keyword-clusterer

guia-matthieu

Aktualisiert 2 days ago

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Über

Die Keyword-Clusterer-Fähigkeit gruppiert Keywords nach semantischer Ähnlichkeit und Intent unter Verwendung von Embeddings und hilft Entwicklern dabei, Keyword-Listen in Themencluster zu organisieren. Sie ist nützlich für Content-Planung, Site-Struktur-Mapping und die Identifizierung von Content-Lücken. Dieses Tool wandelt rohe Keyword-Daten in einen organisierten Content-Strategie-Rahmen um.

Schnellinstallation

Claude Code

Dokumentation

Keyword Clusterer

Group keywords by semantic similarity using embeddings - turn a keyword list into an organized content strategy.

When to Use This Skill

Content planning - Group keywords into topic clusters
Site structure - Map keywords to pages
Intent analysis - Categorize by search intent
Gap analysis - Find missing keyword themes
PPC organization - Group keywords for ad groups

What Claude Does vs What You Decide

Claude Does	You Decide
Structures analysis frameworks	Strategic priorities
Synthesizes market data	Competitive positioning
Identifies opportunities	Resource allocation
Creates strategic options	Final strategy selection
Suggests implementation approaches	Execution decisions

Dependencies

pip install scikit-learn sentence-transformers pandas click
# For simpler usage without ML:
pip install click pandas

Commands

Cluster Keywords

python scripts/main.py cluster keywords.csv --n-clusters 10
python scripts/main.py cluster keywords.csv --column keyword --n-clusters 15

Find Similar

python scripts/main.py similar "content marketing" --count 20

Analyze Intent

python scripts/main.py intent keywords.csv --column keyword

Examples

Example 1: Cluster Keyword Research

# Input: keywords.csv with 500 keywords
python scripts/main.py cluster keywords.csv --n-clusters 12 --output clustered.csv

# Output:
# Cluster 1 (45 keywords): "content marketing"
#   - content marketing strategy
#   - content marketing tips
#   - how to do content marketing
#
# Cluster 2 (38 keywords): "email marketing"
#   - email marketing tools
#   - best email marketing software
#   - email campaign tips
# ...

Example 2: Categorize by Intent

python scripts/main.py intent keywords.csv --column keyword

# Output:
# Intent Analysis
# ──────────────────────
# Informational: 234 (47%)
#   - how to, what is, guide, tips
# Commercial: 156 (31%)
#   - best, top, review, compare
# Transactional: 78 (16%)
#   - buy, price, discount, order
# Navigational: 32 (6%)
#   - login, contact, brand names

Search Intent Categories

Intent	Signals	Content Type
Informational	how, what, why, guide	Blog posts, guides
Commercial	best, top, review, vs	Comparisons, reviews
Transactional	buy, price, discount	Product pages
Navigational	[brand], login, contact	Landing pages

Clustering Methods

Method	Best For	Speed
semantic	Meaning-based grouping	Slower
lexical	Word overlap grouping	Faster
intent	Search intent categories	Fast

Skill Boundaries

What This Skill Does Well

Structuring strategic analysis
Identifying market opportunities
Creating strategic frameworks
Synthesizing competitive data

What This Skill Cannot Do

Replace market research
Guarantee strategic success
Know proprietary competitor info
Make executive decisions

Related Skills

content-repurposer - Create content for clusters
lighthouse-audit - Optimize cluster pages

Skill Metadata

Mode: centaur

category: seo-tools
subcategory: keyword-research
dependencies: [scikit-learn, sentence-transformers, pandas]
difficulty: intermediate
time_saved: 5+ hours/week

GitHub Repository

guia-matthieu/clawfu-skills

Pfad: skills/seo-tools/keyword-clusterer

ai-skillsanthropicclaude-codeclaude-skillsmarketingmcp-server

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