2026年の多言語SEO：グローバル検索可視性の完全ガイド（AIエージェントワークフロー付き）

---
name: multilingual-market-scorer
description: GA4とGSCのデータを分析し、多言語SEO展開のターゲット市場をスコアリングしてランク付けします
---

# 多言語市場スコアラー

既存の分析データを使用して潜在的なターゲット市場をスコアリングします。このスキルは、多言語SEOで最初にどの言語と国をターゲットにするかの優先順位付けを支援します。

## 前提条件
- GA4とGSCのデータを共有済み（各プラットフォームからのCSVエクスポート）
- 上位5つの英語ターゲットキーワードを定義済み
- 事業制約を把握済み（発送地域、サポート通貨、カスタマーサポート言語）

## 入力
1. GA4国別オーガニックトラフィックエクスポート（CSV）
2. GSC国別パフォーマンスエクスポート（CSV）
3. 英語の上位5ターゲットキーワード
4. 事業が現在運営されている国/地域のリスト

## ワークフロー

### フェーズ1：需要シグナルの抽出
- GA4 CSVを解析：国、月間オーガニックセッション、国別コンバージョン率を抽出
- GSC CSVを解析：国、クリック数、インプレッション数、平均CTR、平均掲載順位を抽出
- 国名で2つのデータセットを統合

### フェーズ2：各市場のスコアリング
計測可能なトラフィックがある各国について：
- **需要スコア（1-5）：** 月間オーガニックセッションに基づく。<100 = 1、100-500 = 2、500-2000 = 3、2000-5000 = 4、5000+ = 5
- **機会スコア（1-5）：** 平均CTRに基づく。1%未満 = 5（高機会——ユーザーはあなたを見つけているが読めない）、1-2% = 4、2-4% = 3、4-7% = 2、7%+ = 1
- **ビジネス適合性スコア（1-5）：** ユーザーがその国で事業を運営しているかどうかに基づく。不明な場合はデフォルトで3

### フェーズ3：ランク付けと推奨
- 需要×機会×ビジネス適合性の複合スコアを計算（最大125）
- ティア1（60+）：最優先——これらの市場のローカライズをすぐに開始
- ティア2（30–59）：第2波候補——次の四半期に計画
- ティア3（<30）：監視——ティア1と2が稼働したら再検討
- 国、主要言語、複合スコア、需要スコア、機会スコア、ビジネス適合性スコア、推奨URL構造、ローカライズ推定ページ数のランク付けテーブルを出力

### フェーズ4：優先アクションプランの出力
- 最初にターゲットとすべき上位3市場（推奨言語とURL構造付き）
- 最初にローカライズするページリスト（各国のGSC上位ページに基づく）
- 推定ワード数と翻訳予算（現在のAI翻訳API価格を使用）
- リスク：高需要＋低CTRだが事業が運営されていない国をリストアップ——戦略的判断としてフラグ付け

## 出力
以下を含む構造化レポート：
1. 市場優先順位テーブル（全対象国のスコアとティア）
2. 根拠付きの上位3推奨市場
3. 第1波ローカライズページリスト（市場あたり最大20ページ）
4. 推定予算とタイムライン
5. フラグ付けされた戦略的ギャップ

## 制限事項
- すべてのスコアは利用可能なデータに基づく推定値です——実際のパフォーマンスは変動します
- ネイティブ言語の市場調査や現地競合分析の代わりにはなりません
- GA4とGSCのデータは現在の英語パフォーマンスを反映しており、潜在的な非英語需要ではありません
- 有料APIにアクセスせず、ユーザー提供のCSVエクスポートに依存します

---
name: multilingual-keyword-research
description: あらゆる対象言語と国向けにローカライズされたキーワードリストを生成・検証します（AI翻訳＋SERP検証を使用）
---

# 多言語キーワード調査エージェント

あらゆる対象言語と市場向けにローカライズされたキーワード調査レポートを生成します。AI翻訳とSERP検証ステップを組み合わせて、実際のユーザーがどのように検索するかを反映したキーワードリストを作成します。

## 前提条件
- 対象国（ISOコード）と言語を定義済み
- ソース言語で10〜20のシードキーワードを提供済み
- Googleキーワードプランナー、DataForSEOへのアクセス、または手動SERPチェックに問題がないこと
- 基本ワークフローにAPIキーは不要。DataForSEO統合は自動ボリュームデータ用のオプション

