Ahrefsの代替になる？話題の「OpenSEO」をセルフホストして、SEO調査を一通り試してみた
皆さん、オープンソースのSEOツール「OpenSEO」って知っていますか？
OpenSEOは、DataforSEOと繋ぎこめるツールです。SemrushやAhrefsの代替として登場し、GitHubでも話題になりました。キーワード調査や被リンク分析だけでなく、CodexやClaude CodeからMCP経由でSEOデータを扱えるのが面白いところです。
気になったので、実際にCloudflareへセルフホストして一通り使ってみました。DataForSEO、Google Search Console、GA4を接続し、キーワード調査、競合分析、順位、被リンク、サイト監査、AI検索まで動かしています。
この記事では、OpenSEOは何ができるのか、既存のSEOツールと何が違うのか、実際に使ってどこが便利で、どこに使いにくさを感じたのかをまとめます。
実際の実データの取得結果、スクショや使ってみた上でのプロンプト、かかった費用や機能の所感までまとめてますので、ぜひブックマークしてください。
セルフホスト直後のダッシュボード。DataForSEOだけでなく、GSC・GA4・AIエージェントの接続状況も同じ画面で確認できます。
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OpenSEOは「Semrush・Ahrefsのオープンソース代替」として作られている
OpenSEOは、キーワード、順位、競合、被リンク、サイト監査、AI検索を一つの環境で扱えるSEOツールです。
公式GitHubでは、「SemrushとAhrefsのオープンソース代替」「自分とAIエージェントのためのオールインワンSEOツール」と説明されています。
特徴は、DataForSEOのAPIを使い、調査した分だけ支払うことです。セルフホストなら、OpenSEO自体の月額契約は必要ありません。
（話題のgotoも回避できるらしいです。）
もう一つがMCPです。CodexやClaude CodeなどのAIエージェントから、OpenSEOのSEOデータを直接呼び出せます。
公式サイトにも、「質の高いデータがなければ、AIは一般的な助言しかできない」と書かれています。OpenSEOの中心は、AIチャットを付けることではなく、AIに実データを渡すことです。
ただし、実際に使ってみると「Ahrefsと同じものを安く使える」という理解では、少しズレます。
OpenSEOでは、SEO調査に必要な機能を一通り使える
自分はまず、thinkmove.jpをプロジェクトとして登録しました。次にDataForSEOをつなぎ、Google Search ConsoleとGA4も接続しています。
実際に使えたのは、主に次の機能です。
- キーワードの検索需要、難易度、CPC
- 自社や競合が獲得しているキーワード
- 実際の検索結果
- 順位の定点観測
- 被リンクと参照ドメイン
- Search ConsoleとGA4の実績
- サイト内部のSEO指摘
- AI検索でのブランド言及
Keyword Researchで「SEO」を日本向け、最大150件、Autoの条件で検索すると、101件のキーワードが返ってきました。画面には検索ボリューム、CPC、競合性、Score、検索意図が並びます。
実際に表示された上位・注目語の一部がこちらです。CPCは画面に表示されたドル単位、ScoreはOpenSEO上の表示値をそのまま記載しています。
| キーワード | 月間検索数 | CPC | Score | 検索意図 |
|---|---|---|---|---|
| SEO | 40,500 | $5.84 | 66 | 情報収集 |
| SEOとは | 18,100 | $1.40 | 46 | 情報収集 |
| SEO対策費用 | 880 | $6.13 | 1 | 比較・検討 |
| SEO対策 自分で | 320 | $2.55 | 0 | 情報収集 |
| SEO対策 AI | 260 | $6.87 | 0 | 比較・検討 |
「SEO」のような広い言葉で調べると、定義、資格、求人、ツール、MEOまで混ざります。「SEO対策費用」と「SEO対策 費用」のような表記違いも別々に並びました。101件をそのまま企画一覧にするのではなく、重複と事業に合わない意図を落とす作業が必要です。
この「SEO」調査1回の費用は、約$0.024、1ドル150円換算で約4円です。101件取得したため、DataForSEO Labsの公式料金にある1リクエスト$0.012と、1件あたり$0.00012から概算しました。
機能だけを見ると、かなり広いです。一般的なSEO調査に加えて、GSC・GA4とAI検索まで同じプロジェクト内で扱えます。
一方、データを取得しただけで施策まで自動的に決まるわけではありません。「SEO 内製化」の関連語調査では300件取得できましたが、途中から関係の薄いキーワードも混ざりました。
OpenSEOが返すのは判断材料です。何を調べるか、どの数字を採用するかは、自分で決める必要があります。
DataForSEO・GSC・GA4をつなぐと、数字の意味まで確認できる
実際に使って便利だったのは、DataForSEO、Search Console、GA4を横断できることでした。
thinkmove.jpは、DataForSEO上で91件のキーワードを獲得していました。「AIモード」「プロンプト」など、AI関連の情報需要では一定の露出があります。
ところが、問い合わせにつなげたい主要LPを個別に調べると、結果が変わります。
- インハウスマーケティング共創支援
- AI活用研修
- 制作代行
この3ページは、DataForSEO上の獲得キーワードがすべて0件でした。
サイト全体には検索露出がある一方、サービスページは検索需要とまだ接続できていない。この違いをページ単位で確認できました。
被リンクも同じです。取得できた参照元46件のうち、主要サービスLPへ直接リンクしていたのは、共創支援LPへの1件だけでした。
記事や調査データには評価が集まっている一方、サービスを説明するページには、検索キーワードも外部リンクもほとんど集まっていませんでした。
キーワードの需要だけでなく、実際の流入とコンバージョン候補まで並べると、「検索されているか」から「事業につながっているか」へ確認範囲を広げられます。ここは、OpenSEOを単体のキーワードツールとして使う場合との大きな違いでした。
Prompt Explorerは、AIごとの回答と引用元の違いを見る機能だった
Prompt Explorerは、OpenSEOらしさがわかりやすい機能でした。
実際に「SEO対策を自社で進める場合、最初の3か月で何をすべきですか？」と質問し、日本、Web検索ありの同条件で4モデルを実行しました。ChatGPTは2,830トークン、Claudeは1,166トークン、Geminiは849トークン、Perplexityは2,003トークンの回答でした。Perplexityには引用元が9件付きました。
この質問が簡単に取得できる点は、LLMOの取り組みをやっているユーザーにもかなり使いやすい点でしょう。
弊社では、自前のアプリで計測を回していますが、DataforSEO経由でさまざまなプロンプトを取得できる点はかなり評価されます。
ちなみに、回答結果では、どのモデルも、1か月目は計測と現状分析、2か月目はコンテンツと内部対策、3か月目は検証と改善、という大枠は似ています。ただし、ChatGPTは週単位のタスクまで広げ、ClaudeとGeminiは短く整理し、Perplexityは出典付きで説明するなど、回答の粒度はかなり違いました。
Prompt Explorerは、回答の正しさを判定する機能というより、モデルごとの論点、引用元、ブランド言及の差を観察する機能だと感じました。
この4モデル比較1回の費用目安は約$0.19、約29円です。同じ4モデル、日本、Web検索ありで残高差を測った直前の実行では$0.192972でした。今回の追加実行は開始前の残高を控えていないため同条件の実測値を目安にしています。実際の料金は、LLM Responsesの公式料金にある基本料金に、モデルごとの入出力トークンとWeb検索料金を加えた金額です。
ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityへ同じ質問を投げ、回答と引用元を横並びにできます。今回は、支援会社選び、AIモード、AI Overviewの計測、LLMO診断、Claude CodeとGoogle Driveの連携など、13種類の質問を追加で試しました。
同じ質問でも、モデルごとに紹介する会社や参考記事はかなり変わります。通常検索で上位にいる記事が、そのままAI回答の引用元になるわけでもありませんでした。
Claude CodeとGoogle Driveを連携する質問では、自社の記事がClaudeの補助出典に入りました。ただし、本文で紹介された運営会社は別でした。引用されることと、会社名が回答に出ることも別です。
この結果だけで、AI検索に強いか弱いかを断定するのは無理があります。質問の言い回し、モデル、Web検索の有無で回答が変わるからです。
