keyword-clusterer
について
キーワードクラスタリングスキルは、埋め込み技術を用いてキーワードを意味的類似性と意図によってグループ化し、開発者がキーワードリストをトピッククラスターに整理することを支援します。これはコンテンツ計画、サイト構造のマッピング、コンテンツギャップの特定に有用です。このツールは、生のキーワードデータを体系的なコンテンツ戦略フレームワークへと変換します。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add guia-matthieu/clawfu-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skillsgit clone https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills.git ~/.claude/skills/keyword-clustererこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
ドキュメント
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 リポジトリ
関連スキル
content-collections
メタこのスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。
polymarket
メタこのスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。
creating-opencode-plugins
メタこのスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。
sglang
メタSGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。
