Agent Skills by ALSEL
Anthropic Claudeデータ・分析⭐ リポ 0品質スコア 50/100

keyword-research

ユーザーが「キーワードを探して」と依頼した際に起動し、提供または連携されたデータをもとに検索ボリューム・難易度・検索意図・クラスターを優先的に分析するスキル。コンテンツ企画やSEO戦略の立案に役立つキーワードリサーチを効率的に行います。

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Use when the user asks to "find keywords"; prioritizes volume, difficulty, intent, and clusters from provided or connected data. 关键词研究/内容选题

SKILL.md 本文

キーワードリサーチ

SEOおよびGEOプランニング用のキーワードを発見、スコアリング、および分類します。

クイックスタート

Research keywords for [topic/product/service]
What keywords is [competitor URL] ranking for that I should target?

スキル契約

予想される出力:優先順位付けされたキーワードブリーフと、memory/research/用の標準的なハンドオフサマリー。

  • 読込先CLAUDE.md およびシェアされた State Model(利用可能な場合)からゴール、マーケット入力、ツールデータ、および事前戦略を読み込みます。
  • 書込先:ユーザー向けのリサーチ成果物および再利用可能なサマリーを書き込みます。
  • 昇格先memory/hot-cache.mdmemory/open-loops.md、および memory/research/ への永続的なキーワード優先順位、競合事実、および保留中の戦略決定を昇格させます。
  • 次のスキル:キーワードセットが市場比較の準備ができたら、competitor-analysis

ハンドオフサマリー

skill-contract.md §Handoff Summary Format の標準形式を出力します。

データソース

オプションの統合:~~SEOツール、~~検索コンソール。ツールがない場合は、シードキーワード、オーディエンス、ゴール、および既知のメトリクスをお尋ねします。CONNECTORS.md を参照してください。

手順

ユーザーがキーワードリサーチをリクエストした場合、8つのフェーズを実行し、各フェーズを [Phase X/8: Name] として告知します:

  1. スコープ — 製品、オーディエンス、ビジネスゴール、ドメインレーティング、地理、および言語を明確にします。
  2. 発見 — コア、問題、解決策、オーディエンス、および業界用語からシードします。
  3. バリエーション — 修飾子とロングテール パターンで展開します。
  4. 分類 — インテント(情報、ナビゲーション、コマーシャル、トランザクション)でタグ付けします。
  5. スコアリング — 難易度(1-100)を割り当て、Opportunity = (Volume × Intent Value) / Difficulty を計算します。Intent Value は 1 / 1 / 2 / 3
  6. GEOチェック — AI回答に適したクエリ(質問、定義、比較、リスト、ハウツー)をフラグします。
  7. クラスタリング — キーワードをピラーおよびクラスタートピックハブにグループ化します。
  8. 配信 — エグゼクティブサマリー、クイックウィン/グロース/GEO機会、トピッククラスター、コンテンツカレンダー、および次のステップを出力します。

品質基準:すべての推奨事項には少なくとも1つの具体的な数字が含まれます。一般的なアドバイスを具体的なキーワード+ボリューム+難易度+理由に書き直します。

参考資料:完全な8フェーズテンプレート、展開パターン、インテント表、難易度階層、機会マトリクス、GEOインジケーター、クラスタテンプレート、実用的 vs 一般的な例、および高度な使用方法については、references/instructions-detail.md を参照してください。

例の成果:150以上のキーワードを分析、23の高優先度機会、3つのフォーカスエリア全体で月間約45,000トラフィック潜在力。完全なサンプルは references/example-report.md を参照してください。

高度な使用方法

インテントマッピング、季節分析、競合ギャップ、およびローカルキーワードワークフローは references/instructions-detail.md に記載されています。

成功のコツ

シードから開始し、インテントを尊重し、クラスタリングを厳密に行い、クイックウィンを優先し、四半期ごとにレビューします。完全なメモは references/instructions-detail.md を参照してください。

結果を保存

配信後、memory/research/keyword-research/YYYY-MM-DD-<topic>.md を保存し、永続的な結論を memory/hot-cache.md に昇格させることを提案してください。

参考資料

次のベストスキル

プライマリ:competitor-analysis。その他:content-gap-analysis および serp-analysis

ライセンス: Apache-2.0(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
aaron-he-zhu
リポジトリ
aaron-he-zhu/seo-geo-claude-skills
ライセンス
Apache-2.0
最終更新
不明

Source: https://github.com/aaron-he-zhu/seo-geo-claude-skills / ライセンス: Apache-2.0

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本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: aaron-he-zhu · aaron-he-zhu/seo-geo-claude-skills · ライセンス: Apache-2.0