使い道としては、事業に近い質問を10本ほど決めておき、同じ条件で定期的に実行する方がしっくりきます。誰が挙がったか、どのページが引用されたか、前回から何が変わったかを見るための機能です。
Brand Lookupも同様で、表示された数字を成績表として受け取るより、変化を追う基準値として使う方がよさそうでした。
従量課金は安いが、「一通り調べて」で金額は変わる
OpenSEOをセルフホストする場合、SEOデータの取得費用はDataForSEOへ直接支払います。公式GitHubによると、Cloudflareのセルフホストは無料プランで動作し、ホスト版は月額10ドルです。ホスト版の画面に出る見積もりには、DataForSEOへのリクエストごとに28%が上乗せされています。
ここは少し紛らわしいです。1回の調査費用は数十円でも、DataForSEOへ入金するときの最低額は50ドルです。DataForSEOの公式ヘルプでは、登録時に1ドル分を試せて、入金した残高には有効期限がないと説明されています。
では、実際にいくら減ったのか。DataForSEOの残高を調査の前後で確認しました。日本円は1ドル150円で計算した目安です。
まず、この記事に載せた3つの具体的な作業を並べると、次の金額になります。
| 実際に行った作業 | 条件 | 費用の目安 | 円換算の目安 |
|---|---|---|---|
| Keyword Researchで「SEO」を検索 | 日本、Auto、101件取得 | 約$0.024 | 約4円 |
| Prompt Explorerで4モデルを比較 | 日本、Web検索あり | 約$0.19 | 約29円 |
| Site Auditでthinkmove.jpを監査 | 100ページ、Lighthouseなし | $0 | 0円 |
Keyword Researchは公式単価からの概算、Prompt Explorerは同条件の直前実測、Site AuditはOpenSEO自身のクローラーだけを使ったためDataForSEO課金は0円です。今回の監査はローカル環境で実行したためCloudflareの追加料金もありません。デプロイ先で実行する場合は、Workers、D1、R2の利用量が別に数えられます。
このほか、条件や取得範囲を変えて試した際の実費がこちらです。
| 依頼内容 | 実行した範囲 | 実費 | 円換算の目安 |
|---|---|---|---|
| Prompt Explorerを1問 | 4モデル、Web検索あり、日本 | $0.192972 | 約29円 |
| Prompt Explorerを3問 | 4モデル、同条件 | $0.424639 | 約64円 |
| Prompt Explorerを13問 | 4モデル、同条件 | $2.111617 | 約317円 |
| 市場調査セット | 8語の指標、3件のSERP、競合3社の獲得語・被リンク | $0.402312 | 約60円 |
| 拡張調査セット | 100ページ監査、30語の指標、関連語、10件のSERP、被リンクなど | $0.538856 | 約81円 |
| Brand Lookup | 1ドメイン | $0.604000 | 約91円 |
これは公式の固定単価表ではなく、今回のアカウントで減った実費です。取得件数、AIの回答量、使うモデル、エラーの有無で金額は変わります。特に「競合も含めて一通り調べて」とAIへ頼むと、裏側でキーワード、SERP、被リンクなど複数のAPIを呼ぶため、クリック1回分の金額では収まりません。
費用計測時点で、一連の試用によりDataForSEOから引かれたのは合計$4.543908、同じ換算で約682円でした。何度も条件を変えてPrompt Explorerを実行し、監査や競合調査まで試した金額です。この記事用に後から追加実行した1問分は、この合計には含めていません。
費用を抑えたいなら、依頼を次のように区切ると管理しやすい印象です。
まずGSCとGA4の無料データだけで見てください。有料のDataForSEO調査はまだ実行しないでください。
候補5語だけ検索ボリュームとCPCを取り、SERP確認は上位3語に絞ってください。
Prompt Explorerは2問、4モデル、日本、Web検索ありで実行してください。前後の残高差も出してください。
OpenSEOの従量課金は、月額ツールを毎日使わない人には相性がいいと思います。ただし、AIへ曖昧に広い調査を頼むと、安いリクエストが積み上がります。調査範囲と残高差をセットで残す運用が必要でした。
サイト監査は、件数より内訳を見る必要がある
thinkmove.jpを対象に、Lighthouseを外して100ページのサイト監査を実行しました。クロールは完了し、平均応答時間は230ミリ秒、指摘は192件でした。