## 入力
1. 対象国（例：`DE`、`ES`、`JP`）と言語（例：`de`、`es`、`ja`）
2. ソース言語の10〜20シードキーワード
3. ビジネスカテゴリまたは業界（コンテキスト用）
4. オプション：DataForSEO API認証情報（自動検索ボリュームデータ用）

## ワークフロー

### フェーズ1：シードキーワードの翻訳と拡張
各シードキーワードについて：
- AIを使用して対象言語への一次翻訳を生成（使用モデルを記録）
- 3〜5の自然なバリアントを特定：同義語、ロングテールフレーズ、質問形式、ローカル用語
- 直訳がローカルの実際の検索方法と異なる可能性が高いキーワードにフラグを付ける

### フェーズ2：SERP検証（手動または自動）
翻訳された各キーワードについて：
- 対象国のGoogleドメインでGoogleオートコンプリートを確認——上位5候補を記録
- SERP下部の「関連検索」を確認——関連するすべての用語を記録
- DataForSEOが利用可能な場合：各キーワードの検索ボリューム、CPC、競合をクエリ
- DataForSEOが利用不可能な場合：その旨を記録し、手動キーワードプランナー検索の手順を提供

### フェーズ3：検索意図によるクラスタリング
キーワードをグループ化：
- **情報型：** 「Xとは」「Yの方法」ガイド、定義
- **商業型：** 「最高のX」「X対Y」レビュー、比較
- **取引型：** 「Xを購入」「Xの価格」「Xの近く」製品名
- **ナビゲーショナル型：** ブランド名、特定サイト検索

### フェーズ4：優先順位付け
各キーワードクラスターを次でスコアリング：
- ビジネスとの関連性（1-5）
- 推定ボリュームティア（低/中/高——APIデータが利用できない場合は正確な数値を捏造しない）
- SERP分析に基づく競合レベル（1ページ目の最適化ページ数、広告密度）
- コンテンツギャップ：このキーワードを対象とするコンテンツがこの言語で既に存在するか？

### フェーズ5：キーワードマップの出力
上位20キーワードについて：
- 対象言語のキーワード
- 英語訳（参考用）
- 検索意図カテゴリ
- ボリュームティア（L/M/H）
- 推奨コンテンツタイプ（ランディングページ、ブログ投稿、製品ページ、用語集エントリ）
- 適応可能な既存URL（任意の言語でコンテンツが既に存在する場合）

## 出力
以下を含む構造化キーワード調査レポート：
1. 市場概要：見つかったキーワード機会の総数、意図分布、ボリュームサマリー
2. 優先順位付けされた上位20キーワード（完全なメタデータ付き）
3. コンテンツマッピング：どのキーワードがどの既存または新規ページにマッピングされるか
4. ネイティブスピーカー検証チェックリスト：レビュー用上位10キーワードと具体的な質問（「[キーワード]は自然に聞こえますか？ローカルの人は代わりに何と言いますか？」）
5. 使用データソース、取得日、ギャップ（ボリュームデータが利用できなかったキーワード）

## 制限事項
- キーワードのAI翻訳は出発点であり、最終回答ではありません——必ずネイティブスピーカーで検証してください
- 検索ボリュームデータはデータプロバイダーからの推定値です。実際のボリュームは季節や市場状況によって変動します
- ユーザーが設定していない限り、有料キーワードAPIにアクセスしません。手動フォールバック手順が提供されます
- ネイティブスピーカーの入力なしでは、超ニッチなローカルスラングや新興用語を確実にキャプチャできません

---
name: translation-quality-check
description: AI翻訳ページの一般的な品質問題を監査します——翻訳漏れ、用語集違反、テキスト拡張、メタデータギャップ、ローカライズの一貫性
---

# 翻訳品質チェックエージェント

AI翻訳または人間翻訳されたページを監査し、一般的な多言語SEO品質問題をチェックします。優先順位付けされた修正リストを生成します。

## 前提条件
- ソースページと翻訳ページのURLまたはHTMLファイルを提供
- 用語の一貫性チェック用に用語集ファイル（CSV：source_term、target_term、notes）をオプションで提供
- ソース言語と対象言語を指定

## 入力
1. ソースページのURLまたはHTMLファイルパス
2. 翻訳ページのURLまたはHTMLファイルパス（複数の対象言語を一度にチェック可能）
3. ソース言語コード（ISO 639-1）
4. 対象言語コード（ISO 639-1）
5. オプション：用語の一貫性のための用語集CSV
6. オプション：ブランドボイスガイドまたは翻訳メモリノート

