MCP HubMCP Hub
SKILL·B0FCE6

seo-keyword

rampstackco
Обновлено 23 days ago
4 просмотров
953
132
953
Посмотреть на GitHub
Метаwordaidesign

О программе

Этот навык проводит комплексное исследование ключевых слов, выявляя поисковые запросы, классифицируя их намерения и группируя их в тематические кластеры для планирования контента. Он помогает разработчикам расставлять приоритеты в SEO-возможностях при запуске новых сайтов, планировании контент-календарей или построении тематических стратегий. Навык не зависит от технологического стека и работает с любым источником данных по ключевым словам.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add rampstackco/claude-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/rampstackco/claude-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/rampstackco/claude-skills.git ~/.claude/skills/seo-keyword

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Keyword Research

Find the queries worth ranking for, classify them by intent, cluster them into topics, and prioritize what to produce. Stack-agnostic. Tool-agnostic (works with any keyword tool).


When to use

  • Starting a new site or content section
  • Planning a content calendar
  • Looking for ranking opportunities on an existing site
  • Understanding search intent before writing
  • Building topic clusters for internal linking
  • Identifying content gaps vs competitors

When NOT to use

  • Optimizing a single page where the target query is already known (use seo-onpage)
  • Comparing your site to a competitor across many dimensions (use seo-competitor)
  • Auditing existing content for performance (use seo-content-audit)

Required inputs

  • The site or topic area
  • The target audience and what they need
  • A keyword tool (Ahrefs, Semrush, Moz, Google Keyword Planner, or similar) OR access to search console for an existing site
  • Optional: 3 to 5 known competitors to seed the research

If no tool is available, the skill still works using SERP inspection and search console data alone, but the volume estimates will be rough.


The framework: 4 stages

Stage 1: Discover

Cast a wide net. Sources:

  • Seed terms from the brief or the user's vocabulary
  • Competitor keywords (any keyword tool will export these)
  • Search console queries for an existing site (find the page-1 and page-2 queries)
  • Related searches and "People also ask" in actual SERPs
  • Customer language (support tickets, sales calls, reviews)
  • Forum and community language (Reddit, niche forums, Stack Overflow)

Goal: 200 to 500 candidate keywords for a typical content sprint. More if planning a year of content.

Stage 2: Classify by intent

Every keyword maps to one of four intents. Get this right or the rest is noise.

IntentSignalPage type that wins
Informational"how to," "what is," "why," "best way to"Article, guide, tutorial
Navigationalbrand or product name + modifierBrand homepage, product page
Commercial"best," "review," "vs," "comparison," "alternatives"Listicle, comparison, review
Transactional"buy," "price," "deal," "near me," "for sale"Product page, category page

A keyword tool's volume tells you the demand. The SERP tells you the intent. When in doubt, look at what's actually ranking. If page 1 is articles, the query is informational. If page 1 is product pages, it's transactional.

Hybrid intents exist. "Best running shoes" is commercial-investigational. "Best running shoes under $100" is the same intent narrowed by a budget filter. Treat hybrids as their dominant intent and note the modifier.

Stage 3: Cluster

Group keywords that should target the same page (or topic cluster).

Two clustering approaches:

Approach A: SERP overlap. If two keywords share at least 3 of the top 10 results, they target the same page. This is mechanical and reliable.

Approach B: Topical relevance. Group keywords by the underlying topic, not just word overlap. "How to start a podcast" and "podcast equipment for beginners" are the same topic, different facets.

Use both. A typical cluster has:

  • 1 primary keyword (highest volume, broadest intent)
  • 5 to 15 secondary keywords (variations and long-tails)
  • 1 page that targets them all

Stage 4: Prioritize

For each cluster, score on three dimensions:

Opportunity (1 to 5):

  • Volume (raw search demand)
  • Click potential (some queries answer themselves in the SERP, lowering CTR)
  • Conversion potential (does this query attract buyers or browsers?)

Difficulty (1 to 5):

  • Domain authority of top results
  • Backlink count of top results
  • Content depth and freshness of top results
  • Whether the SERP has features (featured snippets, AI overview, video carousel) that compete with organic

Strategic fit (1 to 5):

  • Does it serve our audience?
  • Does it support our positioning?
  • Does it link to commercial pages naturally?

Priority score = Opportunity + Strategic fit - Difficulty.

Rank the clusters. Top 20 percent get produced first.


Workflow

  1. Define the scope. What site, what topic area, what audience.
  2. Run discovery. Pull seeds, competitor exports, search console data, SERP inspections. Aim for 200 to 500 candidates.
  3. Deduplicate and clean. Remove obvious junk, brand misspellings, irrelevant terms.
  4. Classify by intent. Mark each keyword.
  5. Cluster. Group into topical clusters. Aim for 20 to 50 clusters.
  6. Score each cluster on opportunity, difficulty, and strategic fit.
  7. Prioritize. Rank by composite score. Identify the top 10 to 20 clusters to produce first.
  8. Output. Use the template in references/keyword-research-template.md.

Failure patterns

  • Chasing volume without intent. A 10,000-volume informational keyword does not drive purchases. Match query to commercial outcome.
  • Targeting impossibly competitive keywords. New sites cannot rank for "credit cards." Find the underserved long-tail variant.
  • Ignoring search console. Existing sites already rank for queries they did not target. These are the easiest wins.
  • Treating clusters as one-keyword-per-page. A page can target 10 to 30 related keywords. One-keyword-per-page leads to thin, cannibalized content.
  • Ignoring SERP features. A query with a featured snippet, AI overview, and a video carousel above the organic results may not be worth pursuing.
  • Static keyword research. Search demand shifts. Refresh the research at least annually for evergreen sites, quarterly for fast-moving topics.

Output format

Default output: a spreadsheet (CSV or sheet) with one row per keyword and one row per cluster, plus a markdown summary with the top 10 to 20 clusters detailed.

Recommended columns for the keyword sheet:

ColumnSource
KeywordDiscovery
VolumeTool
DifficultyTool
IntentManual classification
SERP featuresManual or tool
ClusterStage 3
Cluster role (primary/secondary)Stage 3
Opportunity scoreStage 4
Strategic fitStage 4
PriorityComposite
NotesFree text

If required data is unavailable

This skill's output depends on data, measurements, or tool results it cannot generate on its own. When a required input, tool, or data source is unavailable or unverifiable, the sanctioned output is the deliverable with the gap stated: what was needed, what was actually obtained or verified, and which parts of the output are affected. Fabricating, estimating, or interpolating a required number to complete the deliverable is never sanctioned. A stated gap is a complete answer.


Reference files

GitHub репозиторий

rampstackco/claude-skills
Путь: dist/codex/.agents/skills/seo-keyword
0
agent-skillsai-agentsanthropicclaudeclaude-aiclaude-code
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill seo-keyword?

seo-keyword — это Claude Skill от rampstackco. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с seo-keyword, без дополнительных запросов.

Как установить seo-keyword?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте seo-keyword в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится seo-keyword?

seo-keyword относится к категории Мета.

Можно ли использовать seo-keyword бесплатно?

Да. seo-keyword размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

content-collections
Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык
polymarket
Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык
creating-opencode-plugins
Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык
sglang
Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык