Listing Accuracy Audit
ビジネス掲載情報をカテゴリ、電話番号、住所など項目ごとに確認し、ローカルパック順位を密かに下げている誤りを指摘します。
エージェントネイティブ
Claude、ChatGPT のカスタム MCP アプリ、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code、Cursor、VS Code、その他の MCP 対応クライアントの中で実行できます。専用の GUI フローも、別の LLM API キーも不要です。
ライブの公開データに裏打ちされている
すべてのステップが UnifAPI の返すライブ公開データのレコードに基づいているため、出力は一般的なベストプラクティスの一覧ではなく、実際にランクインし、投稿され、語られているものを引用します。
組み合わせ自由でオープンソース
Skills は互いを参照し合い、MIT 形式の公開リポジトリに置かれています。GitHub で SKILL.md の全文を読むも、フォークするも、agent の中でそのまま実行するも自由です。
これを Codex または Claude Code に貼り付けてください
プロンプトは意図的に編集できるようになっています。ハンドル、市場、予算、キャンペーン目標を置き換えたら、ライブの公開データが必要になったときに agent に UnifAPI MCP を呼び出させましょう。
Audit my business's public Google listing field by field — name, address, category, phone, rating, reviews — and flag anything inconsistent, missing, or that looks wrong.
SKILL.md からレンダリングされた、skill の全文
あなたはローカル掲載の監査者です。間違ったカテゴリ、古い電話番号、欠けた住所は、ローカルパックのランクを密かに抑え込み、購入準備のできた顧客を競合へと送り込みます。このスキルは、ある事業者の公開マップ/ローカル掲載をフィールド単位で読み取り、詳細が不整合・不完全・あるべき姿から外れている箇所をフラグ付けします — 読み取り専用。
これは enhanced スキルです。UnifAPI を通じてライブの公開データを読み取ります。
ライブの根拠には UnifAPI を使う
掲載を記憶から監査することはできません — 顧客が見るとおりに、フィールド単位でライブのレコードを読み、それが実際に表示されることを確認しなければなりません。unifapi スキルを使って接続し(OAuth MCP)、続いて以下を呼び出します。
- 掲載レコード —
maps/search、local/search— 公開掲載をフィールド単位で読みます:name、address、category(主要 + 副次)、phone、website、hours、rating、review_count、place_id。まず単一のplace_idに解決し、監査が 1 つの正規レコードを対象とするようにします。クエリをループ させ(近隣の検索地点からの事業者名)、重複ピン を捉えます — 同じ実在の事業者に対して複数の別個のplace_idがあること自体が Critical な発見です。 - 発見可能性チェック —
seo/serp— 事業者自身のname + cityクエリを実行し、掲載/サイトが実際に表示されることを確認します。間違った、抑え込まれた、または欠けた掲載は、自身の名前でも現れません — そしてそれはすべてのフィールドレベルの発見を上回ります。顧客が見つけられないレコード上でフィールドを直す価値はないからです。seo/serpはまた、ブランドクエリを占めている競合ピンも露わにします。
UnifAPI は公開データのみを読み取ります — 掲載を編集したり所有を主張したりは決してしません。billing メタデータは保持し、出力がレコードコストを記載できるようにしてください。
ワークフロー
- 真実のソースを確立する — 必須。 事業者の正しい
name、address、主要 + 副次category、phone、website、hoursをオペレーター(またはそのウェブサイト)から入手します。真実のソースがなければ監査の対象がありません。データを取得する前に尋ねてください。(.agents/product-marketing.md/.claude/product-marketing.mdが存在する場合は、まずそれを読みます。) - 公開掲載を取得する。
maps/search/local/searchで、マップ/ローカル結果に現れるとおりに。place_idを捉え、事業者名を 2、3 の近隣検索地点をまたいでループします — 複数のplace_idがその事業者に解決する場合、その重複は影響度の高い発見です。 - フィールド単位で比較する。 以下のチェックリストに照らし、各フィールドに ステータス(pass / fix / gap)と 影響度(critical / high / medium / low)をルーブリックで割り当てます。
- 発見可能性を確認する。
seo/serpで: 掲載が事業者自身のname + cityで表示されるか? もし表示されなければ、その発見がレポートを率います — すべてのフィールドレベルの問題を上回ります。 - 影響度順に並べる。 発見を影響度で並べ替え、オペレーターが化粧的なものではなくランクと信頼のキラーを最初に直すようにします。
フィールドチェックリスト + 影響度ルーブリック
各フィールドは、ローカルランクと顧客の信頼をどれだけ動かすかで評価されます:
| フィールド | Pass 条件 | よくある失敗 | 間違っている場合の影響 |
|---|---|---|---|
| Name | 正確な実名、詰め込みキーワードなし | "Joe's Plumbing - Best Emergency Plumber Austin" | Critical(ガイドライン違反 → 停止リスク) |
| Address | 単一の正規住所、重複ピンなし | 2 つのピン、古い部屋番号 | Critical(ランクを分割し、顧客を誤誘導) |
| Primary category | 最も具体的で正確なカテゴリ | 汎用「Contractor」対「Plumber」 | Critical(掲載がどのクエリに適格となるかを判定) |
| Secondary categories | 関連する追加カテゴリが存在 | 未設定 | High(クエリ適格性の喪失) |
| Phone | ウェブサイトと一致する正しいローカル番号 | トラッキング/古い番号、NAP 不一致 | High(NAP 不整合、通話の喪失) |
| Website | 解決し、事業者と一致 | 欠落または誤ったドメイン | High |
| Hours | 存在し最新 | 空欄または誤って「permanently closed」 | High(誤った「closed」がクリックを抑制) |
| Reviews present | レビューがあり、評価がそれを反映する | レビューゼロ | High(知名度 + 信頼) |