## ワークフロー

### フェーズ1：構造チェック
各翻訳ページについて：
- ページに固有の翻訳済みURLがあることを確認（ソースと同じURLではないこと）
- HTML `lang`属性が対象言語と一致することを確認
- ページが実際のHTMLを提供していることを確認（クライアントサイドJS翻訳ではない——生のHTMLソースに翻訳テキストが存在するか確認）
- すべてのメタタグが翻訳されていることを確認：`<title>`、`<meta name="description">`、`<meta property="og:title">`、`<meta property="og:description">`

### フェーズ2：コンテンツカバレッジチェック
ソースページと翻訳ページを比較：
- `<h1>`から`<h4>`までの見出しをカウント——すべて翻訳されていることを確認
- 画像の`alt`属性を確認——ソース言語のままのものにフラグを付ける
- ボタンテキスト、フォームラベル、エラーメッセージ、フッターリンク——これらは頻繁に見落とされる
- 構造化データ（JSON-LD）を確認——スキーマコンテンツがソース言語の場合にフラグを付ける

### フェーズ3：翻訳品質指標
潜在的な品質問題にフラグを付ける：
- **未翻訳セグメント：** 翻訳ページに表示されているソース言語のテキストブロック
- **テキスト拡張/切り詰め：** 主要要素（タイトル、CTA、ナビゲーション項目）の文字数を比較。対象言語が>40%長い場合にフラグ（SERPとUIでの切り詰めリスク）
- **用語集違反：** 用語集が提供されている場合、定義された用語が承認された翻訳を使用しているか確認
- **不整合な用語：** 同じソース用語がページ内で異なる翻訳になっている（例：ドイツ語ページで「checkout」が「Kasse」と「Zur Kasse gehen」の両方で翻訳されている）

### フェーズ4：ローカライズ深度チェック
翻訳の正確さだけでなく、ローカライズ品質でページをスコアリング：
- **例と参照：** ケーススタディ、統計、例がローカライズされているか、それとも米国/英国中心のままか？
- **通貨、日付、測定単位：** ローカル形式か？
- **文化的マーカー：** 通貨記号、住所形式、電話番号形式
- **画像：** 画像内のテキストは対象言語か、それともソース言語のままか？

### フェーズ5：優先順位付き修正リストの出力
問題を分類：
- **重大（ローンチ前に修正）：** hreflang欠落、未翻訳のタイトル/メタ、誤ったlang属性、クライアントサイドのみのレンダリング
- **高（1週間以内に修正）：** 未翻訳の見出し、欠落altテキスト、誤った言語のスキーマ
- **中（1ヶ月以内に修正）：** 不整合な用語、未翻訳のUIテキスト、テキスト拡張リスク
- **低（改善バックログ）：** ローカライズされていない例、ソース言語の画像、フォーマット

## 出力
以下を含む構造化品質レポート：
1. 総合品質スコア（A–F）とサマリー
2. 重大問題リスト（正確な要素位置付き）
3. 高優先度問題リスト
4. 比較テーブル：ソースvs翻訳ページの要素別比較
5. ネイティブスピーカーレビューチェックリスト：予算が限られている場合に優先すべき特定セクション
6. 優先度ティア別の推定修正時間

## 制限事項
- 自動チェックでは自然さ、慣用的な品質、文化的ニュアンスを評価できません——最終レビューにはネイティブスピーカーが依然として必要です
- 用語集マッチングは完全一致文字列のみ。活用形や活用動詞は包括的な用語集なしではキャッチできません
- 参照翻訳に対する翻訳精度の評価ではありません——これはカバレッジと一貫性のチェックであり、流暢さの評価ではありません

<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/" hreflang="x-default">
<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/" hreflang="en">
<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/de/" hreflang="de">
<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/es/" hreflang="es">
<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/fr/" hreflang="fr">

<url>
  <loc>https://example.com/blog/</loc>
  <xhtml:link rel="alternate" hreflang="en" href="https://example.com/blog/"/>
  <xhtml:link rel="alternate" hreflang="de" href="https://example.com/blog/de/"/>
  <xhtml:link rel="alternate" hreflang="es" href="https://example.com/blog/es/"/>
  <xhtml:link rel="alternate" hreflang="x-default" href="https://example.com/blog/"/>
</url>

Link: <https://example.com/brochure.pdf>; rel="alternate"; hreflang="en"
Link: <https://example.com/brochure-de.pdf>; rel="alternate"; hreflang="de"

---
name: hreflang-auditor
description: 多言語サイト全体のhreflang実装をクロールして監査——壊れたリンク、欠落リターンタグ、無効なコード、カノニカル競合をキャッチし、修正準備完了のレポートを生成
---

