# keyword-research

Скилл собирает ключевые слова по теме, оценивает частотность и сложность, разбивает на кластеры и выдаёт план контента.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1900 установок · ★ 3013
- Автор: aaron-he-zhu
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills/tree/HEAD/seo-geo/survey/keyword-research/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-25
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/aaron-he-zhu-keyword-research

## Что делает

Скилл ведёт исследование в восемь фаз: сначала уточняет продукт, аудиторию, цель, географию и язык, потом разворачивает семена по модификаторам и длинному хвосту. Каждое слово получает метку интента, оценку сложности от 1 до 100 и балл `Opportunity = (Volume × Intent Value) / Difficulty`. Дальше идёт проверка на пригодность для ответов ИИ, кластеризация в pillar и cluster и выдача с Executive Summary, быстрыми победами и календарём.

Метрики помечаются как Measured, User-provided, Calculated, Estimated, Proxy или Unknown, с источником и временем наблюдения. Если для решения не хватает данных, балл становится `NOT_SCORED`. Это повод проверить, что у вас подключено, прежде чем ждать готовый список.

Без внешних инструментов скилл просит семена, аудиторию и цели. Есть локальный помощник на Python: `python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/connectors/suggest.py" "<seed>" --expand` собирает идеи из Google Autocomplete через неофициальный эндпоинт. Для частотности и сложности нужен SEO-инструмент или своя Search Console. Отдельно есть выборка живого SERP через Firecrawl без ключа и прокси спроса по просмотрам статей Википедии — это внимание, а не объём поиска, поэтому в цифру частотности оно не превращается.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills --skill keyword-research -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/keyword-research/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/keyword-research/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills --skill keyword-research -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/keyword-research/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills --skill keyword-research -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/keyword-research/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills keyword-research
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/keyword-research/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills --skill keyword-research -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills --path seo-geo/survey/keyword-research
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/keyword-research/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills --skill keyword-research -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills/tree/HEAD/seo-geo/survey/keyword-research/SKILL.md

## Когда брать
- собрать список ключевых слов под новую страницу или кампанию
- разложить слова по интенту и кластерам
- оценить сложность и приоритет по формуле Opportunity
- найти длинный хвост и модификаторы к семени
- вытащить из Search Console запросы на позициях 5–20

## Примеры запросов агенту
- Исследуй ключевые слова для сервиса доставки кофе, рынок Россия, русский язык
- Разложи эти ключевые слова по интенту и собери кластеры
- Найди длинный хвост к семени «купить кофемашину»

## Похожие
- [ecommerce-keyword-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ecommerce-keyword-research.md) — скилл · 1300 установок
- [keyword-clustering](https://affpapa.org/nevibecode/skills/keyword-clustering.md) — скилл · 6600 установок
- [developer-keyword-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/developer-keyword-research.md) — скилл · 10000 установок
- [etsy-keyword-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/etsy-keyword-research.md) — скилл · 1200 установок
- [seo-competitor-pages](https://affpapa.org/nevibecode/skills/seo-competitor-pages.md) — скилл · 7600 установок
- [blog-cannibalization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/blog-cannibalization.md) — скилл · 2500 установок

## Другие версии с тем же именем
- [keyword-research · every-app](https://affpapa.org/nevibecode/skills/every-app-keyword-research.md) — 6800 установок
- [keyword-research · appeeky](https://affpapa.org/nevibecode/skills/appeeky-keyword-research.md) — 3700 установок
- [keyword-research · aaron-he-zhu](https://affpapa.org/nevibecode/skills/keyword-research.md) — 6800 установок
- [keyword-research · kostja94](https://affpapa.org/nevibecode/skills/kostja94-keyword-research.md) — 1500 установок
- [keyword-research · openclaudia](https://affpapa.org/nevibecode/skills/openclaudia-keyword-research.md) — 478 установок

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md