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entity-optimizer

ブランドや企業がGoogleなどの検索エンジンで正しく認識されるように、ナレッジグラフ構築や知識パネル改善、エンティティ監査などを通して、ブランドの存在感を最適化するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

This skill should be used when the user asks to "optimize entity presence", "build knowledge graph", "improve knowledge panel", "entity audit", "establish brand entity", "Google does not know my brand", "no knowledge panel", or "establish my brand as an entity". Works standalone with public search and AI query testing; supercharged when you connect ~~knowledge graph + ~~SEO tool + ~~AI monitor for automated entity analysis. For structured data implementation, see schema-markup-generator. For content-level AI optimization, see geo-content-optimizer.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

ブランドや企業がGoogleなどの検索エンジンで正しく認識されるように、ナレッジグラフ構築や知識パネル改善、エンティティ監査などを通して、ブランドの存在感を最適化する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 entity-optimizer.zip https://jpskill.com/download/8648.zip && unzip -o entity-optimizer.zip && rm entity-optimizer.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/8648.zip -OutFile "$d\entity-optimizer.zip"; Expand-Archive "$d\entity-optimizer.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\entity-optimizer.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 entity-optimizer.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 → entity-optimizer 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
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ 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。

エンティティオプティマイザー

SEO & GEO Skills Library · SEO + GEO 向けの 20 個のスキル · すべてインストール: npx skills add aaron-he-zhu/seo-geo-claude-skills

<details> <summary>20 個のスキルをすべて閲覧</summary>

リサーチ · keyword-research · competitor-analysis · serp-analysis · content-gap-analysis

構築 · seo-content-writer · geo-content-optimizer · meta-tags-optimizer · schema-markup-generator

最適化 · on-page-seo-auditor · technical-seo-checker · internal-linking-optimizer · content-refresher

監視 · rank-tracker · backlink-analyzer · performance-reporter · alert-manager

クロス・カッティング · content-quality-auditor · domain-authority-auditor · entity-optimizer · memory-management

</details>

検索エンジンと AI システム全体でエンティティのアイデンティティを監査、構築、維持します。エンティティとは、検索エンジンと AI システムが個別のものとして認識する人、組織、製品、概念のことであり、Google と LLM の両方が ブランドとは何か、それを引用すべきかどうか を判断する方法の基礎となります。

SEO + GEO においてエンティティが重要な理由:

  • SEO: Google の Knowledge Graph は、Knowledge Panel、リッチリザルト、エンティティベースのランキングシグナルを強化します。適切に定義されたエンティティは、SERP の不動産を獲得します。
  • GEO: AI システムは、回答を生成する前にクエリをエンティティに解決します。AI がエンティティを識別できない場合、コンテンツがどれほど優れていても、それを引用することはできません。

この Skill を使用するタイミング

  • 新しいブランド/人/製品を認識されたエンティティとして確立する場合
  • Knowledge Graph、Wikidata、および AI システム全体における現在のエンティティの存在を監査する場合
  • Knowledge Panel を改善または修正する場合
  • エンティティの関連付けを構築する場合 (エンティティ ↔ トピック、エンティティ ↔ 業界)
  • エンティティの曖昧さの問題を解決する場合 (あなたのエンティティが別のエンティティと混同されている)
  • AI 引用のためのエンティティシグナルを強化する場合
  • 新しいブランド、製品、または組織を立ち上げた後
  • サイト移行の準備をする場合 (エンティティのアイデンティティを維持する)
  • 定期的なエンティティヘルスチェックを実行する場合

この Skill でできること

  1. エンティティ監査: 検索および AI システム全体における現在のエンティティの存在を評価します
  2. Knowledge Graph 分析: Google Knowledge Graph、Wikidata、および Wikipedia のステータスを確認します
  3. AI エンティティ解決テスト: AI システムにクエリを実行して、エンティティをどのように識別し、記述するかを確認します
  4. エンティティシグナルマッピング: エンティティのアイデンティティを確立するすべてのシグナルを識別します
  5. ギャップ分析: 不足している、または弱いエンティティシグナルを見つけます
  6. エンティティ構築計画: エンティティの存在を確立または強化するための実行可能な計画を作成します
  7. 曖昧さ回避戦略: 同様の名前のエンティティとの混同を解消します

使い方

エンティティ監査

[ブランド/人/組織] のエンティティの存在を監査する
検索エンジンと AI システムは [エンティティ名] をどの程度認識していますか?