# Hreflang監査エージェント

多言語Webサイトをクロールし、すべてのhreflangタグをGoogleの要件に対して監査します。正確なURL、エラータイプ、重大度評価を含む修正準備完了のレポートを生成します。

## 前提条件
- サイトのベースURLを提供（任意の言語バージョン——エージェントはhreflangリンクを通じて他を発見）
- 使用中のURL構造を確認（サブディレクトリ、サブドメイン、ccTLD）
- APIキー不要——HTTPリクエストとHTML解析を使用

## 入力
1. WebサイトのベースURL（例：`https://example.com/`または`https://example.com/de/`）
2. 発見できない場合の既知の言語コード（例：`["en", "de", "es", "fr", "ja"]`）
3. オプション：hreflangがXMLサイトマップ経由で実装されている場合のサイトマップURL
4. オプション：無視リスト——スキップするURLパターン（例：`/tag/`、`/author/`、`/page/`）

## ワークフロー

### フェーズ1：すべての言語バージョンを発見
- 提供されたベースURLをクロール
- HTML `<head>`内の`<link rel="alternate" hreflang="...">`タグからすべてのhreflangリンクを抽出
- XMLサイトマップが提供されている場合、サイトマップからもhreflangクラスターを抽出
- 言語-ページマトリックスを構築：すべてのURL × すべての言語バージョン

### フェーズ2：クラスター内の各ページを検証
マトリックス内の全ページについて、以下の8ルールをチェック：

1. **自己参照：** ページ自身のhreflang値が自身のカノニカルURLを指している
2. **双方向性：** すべてのペア（A→B）について、B→Aの存在を確認
3. **有効なコード：** 言語コードがISO 639-1に準拠、地域コードがISO 3166-1 Alpha-2に準拠
4. **x-defaultの存在：** クラスター内の少なくとも1ページに`hreflang="x-default"`がある
5. **カノニカル整合性：** 各hreflang URLがカノニカルバージョン（パラメータ付きや代替URLではない）
6. **HTTPステータス：** すべてのhreflang URLが200を返す（301、302、404、500ではない）
7. **言語間カノニカルなし：** 各ページのカノニカルが同じ言語のURLを指している
8. **HTML lang一致：** `<html lang="...">`属性値がページのhreflang値と一致

### フェーズ3：構造的問題のチェック
- **不整合なクラスター：** クラスター内の他のページと同じhreflangタグセットを持たないページ
- **孤立ページ：** 存在するがどのhreflangクラスターからも参照されていない翻訳ページ
- **チェーンリダイレクト：** リダイレクト（301/302）するhreflang URL——最終URLを直接指すべき
- **プロトコルの不一致：** hreflangセット全体でのHTTPとHTTPSの不整合

### フェーズ4：修正レポートの生成
見つかった各問題について：
- エラータイプ（上記8ルールから）
- 重大度：**Critical**（クラスター全体が破壊）、**High**（誤ったページが表示される可能性）、**Medium**（コンプライアンス問題）、**Low**（ベストプラクティス逸脱）
- ソースURL（エラーが見つかった場所）
- ターゲットURL（問題のあるhreflangリンク）
- 修正手順：必要な正確なコードまたは設定変更

### フェーズ5：修正済みhreflangタグの生成
修正可能なエラーがあるクラスターについて：
- 各ページの修正済み`<link>`タグセットを出力
- 該当する場合、修正済みXMLサイトマップエントリを出力
- 自動修正できないクラスターにフラグ（例：最初に作成が必要な欠落ページ）

## 出力
以下を含む構造化監査レポート：
1. エグゼクティブサマリー：クロール総ページ数、発見された言語バージョン、重大度別エラー数、全体健全性スコア（A–F）
2. エラーテーブル：各エラー（タイプ、重大度、ソースURL、ターゲットURL、修正手順付き）
3. クラスター別健全性：各ページクラスターのルール別合格/不合格
4. 自動生成修正コード：すべての破損ページの修正済みhreflangタグ
5. 優先順位付きアクションプラン：最初に修正すべきエラーとその理由

## 制限事項
- 発見したhreflangクラスター内のリンクされたページのみをクロール。hreflangタグを持つべきだが持っていないページは見つかりません
- サーバーサイドでページを修正することはできません——出力は助言のみ
- JavaScriptレンダリングされたhreflangタグの場合、生のHTMLアプローチは機能しません——代わりにXMLサイトマップメソッドを使用
- 各言語バージョンの*コンテンツ*が実際に翻訳されているかどうかはチェックしません（それには翻訳品質エージェントを使用）