今回はローカル実行なのでCloudflareの追加料金もありません。Cloudflareへデプロイした環境で実行する場合は、Workers、D1、R2の利用量が別に数えられます。
内訳は警告118件、情報74件です。
実は、このデータを取得する前に、実行した際は79件だったため、クロール上限や対象ページによって総数が大きく変わることもわかりました。監査件数だけを比較するなら、実行条件も一緒に残さないと意味がありません。
一覧としてはわかりやすいです。でも、どれが集客や問い合わせに影響しているのかは、この件数だけでは判断できません。ページの役割によっては、メタディスクリプションがなくても先に直す必要がない場合があります。
まとめると、OpenSEOの監査結果も、ページの目的やSearch Consoleの実績と照らして人間が判断する必要がある、この辺りは他ツールとそれほど差は感じませんでした。
OpenSEOの強みは、MCPからSEOデータを呼び出せることにある
OpenSEOの特徴は、月額の安さだけではありません。
一度つないだデータを、MCP経由でAIから呼び出せることです。
たとえば今回は、Search Consoleの検索実績、GA4の流入とキーイベント、DataForSEOの検索需要、実際のSERP、被リンク、4モデルのAI回答を順番に確認しました。
画面だけで同じことをやると、各メニューを開いて数字を見比べる必要があります。AIから呼び出すと、「サービスLP3ページに獲得語があるか」「被リンクはどこへ集まっているか」といった問いに沿って調査できます。
ただし、AIが勝手に正しい結論を出してくれるわけではありません。
今回も、GA4の管理画面上は問題0件でしたが、弊社のCVとgenerate_leadの発生場所と件数には違和感がありました。管理画面が正常でも、計測の意味まで正常とは限りません。
SEOの提案も同じです。攻めるキーワードを出して、シミュレーションを作って、それで議論が終わることは多い。でも、その先の制作や計測までつながらなければ、後から「うまくいかなかった」となります。
OpenSEOは、その判断を代わりにやってくれるツールではありません。
判断に必要なデータを、AIと一緒に取りに行きやすくするツールです。
実際に使った印象は、「安い代替」より「自分で育てるSEO環境」だった
OpenSEOを触る前は、もっと簡単なAhrefsを想像していました。
今回は、検索需要、GSC、GA4、SERP、被リンク、サイト監査、AI回答という7種類のデータを確認しました。
キーワードや被リンクを単発で見るだけなら、既存のSEOツールの方が速い場面は多いと思います。セットアップも必要ですし、関連語のノイズやCloudflareの制限にも自分で向き合う必要があります。
その代わり、GSC、GA4、DataForSEO、AI検索を一つの文脈で扱えます。コードが公開されているので、自分の業務に合わせて機能やSkillを足すこともできます。
向いているのは、次のような人です。
- 月額の高いSEOツールを毎日は使わない
- 必要な調査へ必要な分だけ課金したい
- CodexやClaude CodeとSEOデータをつなぎたい
- GSCやGA4も含めて判断したい
- セルフホストや不具合の切り分けを面倒だと思わない
逆に、ログインした瞬間に完成された競合レポートが欲しい人には、まだ向いていないと思います。
OpenSEOは、Ahrefsをそのまま置き換えるものではありませんでした。
SEOのデータをAIへ渡し、自分の問いに合わせて調査する環境として見ると、かなり面白いです。
実際に使うと、サイト全体の検索露出とサービスページの露出の差、被リンクの集まり方、AI検索での言及状況まで確認できました。単発の数字ではなく、複数のデータを同じ問いで調べられたことが一番の収穫です。
完成されたSEOレポートをすぐ見たい人より、AIと一緒に調査の仕方を組み立てたい人に向いている。実際に使った範囲では、そういうツールだと感じました。
aimarkでは、こういう実務検証も共有しています
運営しているaimarkでは、今回のような「実際に使ってみてどうだったか」というAI活用の検証や、マーケティング実務での試行錯誤が日々共有されています。
単なるツール紹介ではなく、どの業務に使えたのか、どこで詰まったのか、どんな条件なら実務投入できそうかまで、かなり具体的な話が流れているのが特徴です。
まず雰囲気を知りたい方は、aimark公式サイトを見てみてください。コミュニティの概要や活動内容、参加方法をまとめています。
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