エンティティの存在を構築する

[業界] スペースで [新しいブランド] のエンティティの存在を構築する
[人名] を [トピック] の分野で認められた専門家として確立する

エンティティの問題を修正する

私の Knowledge Panel に誤った情報が表示されています — [エンティティ] のエンティティシグナルを修正してください
AI システムは [私のエンティティ] を [他のエンティティ] と混同しています — 曖昧さを解消するのを手伝ってください

データソース

ツールのカテゴリのプレースホルダーについては、CONNECTORS.md を参照してください。

~~knowledge graph + ~~SEO tool + ~~AI monitor + ~~brand monitor が接続されている場合: Knowledge Graph API にエンティティステータスをクエリし、SEO tool からブランド検索データを取得し、AI monitor で AI 引用をテストし、~~brand monitor でブランドメンションを追跡します。

手動データのみの場合: ユーザーに次の情報の提供を依頼してください。

  1. エンティティ名、タイプ (Person、Organization、Brand、Product、Creative Work、Event)
  2. 主要なウェブサイト/ドメイン
  3. 既知の既存のプロファイル (Wikipedia、Wikidata、ソーシャルメディア、業界ディレクトリ)
  4. エンティティが関連付けられるべき上位 3 ～ 5 個のトピック/業界
  5. 既知の曖昧さの問題 (同じ/類似の名前を持つ他のエンティティ)

ツールがない場合、Claude はユーザーが提供する情報に基づいてエンティティの最適化戦略と推奨事項を提供します。ユーザーは、分析用の生データを提供するために、検索クエリを実行し、Knowledge Panel を確認し、AI 応答をテストする必要があります。

公開検索結果、AI クエリテスト、および SERP 分析を使用して監査を進めます。完全な評価のためにツールアクセスが必要な項目に注意してください。

指示

ユーザーがエンティティの最適化をリクエストした場合:

ステップ 1: エンティティの発見

すべてのシステムにおけるエンティティの現在の状態を確立します。


### エンティティプロファイル

**エンティティ名**: [名前]
**エンティティタイプ**: [Person / Organization / Brand / Product / Creative Work / Event]
**プライマリードメイン**: [URL]
**ターゲットトピック**: [トピック 1、トピック 2、トピック 3]

#### 現在のエンティティの存在

| プラットフォーム | ステータス | 詳細 |
|----------|--------|---------|
| Google Knowledge Panel | ✅ 存在 / ❌ 不在 / ⚠️ 不正 | [詳細] |
| Wikidata | ✅ リストされている / ❌ リストされていない | [存在する場合は QID] |
| Wikipedia | ✅ 記事 / ⚠️ 言及のみ / ❌ 不在 | [著名性の評価] |
| Google Knowledge Graph API | ✅ エンティティが見つかりました / ❌ 見つかりませんでした | [エンティティ ID、タイプ、スコア] |
| Schema.org on site | ✅ 完全 / ⚠️ 部分的 / ❌ 欠落 | [Organization/Person/Product schema] |

#### AI エンティティ解決テスト

**注**: Claude は、ツールアクセスなしで他の AI システムに直接クエリを実行したり、リアルタイムのウェブ検索を実行したりすることはできません。実行する場合

(原文が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

Entity Optimizer

SEO & GEO Skills Library · 20 skills for SEO + GEO · Install all: npx skills add aaron-he-zhu/seo-geo-claude-skills

<details> <summary>Browse all 20 skills</summary>

Research · keyword-research · competitor-analysis · serp-analysis · content-gap-analysis

Build · seo-content-writer · geo-content-optimizer · meta-tags-optimizer · schema-markup-generator

Optimize · on-page-seo-auditor · technical-seo-checker · internal-linking-optimizer · content-refresher

Monitor · rank-tracker · backlink-analyzer · performance-reporter · alert-manager

Cross-cutting · content-quality-auditor · domain-authority-auditor · entity-optimizer · memory-management

</details>

Audits, builds, and maintains entity identity across search engines and AI systems. Entities — the people, organizations, products, and concepts that search engines and AI systems recognize as distinct things — are the foundation of how both Google and LLMs decide what a brand is and whether to cite it.

Why entities matter for SEO + GEO:

  • SEO: Google's Knowledge Graph powers Knowledge Panels, rich results, and entity-based ranking signals. A well-defined entity earns SERP real estate.
  • GEO: AI systems resolve queries to entities before generating answers. If an AI cannot identify an entity, it cannot cite it — no matter how good the content is.

When to Use This Skill

  • Establishing a new brand/person/product as a recognized entity
  • Auditing current entity presence across Knowledge Graph, Wikidata, and AI systems
  • Improving or correcting a Knowledge Panel
  • Building entity associations (entity ↔ topic, entity ↔ industry)
  • Resolving entity disambiguation issues (your entity confused with another)
  • Strengthening entity signals for AI citation
  • After launching a new brand, product, or organization
  • Preparing for a site migration (preserving entity identity)
  • Running periodic entity health checks

What This Skill Does

  1. Entity Audit: Evaluates current entity presence across search and AI systems
  2. Knowledge Graph Analysis: Checks Google Knowledge Graph, Wikidata, and Wikipedia status
  3. AI Entity Resolution Test: Queries AI systems to see how they identify and describe the entity
  4. Entity Signal Mapping: Identifies all signals that establish entity identity
  5. Gap Analysis: Finds missing or weak entity signals
  6. Entity Building Plan: Creates actionable plan to establish or strengthen entity presence
  7. Disambiguation Strategy: Resolves confusion with similarly-named entities

How to Use

Entity Audit

Audit entity presence for [brand/person/organization]
How well do search engines and AI systems recognize [entity name]?

Build Entity Presence

Build entity presence for [new brand] in the [industry] space
Establish [person name] as a recognized expert in [topic]

Fix Entity Issues

My Knowledge Panel shows incorrect information — fix entity signals for [entity]
AI systems confuse [my entity] with [other entity] — help me disambiguate

Data Sources

See CONNECTORS.md for tool category placeholders.

With ~~knowledge graph + ~~SEO tool + ~~AI monitor + ~~brand monitor connected: Query Knowledge Graph API for entity status, pull branded search data from ~~SEO tool, test AI citation with ~~AI monitor, track brand mentions with ~~brand monitor.

With manual data only: Ask the user to provide:

  1. Entity name, type (Person, Organization, Brand, Product, Creative Work, Event)
  2. Primary website / domain
  3. Known existing profiles (Wikipedia, Wikidata, social media, industry directories)
  4. Top 3-5 topics/industries the entity should be associated with
  5. Any known disambiguation issues (other entities with same/similar name)

Without tools, Claude provides entity optimization strategy and recommendations based on information the user provides. The user must run search queries, check Knowledge Panels, and test AI responses to supply the raw data for analysis.

Proceed with the audit using public search results, AI query testing, and SERP analysis. Note which items require tool access for full evaluation.

Instructions

When a user requests entity optimization:

Step 1: Entity Discovery

Establish the entity's current state across all systems.