---
name: international-visibility-monitor
description: 従来のSERPとAIアンサー画面にわたる多言語検索可視性を追跡——言語・市場ごとの週次または月次可視性レポートを生成
---

# 国際可視性モニター

従来の検索とAIアンサー画面の両方で、サイトが言語ごとにどのようにパフォーマンスしているかを監視します。ランキング、トラフィック、AI引用プレゼンスを市場ごとに追跡する構造化レポートを生成します。

## 前提条件
- Google Search Consoleアクセス（CSVエクスポートを提供するか、閲覧アクセスを付与）
- GA4アクセス（言語セグメント別トラフィックのCSVエクスポートを提供）
- オプション：自動ランク追跡のためのAhrefs/Semrush/DataForSEO APIアクセス
- 手動データインポートにはAPIキー不要

## 入力
1. 監視する対象言語と国
2. 言語ごとの上位10〜20キーワード
3. GSCパフォーマンスエクスポート（CSV、国別フィルター済み）
4. GA4言語別トラフィックエクスポート（CSV）
5. オプション：ランク追跡API認証情報
6. 前回の監視レポート（トレンド比較用）

## ワークフロー

### フェーズ1：従来の検索データを収集
- GSC CSVを解析：国ごと、言語サブディレクトリごとのクリック数、インプレッション数、CTR、平均掲載順位を抽出
- GA4 CSVを解析：言語バージョンごとのセッション数、コンバージョン数、エンゲージメント率を抽出
- ランク追跡APIが利用可能な場合：国別に追跡キーワードの現在の掲載順位を取得
- ランク追跡APIが利用不可能な場合：その旨をフラグし、手動検索手順を提供

### フェーズ2：AI可視性チェック（手動または自動）
各対象言語とその上位5キーワードについて：
- 対象国のGoogleドメインから検索し、それらのクエリでブランドがGoogle AI Overviewsに表示されるか記録
- ツールアクセスが許せば：同じクエリでPerplexityとChatGPTをチェック
- 記録：引用されたか否か、どのURLが引用されたか、引用が正確か
- 言語間混入に注意（例：スペイン語クエリに英語URLが引用されている）

### フェーズ3：競合可視性スナップショット
各対象市場の上位3競合について：
- 共有キーワードのランキングポジションを記録
- 同じキーワードのAI Overview引用プレゼンスをチェック
- 月次で可視性を獲得または喪失している競合にフラグ

### フェーズ4：トレンド分析
現在のデータを前期間と比較：
- 言語ごとのトラフィック変化（%）
- 追跡キーワードごとのランキング変化（獲得/喪失ポジション）
- AI引用プレゼンスの変化（新規獲得引用、喪失引用）
- 競合の動き（大きな獲得または喪失）

### フェーズ5：レポートの生成
以下を含む構造化可視性レポートを出力：
1. **エグゼクティブダッシュボード：** 全言語の主要指標（トラフィック、平均掲載順位、AI引用数、トレンド矢印）を1つのテーブルに
2. **言語詳細：** 上位キーワード、ランキング変化、AI可視性ステータス、競合アクティビティの言語別内訳
3. **アラートセクション：** 即時対応が必要なレッドフラグ項目——トラフィック20%以上の減少、AI引用の喪失、GSCで見つかったhreflangエラー、主要キーワードで競合が上位獲得
4. **アクションアイテム：** 発見に基づく具体的で優先順位付けされたタスク

## 出力
以下を含む構造化監視レポート：
1. 多言語ダッシュボード（全言語、主要指標、トレンド矢印）
2. 言語別詳細セクション（キーワードランキング、AI引用、競合スナップショット付き）
3. レッドフラグアラート
4. 期待される効果付きの優先順位付きアクションアイテム
5. データ鮮度：各データソースの最終更新日時、データが欠落しているギャップ

## 制限事項
- AI可視性チェックはポイントインタイムのスナップショットです——AIアンサーは頻繁に変化し、同じ日の数分違いのクエリ間でも異なる可能性があります
- APIなしのランク追跡は手動検索が必要です。自動ランクデータはサードパーティAPIの可用性に依存します
- GSCとGA4データには固有の遅延があります（GSCは24-48時間、GA4は最大48時間）
- AI引用追跡は観測ベースであり、網羅的ではありません——完全なクロスプラットフォームAI引用カバレッジを提供する商用ツールはまだ存在しません