Search Console の検索クエリ分析（改善候補の優先順位づけ）

Search Console query insights: low CTR, striking distance and cannibalization

Search Console の CSV（日本語・英語どちらの画面でも可）を読み込み、表示回数が多いのにクリックされないクエリ、5〜20位の伸びしろ、同じクエリで複数ページが競合している箇所を優先順位つきの表にします。

Claude Hermes Agent Codex CursorMIT（改変・再配布・商用利用可）Python

できること

Google Search Console の「検索パフォーマンス」からエクスポートしたデータを、手元のパソコンだけで分析します（外部への送信はありません）。

表示回数が多いのにクリック率（CTR）が低いクエリ・ページを抽出。比較の基準は一般論の数字ではなく、あなたのサイト自身の掲載順位ごとの CTR です
平均掲載順位 5〜20 位の「あと一歩」のクエリを抽出し、1 段上の順位帯の CTR になった場合の増加クリック数を目安として計算
1 つのクエリで自サイトの複数ページが表示されている「カニバリゼーション」を検出（クエリとページが両方入ったデータが必要）
結果を優先順位つきの表（Markdown・CSV・JSON）で出力し、エージェントがタイトル改善・内容の拡充・統合などの具体策を提案

列名は日本語（上位のクエリ、クリック数、表示回数、CTR、掲載順位）と英語（Top queries、Clicks、Impressions など）の両方に対応し、ZIP のまま読み込めます。

使い方

python scripts/gsc_insights.py export.zip --exclude-regex "自社名|brand" --out ./gsc-report

エージェントに「Search Console のデータから改善点を出して」と頼み、エクスポートファイルを渡してください。自社名などの指名検索は --exclude-regex で基準から外せます。

必要な環境

Python 3（標準ライブラリのみ）
Search Console からエクスポートした ZIP または CSV

注意点

「増加クリック数」は自サイトのデータから出した目安で、予測ではありません。
通常の画面エクスポートはクエリとページが別ファイルのため、カニバリゼーションは判定できません（API や Looker Studio などでクエリ×ページのデータを用意してください）。
画面からのエクスポートは各表 1,000 行までで、匿名化されたクエリは含まれません。

English description

Reads a Google Search Console performance export (English or Japanese UI) and ranks low-CTR queries, position 5-20 opportunities and keyword cannibalization in one table.

What it does

Analyzes a Google Search Console Performance export locally (nothing is uploaded).

Finds queries and pages with many impressions but low CTR, compared with your own site's CTR at the same position tier, not a generic CTR curve
Finds striking-distance queries (average position 5-20) and estimates extra clicks if they reached the CTR of the next position tier
Detects keyword cannibalization: one query served by two or more of your pages (needs data with both query and page columns)
Writes a prioritized table (Markdown, CSV, JSON); the agent then proposes concrete title, content and consolidation changes

English and Japanese column headers are recognized, and the export ZIP can be read directly.

How to use

python scripts/gsc_insights.py export.zip --exclude-regex "brand" --out ./gsc-report

Ask your agent to find improvement opportunities in your Search Console data and give it the export. Use --exclude-regex to keep brand queries out of the benchmarks.

Requirements

Python 3 (standard library only)
A Search Console export (ZIP or CSV)

Caveats

Extra-click numbers are rough estimates derived from your own data, not forecasts.
The standard UI export keeps queries and pages in separate files, so cannibalization needs a query+page export (API, Looker Studio or BigQuery).
UI exports are capped at 1,000 rows per table and omit anonymized queries.

インストール方法

ダウンロードしたZIPを展開します（中に search-console-query-insights/ フォルダと SKILL.md があります）。
フォルダごと、使うエージェントのスキル置き場にコピーします。
- Claude：~/.claude/skills/（プロジェクト単位なら .claude/skills/）
- Hermes Agent：~/.hermes/skills/
- Codex：~/.agents/skills/／Cursor：~/.cursor/skills/
- Claude アプリ（claude.ai）：「カスタマイズ → スキル」からZIPをアップロード
エージェントを再起動し、スキル一覧に表示されることを確認します。

Windows・Mac 別、エージェント別のインストール手順