### Entity Profile

**Entity Name**: [name]
**Entity Type**: [Person / Organization / Brand / Product / Creative Work / Event]
**Primary Domain**: [URL]
**Target Topics**: [topic 1, topic 2, topic 3]

#### Current Entity Presence

| Platform | Status | Details |
|----------|--------|---------|
| Google Knowledge Panel | ✅ Present / ❌ Absent / ⚠️ Incorrect | [details] |
| Wikidata | ✅ Listed / ❌ Not listed | [QID if exists] |
| Wikipedia | ✅ Article / ⚠️ Mentioned only / ❌ Absent | [notability assessment] |
| Google Knowledge Graph API | ✅ Entity found / ❌ Not found | [entity ID, types, score] |
| Schema.org on site | ✅ Complete / ⚠️ Partial / ❌ Missing | [Organization/Person/Product schema] |

#### AI Entity Resolution Test

**Note**: Claude cannot directly query other AI systems or perform real-time web searches without tool access. When running without ~~AI monitor or ~~knowledge graph tools, ask the user to run these test queries and report the results, or use the user-provided information to assess entity presence.

Test how AI systems identify this entity by querying:
- "What is [entity name]?"
- "Who founded [entity name]?" (for organizations)
- "What does [entity name] do?"
- "[entity name] vs [competitor]"

| AI System | Recognizes Entity? | Description Accuracy | Cites Entity's Content? |
|-----------|-------------------|---------------------|------------------------|
| ChatGPT | ✅ / ⚠️ / ❌ | [accuracy notes] | [yes/no/partially] |
| Claude | ✅ / ⚠️ / ❌ | [accuracy notes] | [yes/no/partially] |
| Perplexity | ✅ / ⚠️ / ❌ | [accuracy notes] | [yes/no/partially] |
| Google AI Overview | ✅ / ⚠️ / ❌ | [accuracy notes] | [yes/no/partially] |

Step 2: Entity Signal Audit

Evaluate entity signals across 6 categories. For the detailed 47-signal checklist with verification methods, see references/entity-signal-checklist.md.

Evaluate each signal as Pass / Fail / Partial with a specific action for each gap. The 6 categories are:

  1. Structured Data Signals -- Organization/Person schema, sameAs links, @id consistency, author schema
  2. Knowledge Base Signals -- Wikidata, Wikipedia, CrunchBase, industry directories
  3. Consistent NAP+E Signals -- Name/description/logo/social consistency across platforms
  4. Content-Based Entity Signals -- About page, author pages, topical authority, branded backlinks
  5. Third-Party Entity Signals -- Authoritative mentions, co-citation, reviews, press coverage
  6. AI-Specific Entity Signals -- Clear definitions, disambiguation, verifiable claims, crawlability

Reference: Use the audit template in references/entity-signal-checklist.md for the full 47-signal checklist with verification methods for each category.

Step 3: Report & Action Plan

## Entity Optimization Report

### Overview

- **Entity**: [name]
- **Entity Type**: [type]
- **Audit Date**: [date]

### Signal Category Summary

| Category | Status | Key Findings |
|----------|--------|-------------|
| Structured Data | ✅ Strong / ⚠️ Gaps / ❌ Missing | [key findings] |
| Knowledge Base | ✅ Strong / ⚠️ Gaps / ❌ Missing | [key findings] |
| Consistency (NAP+E) | ✅ Strong / ⚠️ Gaps / ❌ Missing | [key findings] |
| Content-Based | ✅ Strong / ⚠️ Gaps / ❌ Missing | [key findings] |
| Third-Party | ✅ Strong / ⚠️ Gaps / ❌ Missing | [key findings] |
| AI-Specific | ✅ Strong / ⚠️ Gaps / ❌ Missing | [key findings] |

### Critical Issues

[List any issues that severely impact entity recognition — disambiguation problems, incorrect Knowledge Panel, missing from Knowledge Graph entirely]

### Top 5 Priority Actions

Sorted by: impact on entity recognition × effort required

1. **[Signal]** — [specific action]
   - Impact: [High/Medium] | Effort: [Low/Medium/High]
   - Why: [explanation of how this improves entity recognition]

2. **[Signal]** — [specific action]
   - Impact: [High/Medium] | Effort: [Low/Medium/High]
   - Why: [explanation]

3–5. [Same format]

