关键词研究

发现、评分并聚类关键词，用于 SEO 与 GEO 策略规划。

快速上手

为 [主题/产品/服务] 研究关键词

[竞品 URL] 正在排名哪些关键词？我是否应将其作为目标？

技能契约（Skill Contract）

预期输出：一份优先级明确的关键词简报，外加一份符合 memory/research/ 标准交接格式的摘要。

• 读取内容：主题或种子关键词、目标市场/语言、业务目标、网站 DR（Domain Rating），以及用户提供的或工具产出的任意指标数据。
• 输出内容：面向用户的可交付研究成果，以及一份可复用的摘要。
• 推送内容：将持久有效的关键词优先级、竞品事实、待决策略决策，分别同步至 memory/hot-cache.md、memory/open-loops.md 和 memory/research/。
• 完成标准：每个入选关键词均须标注搜索量（Volume）、难度（Difficulty）和用户意图（Intent），若某项不可得则明确标为 N/A；关键词须按“支柱主题（Pillar）+ 聚类主题（Cluster）”结构分组；最终交付成果中至少需明确命名 3 个已排序的 Quick Win / Growth / GEO 机会点。
• 下一核心技能：当关键词集就绪、可开展市场对标时，启动 competitor-analysis。

交接摘要（Handoff Summary）

按 skill-contract.md §Handoff Summary Format 中定义的标准结构输出。

数据源

可选集成：~~SEO tool、~~search console。若未接入任何工具，则需向用户主动索取种子关键词、目标受众、业务目标，以及任何已知指标。详见 CONNECTORS.md。

零依赖本地辅助工具（无需外部工具）：python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/connectors/suggest.py" "" --expand 可从 Google 自动补全（⚠️非官方接口）免费抓取关键词创意。但搜索 量级 / 难度 仍需依赖 ~~SEO tool 或自有 Search Console 数据。详见 scripts/connectors/README.md。

免密实时 SERP 抽样：python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/connectors/firecrawl.py" search "" --limit 10（Firecrawl 免密免费版，约 1,000 积分/月，无需 API Key）可返回实际在该关键词下获得排名的主体——将前 10 名域名及其页面格式输入意图判断与难度评估流程，即可将结果作为 Measured（实测）证据，而非主观猜测。搜索量仍需 ~~SEO tool 或 GSC 支持。

免密主题需求代理指标：python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/connectors/pageviews.py" "" --months 12 返回该主题在维基百科上的真实关注度时间序列——当无搜索量工具可用时，此数据可提供 Measured 的趋势方向与季节性证据。注意：这是 关注度，而非搜索量 ——仅可用于横向对比主题热度及择时规划，绝不可直接引用为具体搜索量数值。

触手可及式快捷路径（当已接入 ~~search console）：在广泛探索之前，优先挖掘自身 GSC 查询数据中当前排名位于 ~5–20 位的词——即首页长尾及第二页流量。这些词代表已被验证的需求，只需小幅优化即可转化，因此是最快见效的机会集合。Search Analytics API 默认按点击量排序，且 不支持位置过滤，故需请求较高 rowLimit，再于客户端侧筛选出第 5–20 名区间，并为该短名单补全搜索量 / 难度 / 意图信息。请优先处理该集合，并将其所有指标标记为 Measured。

操作指南

当用户提出关键词研究请求时，执行以下八个阶段，并在每个阶段开始时以 [阶段 X/8：名称] 明确宣告：

1. 界定范围（Scope） — 明确产品、受众、业务目标、DR、地域及语言。
2. 初步发现（Discover） — 基于核心概念、用户问题、解决方案、目标受众及行业术语生成初始词集。
3. 变体拓展（Variations） — 加入修饰词及长尾模式进行扩展。
4. 意图分类（Classify） — 按用户意图打标签（信息型、导航型、商业型、交易型）。
5. 综合评分（Score） — 赋予难度分（1–100），并计算 Opportunity = (Volume × Intent Value) / Difficulty，其中 Intent Value 对应值为 1 / 1 / 2 / 3。
6. GEO 检查（GEO-Check） — 标记适配 AI 回答的查询类型，如提问句、定义类、对比类、列表类及“如何做（how-to）”类。
7. 聚类组织（Cluster） — 将关键词归入“支柱主题 + 聚类主题”结构化中心。
8. 成果交付（Deliver） — 输出执行摘要（Executive Summary）、Quick Wins / Growth / GEO 机会点、主题聚类（Topic Clusters）、内容日历（Content Calendar）及后续步骤（Next Steps）。

为每一项指标明确标注其来源属性：Measured（来自工具导出或实测数据）、User-provided（用户自行提供）或 Estimated（模型推理估算）；严禁将估算值冒充为实测值；若某必需指标不可获取，请如实标注为 N/A —— 绝不虚构。

影响 × 置信度视角（Impact × Confidence lens，可选，叠加于第 5 阶段之上）

当拥有比单纯搜索量与难度更丰富的信号时，可在 Opportunity 评分基础上增加第二轮加权评估：

• 影响（Impact） = 搜索量 + CPC + 漏斗阶段 + 趋势方向（赢得该词的实际价值）。
• 置信度（Confidence） = 难度 + 当前排名位置 + 主题权威度（你实际赢得该词的可能性）。
• 优先级 = 影响 × 置信度 — 突出兼具高价值 与 高可赢性（win-ability）的关键词，而不仅是高搜索量词。

依据关键词文本模式，为其标注漏斗阶段：

• BOFU — 商业型/交易型，或含 “pricing”、“best”、“vs”、“services”、“agency”、“hire”、“buy” 等词。
• MOFU — 信息型但含购买信号：如 “how to”、“guide”、“roi”、“case study”、“review”。
• TOFU — 纯信息型（定义类、宽泛提问类）。

若目标为营收增长，请优先处理 BOFU 类词；若目标为覆盖广度或提升 GEO 回答覆盖率，则侧重 TOFU / MOFU 类词。（Impact×Confidence 与漏斗阶段评分逻辑借鉴自外部 SEO 运营竞品分析框架）

质量门槛：每项建议必须包含至少一个具体数字。请将泛泛而谈的建议重写为具象表述：关键词 + 搜索量 + 难度 + 合理依据。

参考文档：详见 references/instructions-detail.md，内含完整八阶段模板、扩展模式、意图分类表、难度分级标准、机会矩阵、GEO 判定指标、聚类模板、可执行建议 vs 泛泛建议示例，以及高级用法说明。

示例

详见 references/example-report.md，内含一份完整实操样例报告。

保存结果

写入路径：memory/research/keyword-research/YYYY-MM-DD-.md；并将持久有效的关键词优先级同步至 memory/hot-cache.md。参见 Skill Contract §Save Results Template。

参考资料

• 操作指南详解 — 工作流、评分逻辑、聚类模板、高级用法
• 关键词意图分类体系（Keyword Intent Taxonomy） — 意图信号识别与内容映射规则
• 主题聚类模板（Topic Cluster Templates） — 支柱主题与聚类主题构建模式
• 关键词优先级框架（Keyword Prioritization Framework） — 评分与排序规则
• 示例报告（Example Report） — 完整实操样例

下一最优技能

主推技能：competitor-analysis；次要推荐：content-gap-analysis 和 serp-analysis。