 characters

Heading Structure

  • [ ] Single H1 matching primary product name
  • [ ] H2s for: Features, Specifications, Reviews, Related Products
  • [ ] No duplicate H1 tags across product variants

Product Images

  • [ ] Alt text includes product name + distinguishing feature
  • [ ] File names are descriptive (not IMG_001.jpg)
  • [ ] WebP format served (with JPEG fallback)
  • [ ] At least 3 images per product (hero, detail, lifestyle)
  • [ ] Image dimensions >= 800px for Google Shopping eligibility
  • [ ] Lazy loading on below-fold images only

Internal Linking

  • [ ] Breadcrumb navigation: Home > Category > Subcategory > Product
  • [ ] Related products section (cross-sell / upsell)
  • [ ] Link back to category page with keyword-rich anchor
  • [ ] Reviews section links to full review page (if separate)

Content Quality

  • [ ] Unique product description (not manufacturer copy-paste)
  • [ ] Word count >= 200 for product description body
  • [ ] Specs table present (not just prose)
  • [ ] User reviews on-page (UGC signals)

Scoring

Category Weight Criteria
Schema completeness 25% Required + recommended Product fields
Title & meta 15% Keyword placement, length, format
Image optimization 20% Alt text, format, sizing, count
Content quality 20% Unique description, specs, reviews
Internal linking 10% Breadcrumbs, related products, categories
Technical 10% Page speed, mobile rendering, canonical

2. Google Shopping Intelligence (DataForSEO Merchant API)

Live competitive analysis from Google Shopping results.

Cost Guardrail (MANDATORY)

Before EVERY Merchant API call:

python scripts/dataforseo_costs.py check merchant_google_products_search
  • "status": "approved" -- proceed
  • "status": "needs_approval" -- show cost, ask user
  • "status": "blocked" -- stop, inform user

After each call:

python scripts/dataforseo_costs.py log merchant_google_products_search <cost>

Workflow

# Product search: who sells what at what price
python scripts/dataforseo_merchant.py search "<keyword>" --marketplace google

# Seller analysis: merchant ratings and dominance
python scripts/dataforseo_merchant.py sellers "<keyword>"

# Normalize results for analysis
python scripts/dataforseo_normalize.py results.json --module merchant

Analysis Outputs

Pricing Intelligence

  • Price distribution: min, max, median, P25, P75
  • Price outliers (> 2 standard deviations from median)
  • Price-to-rating correlation
  • Currency normalization to USD (or user-specified)

Seller Landscape

  • Top 10 sellers by listing count
  • Merchant rating distribution
  • Free shipping prevalence
  • New vs established sellers

Product Listing Quality

  • Title keyword patterns in top listings
  • Average rating and review count benchmarks
  • Image count per listing
  • Availability status distribution

Load references/marketplace-endpoints.md for full API parameter details.


3. Amazon Marketplace (DataForSEO)

Cross-marketplace intelligence comparing Google Shopping and Amazon.

Cost Guardrail (MANDATORY)

python scripts/dataforseo_costs.py check merchant_amazon_products_search

Amazon endpoints are in the warn_endpoints set -- always requires user approval.

Workflow

# Amazon product search
python scripts/dataforseo_merchant.py search "<keyword>" --marketplace amazon

# Cross-marketplace comparison
python scripts/dataforseo_merchant.py compare "<keyword>"

Cross-Marketplace Report

Metric Google Shopping Amazon
Avg price $ $
Median rating X.X X.X
Avg review count N N
Top seller share % %
Free shipping % % %

4. Marketplace Keyword Gaps

Identify mismatches between organic and Shopping visibility.

Workflow

  1. Fetch organic rankings via seo-dataforseo: dataforseo_labs_google_ranked_keywords for domain
  2. Fetch Google Shopping presence via Merchant API: merchant_google_products_search for top organic keywords
  3. Cross-reference results

Gap Types

Gap Type Meaning Action
Organic Only Ranks organically but no Shopping ads Create Google Merchant Center feed, bid on these keywords
Shopping Only Shopping visibility but weak/no organic Create content (buying guides, comparison pages) for these keywords
Both Present Visible in both channels Optimize: ensure price consistency, enhance schema
Neither No visibility in either Low priority unless high volume

Output Format

## Keyword Gap Analysis: example.com

### Opportunities: Organic → Shopping (12 keywords)
| Keyword | Organic Pos | Volume | CPC | Recommended Action |
|---------|------------|--------|-----|-------------------|

### Opportunities: Shopping → Organic (8 keywords)
| Keyword | Shopping Rank | Volume | CPC | Content Type Needed |
|---------|-------------|--------|-----|-------------------|

5. Product Schema Enhancement

Validate and generate Product schema following Google's current requirements.

Required Properties (Google Merchant)

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "",
  "image": [""],
  "description": "",
  "brand": { "@type": "Brand", "name": "" },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "",
    "priceCurrency": "USD",
    "price": "0.00",
    "availability": "https://schema.org/InStock",
    "seller": { "@type": "Organization", "name": "" }
  }
}

Recommended Properties (Enhance Rich Results)

  • sku -- product identifier
  • gtin13 / gtin14 / mpn -- global trade identifiers
  • aggregateRating -- star rating + review count
  • review -- individual reviews (minimum 1)
  • color, material, size -- variant attributes
  • shippingDetails -- ShippingDetails with rate and delivery time
  • hasMerchantReturnPolicy -- MerchantReturnPolicy with type and days

Validation Rules

  1. price must be a number string, not "$29.99" (no currency symbol)
  2. availability must use full Schema.org URL enum
  3. image should be array with >= 1 high-res image URL
  4. priceCurrency must be ISO 4217 (USD, EUR, GBP)
  5. brand.name must not be empty or "N/A"
  6. Dates in priceValidUntil must be ISO 8601
  7. If aggregateRating present: ratingValue and reviewCount required

Schema Scoring

Completeness Score
All required fields 50/100
+ aggregateRating 65/100
+ sku/gtin/mpn 75/100
+ shippingDetails 85/100
+ merchantReturnPolicy 90/100
+ reviews (3+) 100/100

Cross-Skill Integration

Skill Integration Point
seo-schema Delegates Product schema generation; reuses validation logic
seo-images Product image audit (alt text, format, dimensions)
seo-content Product description E-E-A-T and uniqueness analysis
seo-dataforseo Organic keyword rankings for gap analysis
seo-technical Core Web Vitals for product pages (LCP on hero image)
seo-google Google Merchant Center feed validation via GSC

Error Handling

Error Cause Response
No Product schema found Page lacks JSON-LD Analyze page content, generate recommended schema
DataForSEO credentials missing Env vars not set Run analysis without marketplace data, note limitation
Cost check blocked Daily budget exceeded Inform user, offer free-only analysis
Empty Shopping results No products for keyword Suggest broader keyword, check location settings
Amazon API timeout Network/rate limit Retry with backoff, fall back to Google-only
Invalid URL Malformed input Validate via google_auth.validate_url(), show error
Non-product page URL is category/homepage Detect page type, suggest /seo ecommerce schema instead

Output Template

## E-commerce SEO Report: [URL or Keyword]

### Overall Score: XX/100

### Product Page SEO
- Schema Completeness: XX/100
- Title & Meta: XX/100
- Image Optimization: XX/100
- Content Quality: XX/100
- Internal Linking: XX/100

### Marketplace Intelligence (if DataForSEO available)
- Google Shopping Listings: N products found
- Price Range: $XX - $XX (median: $XX)
- Top Seller: [name] (XX% market share)
- Amazon Comparison: [available/not checked]

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