EEOとは？
EEOはEverything Engine Optimizationの略称で、SEO、AEO、GEO、LLMOを包括する用語です。このプロジェクトは、AIエンジンが生成する回答にブランドがどのように表示されるかを理解し、改善できるよう支援します。
EEOは、相互に関連する3つの機能で構成されています。
- EEO監査：実際の購入者が尋ねそうな質問をAIエンジンに投げかけ、返された回答におけるブランドの可視性を測定します。レポートには確認用の元の回答も含まれます。
- ブランドレジストリ：
eeo.brand.v1スキーマに準拠した、機械可読なブランドカードを保存します。ブランドは、公開プルリクエストでドメインを検証してカードを申請できます。 - サイトジェネレーター：ブランドカードを、
llms.txt、JSON-LD、AIクローラーを許可リストに登録するrobots.txtファイルを備えた静的サイトに変換します。
このプロジェクトは、可能な限りオープンで依存関係がなく、内容を確認できるよう設計されています。最適化サービス提供者向けの、より広範なルールと5項目の行動規約は、EEO標準にまとめられています。
AIにおけるブランドの可視性が重要な理由
購入者がAIエンジンにおすすめを尋ねると、回答は記事、レビュー、掲載ページなど、モデルが読み取った情報から組み立てられます。ブランド自身の説明は、構造化された形式でモデルに届くとは限りません。
EEOは、ブランドが事実を示すためのオープンな形式、ドメイン所有権を証明する公開プロセス、そしてエンジン、開発者、購入者が結果の情報を読み取れるようにするツールを提供することで、この問題に対処します。
EEOワークフローを選択
このリポジトリには、複数の利用方法があります。目的に合うものを選択してください。
- インストールせずにブラウザで簡単な監査を行うには、
eeo-local.htmlを使用します。 - 繰り返し実行するチェック、バッチ監査、データセット、定期的な再テストには、
cli.cjsを使用します。 - Dockerイメージを使用して、コミュニティブランドサイトをローカルで実行します。
- 監査ツールのセルフホスト型Web版には、
server.cjsとweb/プロジェクトを使用します。 - 監査を開発または調査のワークフローに統合する場合は、GitHub Action、MCPサーバー、Chrome拡張機能を使用します。
単一ファイルの監査を実行
1. ツールをダウンロードして開く
リポジトリからeeo-local.htmlをダウンロードし、ブラウザで開きます。この版では、Node.js、パッケージのインストール、サーバーは必要ありません。
2. エンジンを選択してキーを入力
26個のプリセット（中国発のエンジン11個を含む）を収録したカタログからエンジンを選択します。選択したエンジンに必要なAPIキーを貼り付けます。入力したキーはブラウザのlocalStorageに保存されます。
3. ブランドフォームに入力
ブランド情報を入力し、該当する業界を選択します。その後、監査を実行します。EEOは購入者を意識した質問を行い、回答内でブランドがどの程度目立って表示されるかを評価します。
4. レポートを確認してエクスポート
レポートには、SからDまでの評価、認知度と言及のスコア、エンジン別の内訳、すべての元の回答が含まれます。結果はJSONとしてエクスポートするか、共有や確認のためにPDFとして印刷できます。
CLIから監査を実行
コマンドラインのワークフローにはNode 18以降が必要です。CLIの中核ワークフローでは、依存関係のインストール手順はありません。
1. 設定ファイルを作成
サンプル設定をコピーし、使用するエンジンの設定とAPIキーを入力します。
cp config.example.json config.json設定はローカル環境に適した内容にし、公開リポジトリに秘密情報をコミットしないでください。
2. 1つのブランドを確認
ブランド名と業界を指定して、単一ブランドの監査を実行します。
node cli.cjs check 蜜雪冰城 --industry 餐饮CLIは設定された監査リクエストを送信し、対応する可視性の結果を生成します。
3. バッチ監査を実行
テキストファイルにブランド名を1行ずつ記載し、結果をCSVに出力します。
node cli.cjs batch brands.txt --csv result.csv複数のブランドを比較したり、再現可能なレポート作成プロセスを構築したりする場合に便利です。
4. データセットを監査
業界カテゴリに含まれるブランドを処理する場合は、データセット対応のコマンドを使用します。
node cli.cjs dataset 白酒 --limit 10--limitオプションにより、例の実行規模を小さく保てます。使用可能なすべてのコマンドを確認するにはnode cli.cjs --helpを実行してください。定期的な再テスト用のwatchも含まれています。
Dockerでコミュニティブランドサイトを実行
Dockerワークフローは、datasets/brands-1k.jsonからブランドサイトを生成します。エンジン監査ではなく生成済みのブランド情報を提供するため、APIキーは必要ありません。
docker build -t eeo-community .
docker run -p 8080:80 eeo-communityコンテナの起動後、http://localhost:8080を開きます。サイトにはブランドごとのページがあり、AIクローラー向けにllms.txt、JSON-LD、robots.txtをサポートしています。
このDocker設定は、セルフホスト型の監査サーバーとは異なります。監査サーバーについては、server.cjsとconfig.example.jsonを確認してください。Webインターフェースは次のコマンドでビルドできます。
cd web
npm install
npm run buildビルド済みのWebインターフェースもpublic/に含まれています。
リポジトリ構成を理解
eeo-local.htmlは26種類のエンジンプリセットを備えた単一ファイルの監査ツールです。cli.cjsは、check、batch、dataset、watch のワークフローを提供します。core.cjsには、CLI、MCPサーバー、GitHub Actionで使用される共通監査エンジンが含まれています。server.cjsはセルフホスト型サーバー版で、web/にはそのReactおよびViteのソースが含まれています。action/には、CIでブランドの可視性監査を実行するためのGitHub Actionが含まれています。mcp/には、Claude Desktop、Cursor、Windsurf向けのMCPサーバーが含まれています。extension/には、Chrome MV3のクイックチェック拡張機能が含まれています。datasets/には、ブランドの完全なコレクションと厳選されたシードデータが含まれています。platform/には、クレーム検証および確定処理用のスクリプトが含まれています。standards/taxonomy/には、業界特性と購入者向け質問バンクが含まれています。tools/には、サイト、llms.txt、スキーマ、インデックスの生成ツールが含まれています。
ブランドカードの所有権を主張または追加する
既存カードの所有権を主張する
ブランドはまず、datasets/ に既存のカードがないか検索してください。所有権の主張プロセスは platform/README.md に記載されており、公開プルリクエストを通じたドメイン検証を使用します。
このプロセスにより、そのブランドがカードに関連付けられた検証済みドメインを管理していることを示す、公開された記録が残ります。
不足しているブランドを追加する
ブランドが掲載されていない場合は、CONTRIBUTING.md に従ってカードを作成し、提出してください。プルリクエストを作成する前に、リポジトリのスキーマとコントリビューションルールに従ってください。
高度なワークフローと貢献のヒント
互換性のあるAIエンドポイントに接続する
エンジンウォッチャーは、検出カタログ向けに新しいエンジンプリセットを提案できます。CLI、セルフホスト型サーバー、MCPサーバーは、config.json を介してOpenAI互換エンドポイントに接続することもできます。プリセットを追加したり検出動作を変更したりする前に、コントリビューションガイドを確認してください。
定期監査を自動化する
スケジュールされた再テストには、CLIの watch コマンドを使用します。リポジトリの自動化には、action/ ディレクトリに、CIで可視性監査を実行できるGitHub Actionが用意されています。リポジトリには、クレーム検証、クレーム確定、月次セルフ監査のワークフローも含まれています。
AIツールでMCPサーバーを使用する
MCPサーバーは、Claude Desktop、Cursor、Windsurfで利用できます。共通監査エンジンを再利用するため、互換性のあるクライアントはMCP統合を通じてプロジェクトの監査機能にアクセスできます。設定には、config.example.json に記載されている共通のエンジン設定とキー設定を使用します。
業界分類を拡張する
分類のコントリビューターは、standards/taxonomy/ に業界特性ライブラリと購入者向け質問バンクを追加できます。受け入れルールは、分類README に記載されています。業界別名の追加は、最初の貢献として取り組みやすい内容です。
機械可読な公開用アセットを生成する
サイト生成ツールを使うと、ブランドカードを静的な情報サイトに変換できます。生成された出力は、llms.txt、JSON-LD、クローラー向けルールを通じて、エンジンやその他のツールがブランド情報を見つけやすくすることを目的としています。
監査結果を解釈可能な状態に保つ
EEOのレポートでは、スコアだけを公開するのではなく、すべての元のエンジン回答を保持します。実行結果を比較する際は、認知度や言及スコアとともに、エンジン別の内訳と元の回答を確認してください。これにより、広範な可視性の変化なのか、1つのエンジンまたは1つの質問による結果なのかを判別しやすくなります。
再現性のある結果を得るには、実行間で業界の選択、ブランドデータ、エンジン設定、バッチ入力を一貫させてください。新しいエンジンや分類を追加する場合は、後のレポートを公平に比較できるよう、変更内容を記録してください。
まとめ
EEOは、AIエンジンがブランドをどのように説明するかを測定し、ブランド情報を構造化された形式で公開するためのオープンなワークフローを提供します。インストール不要の監査には eeo-local.html から始め、バッチ処理やスケジュール実行にはCLIを使用し、ローカルのコミュニティインスタンスが必要な場合はDockerまたはセルフホスト型サーバーを利用してください。
基本的なワークフローを理解したら、ブランドカードの所有権を主張したり、分類データに貢献したり、エンジンプリセットを追加したり、監査をCIに統合したり、MCPサーバーを互換性のあるAI開発ツールに接続したりできます。プロジェクトはApache License 2.0の下で公開されていますが、標準ファイルと分類ファイルにはリポジトリに記載されたライセンスが適用されます。