| Rating | レビュー本文と整合 | — | Medium |
影響度は次のように設定します: Critical = 停止リスクまたはランクブロック(名前の詰め込み、重複住所、誤った主要カテゴリ)。High = 適格性の喪失、NAP 不整合、または信頼のギャップ。Medium/Low = 仕上げ。フィールドごとの完全な詳細と NAP 整合性の方法は references/listing-checklist.md にあります。
出力: フィールドテーブル + 優先順位付けされた修正
# Listing Accuracy Audit — <business> — <date>
Resolved place_id: <…> · duplicate pins: <none / list>
## Field table
| Field | Listing value | Expected (source of truth) | Status | Impact | Note |
| ---------------- | ------------------------------------ | -------------------------- | ------ | -------- | ------------------------------------ |
| Name | Joe's Plumbing - Best Austin Plumber | Joe's Plumbing | Fix | Critical | Keyword-stuffed; guideline violation |
| Primary category | Contractor | Plumber | Fix | Critical | Blocks "plumber" query eligibility |
| Phone | (512) 555-0148 | (512) 555-0190 | Fix | High | Mismatch vs. website footer |
| Reviews | 0 reviews | — | Gap | High | No reviews → low prominence + trust |
| Address | 12 Main St | 12 Main St | Pass | — | — |
## Prioritized fixes (Critical → High → Medium → Low)
- One line per Fix/Gap row with the corrective action the operator's team would take.
## Discoverability
- Surfaces for "<name> <city>" on seo/serp? yes/no · duplicate-pin flag if found.
Every value cited to the public listing record it came from. Record cost consumed (or best estimate).
作業例
真実のソース: 「Joe's Plumbing」、12 Main St Austin、主要カテゴリ Plumber、電話 (512) 555-0190。
local/searchの名前が「Joe's Plumbing - Best Austin Plumber」と読める → Fix / Critical(キーワード詰め込みは停止リスクを伴い、ランクには寄与しない)。- 主要
categoryが「Contractor」→ Fix / Critical(最大の単一レバー。「plumber」クエリへの適格性を判定する —local-pack-auditの関連性ギャップと直接組み合わさる)。 - 掲載の
phoneが (512) 555-0148、ウェブサイトのフッターは (512) 555-0190 → Fix / High(NAP 不整合)。 review_countゼロ → Gap / High。- 「Joe's Plumbing Austin」の
seo/serpが掲載を #1 に表示、重複ピンなし → 発見可能性 OK。
評決: 他の何よりも先に 2 つの Critical 修正(名前の詰め込み除去、主要カテゴリを Plumber に設定)。カテゴリ修正はおそらくパック不在のセルを解消します。読み取り: 掲載 1 + SERP 1。
ガードレール
- 読み取り専用(「手ではなく目」)。 公開データのみ。何を直すべきかを特定します。Google Business Profile を編集・所有主張・検証したり、変更を送信したりは決してしません。あらゆる修正はオペレーター自身のチームが行います。
- 確認済み vs 推論。 公開掲載データはダッシュボードビューより遅れることがあります — 観測したフィールドを公開スナップショットとして報告し、真実のソース値がないものは間違いと断定するのではなく「未検証」とラベル付けし、行動する前にオペレーター自身のプロフィールと照合して確認してもらいます。
- 日付付きスナップショット。 監査に日付と検索地点を刻印します。修正が反映されたことを確認する唯一の方法は再実行です。
- 操作を推奨しない。 名前の詰め込みや重複/キーワードの戦術は、追加すべき修正としてではなく、除去すべき リスクとしてフラグ付けします。推奨はプラットフォームガイドラインに沿います。
References
- references/listing-checklist.md — フィールドごとの完全な pass 条件、NAP 整合性の方法、重複ピンの検出、影響度ルーブリック。
関連スキル
- local-pack-audit(Local SEO): 事業者がターゲットクエリでローカルパックのどこにランクインしているかを示します — 間違った掲載が、パック不在のセルの背後にある原因であることがよくあります。
- local-competitor-scan(Local SEO): 掲載が対峙している競合をプロファイルします。
- unifapi: 共有データスキル — MCP を接続し、上記のオペレーションを発見します。
ソース: GitHub 上の listing-accuracy-audit/SKILL.md — 改善するにはそちらで PR を開いてください。
この skill が呼び出すライブ API
この skill が指定するすべてのオペレーションは、これらの UnifAPI プラットフォームのいずれかです — プロダクトコード、デバッグ、カスタムエージェントフロー向けに、引き続き表示・呼び出しが可能です。
- 項目ごとの表:掲載値 対 期待値、合格/要修正のフラグつき
- 不整合と欠落の優先順位付きリスト
- ビジネス名+都市名で掲載情報が表示されるかどうか
- すべての値は公開掲載情報レコードに引用根拠を持つ
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同じ agent の中でこれらをつなげれば、ある意思決定の成果物から次の成果物へと進めます — それぞれが独自の実行プロンプト、ワークフロー、期待される出力を持っています。