### Entity Building Roadmap

#### Week 1-2: Foundation (Structured Data + Consistency)
- [ ] Implement/fix Organization or Person schema with full properties
- [ ] Add sameAs links to all authoritative profiles
- [ ] Audit and fix NAP+E consistency across all platforms
- [ ] Ensure About page is entity-rich and well-structured

#### Month 1: Knowledge Bases
- [ ] Create or update Wikidata entry with complete properties
- [ ] Ensure CrunchBase / industry directory profiles are complete
- [ ] Build Wikipedia notability (or plan path to notability)
- [ ] Submit to relevant authoritative directories

#### Month 2-3: Authority Building
- [ ] Secure mentions on authoritative industry sites
- [ ] Build co-citation signals with established entities
- [ ] Create topical content clusters that reinforce entity-topic associations
- [ ] Pursue PR opportunities that generate entity mentions

#### Ongoing: AI-Specific Optimization
- [ ] Test AI entity resolution quarterly
- [ ] Update factual claims to remain current and verifiable
- [ ] Monitor AI systems for incorrect entity information
- [ ] Ensure new content reinforces entity identity signals

### Cross-Reference

- **CORE-EEAT relevance**: Items A07 (Knowledge Graph Presence) and A08 (Entity Consistency) directly overlap — entity optimization strengthens Authority dimension
- **CITE relevance**: CITE I01-I10 (Identity dimension) measures entity signals at domain level — entity optimization feeds these scores
- For content-level audit: [content-quality-auditor](../content-quality-auditor/)
- For domain-level audit: [domain-authority-auditor](../domain-authority-auditor/)

Validation Checkpoints

Input Validation

  • [ ] Entity name and type identified
  • [ ] Primary domain/website confirmed
  • [ ] Target topics/industries specified
  • [ ] Disambiguation context provided (if entity name is common)

Output Validation

  • [ ] All 6 signal categories evaluated
  • [ ] AI entity resolution tested with at least 3 queries
  • [ ] Knowledge Panel status checked
  • [ ] Wikidata/Wikipedia status verified
  • [ ] Schema.org markup on primary site audited
  • [ ] Every recommendation is specific and actionable
  • [ ] Roadmap includes concrete steps with timeframes
  • [ ] Cross-reference with CORE-EEAT A07/A08 and CITE I01-I10 noted

Example

Reference: See references/example-audit-report.md for a complete example entity audit report for a B2B SaaS company (CloudMetrics), including AI entity resolution test results, entity health summary, top 3 priority actions, and CORE-EEAT/CITE cross-references.

Tips for Success

  1. Start with Wikidata — It's the single most influential editable knowledge base; a complete Wikidata entry with references often triggers Knowledge Panel creation within weeks
  2. sameAs is your most powerful Schema.org property — It directly tells search engines "I am this entity in the Knowledge Graph"; always include Wikidata URL first
  3. Test AI recognition before and after — Query ChatGPT, Claude, Perplexity, and Google AI Overview before optimizing, then again after; this is the most direct GEO metric
  4. Entity signals compound — Unlike content SEO, entity signals from different sources reinforce each other; 5 weak signals together are stronger than 1 strong signal alone
  5. Consistency beats completeness — A consistent entity name and description across 10 platforms beats a perfect profile on just 2
  6. Don't neglect disambiguation — If your entity name is shared with anything else, disambiguation is the first priority; all other signals are wasted if they're attributed to the wrong entity
  7. Pair with CITE I-dimension for domain context — Entity audit tells you how well the entity is recognized; CITE Identity (I01-I10) tells you how well the domain represents that entity; use both together

Entity Type Reference

Reference: See references/entity-type-reference.md for entity types with key signals, schemas, and disambiguation strategies by situation.

Knowledge Panel & Wikidata Optimization

Reference: See references/knowledge-panel-wikidata-guide.md for Knowledge Panel claiming/editing, common issues and fixes, Wikidata entry creation, key properties by entity type, and AI entity resolution optimization.

Reference Materials

Detailed guides for entity optimization:

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