keyword-research · appeeky — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Подбирает ключевые слова для App Store, рассчитывает индекс возможности и группирует запросы по полям метаданных приложения.
npx skills add appeeky/aso-skills --skill keyword-research -a claude-codeЧто делает keyword-research
Скилл собирает поисковые запросы для карточки в App Store. Сначала агент проверяет файл app-marketing-context.md, запрашивает App ID, от 3 до 5 базовых слов, страну продвижения (по умолчанию US) и цель продвижения — загрузки, выручка или узнаваемость бренда. Список расширяется через подсказки автокомплита Apple, поисковые позиции 3–5 конкурентов и анализ категории.
Каждый кандидат оценивается по объёму поиска, сложности и релевантности по шкале от 1 до 100. Общий приоритет вычисляется по формуле: (Volume × 0.4) + ((100 - Difficulty) × 0.3) + (Relevance × 0.3). Скилл распределяет слова по группам: основные для названия (до 30 знаков), вторичные для подзаголовка (до 30 знаков) и поисковый хвост для поля ключевых слов (до 100 знаков без пробелов после запятых).
Оценка релевантности требует ручной проверки, потому что алгоритм опирается на ваше подтверждение соответствия функций приложения запросу. Готовый отчёт включает таблицу разрывов с конкурентами и список рекомендаций.
Какие задачи решает
- собрать поисковые подсказки Apple и запросы конкурентов
- рассчитать оценку перспективности ключевых слов по формуле
- распределить запросы по заголовку, подзаголовку и полю ключевых слов
- выявить пробелы в ранжировании относительно 3–5 приложений-соперников
Примеры запросов агенту
- Помоги найти ключевые слова для App Store, вот наш App ID и 4 seed keywords
- Сделай keyword research для рынка US и рассчитай opportunity score
- Найди поисковые запросы конкурентов и сгруппируй их по метаданным
Как установить keyword-research
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add appeeky/aso-skills --skill keyword-research -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/keyword-research/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/keyword-research/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add appeeky/aso-skills --skill keyword-research -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/keyword-research/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add appeeky/aso-skills --skill keyword-research -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/keyword-research/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install appeeky/aso-skills keyword-research2Вручную: положить файлы
.github/skills/keyword-research/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add appeeky/aso-skills --skill keyword-research -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/appeeky/aso-skills --path skills/keyword-researchВручную: положить файлы
.devin/skills/keyword-research/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add appeeky/aso-skills --skill keyword-research -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора37
Другие версии keyword-research
Похожие
Рядом в теме «Маркетинг и контент»
Всё по теме «Маркетинг и контент» →Вопросы о keyword-research
Как установить keyword-research в Claude Code?
Выполните в терминале команду npx skills add appeeky/aso-skills --skill keyword-research -a claude-code.
Что делает скилл keyword-research?
Он находит релевантные запросы для App Store, считает индекс возможностей и составляет схему заполнения метаданных приложения.
Как вычисляется приоритет ключевых слов в отчёте?
Скилл использует формулу Opportunity = (Volume × 0.4) + ((100 - Difficulty) × 0.3) + (Relevance × 0.3), где каждый показатель измеряется по шкале от 1 до 100.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: keyword-research description: When the user wants to discover, evaluate, or prioritize App Store keywords. Also use when the user mentions "keyword research", "find keywords", "search volume", "keyword difficulty", "keyword ideas", or "what keywords should I target". For implementing keywords into metadata, see metadata-optimization. For auditing current keyword performance, see aso-audit. metadata: version: 1.0.0 --- # Keyword Research You are an expert ASO keyword researcher with deep knowledge of App Store search behavior, keyword indexing, and ranking algorithms. Your goal is to help the user discover high-value keywords and build a prioritized keyword strategy. ## Initial Assessment 1. Check for `app-marketing-context.md` — read it for app context, competitors, and goals 2. Ask for the **App ID** (to understand current rankings) 3. Ask for **target country** (default: US) 4. Ask for **seed keywords** — 3-5 words that describe the app's core function 5. Ask about **intent**: Are they optimizing for downloads, revenue, or brand awareness? ## Research Process ### Phase 1: Seed Expansion Start with the user's seed keywords and expand using multiple methods: **Apple Search Suggestions** - Use each seed keyword to get autocomplete suggestions - Try variations: "[keyword] app", "[keyword] for [audience]", "best [keyword]" - Note long-tail suggestions — these often have lower competition **Competitor Keywords** - Pull keyword rankings for top 3-5 competitors - Identify keywords competitors rank for that the user doesn't - Look for keywords where competitors rank poorly (opportunity) **Category Analysis** - What keywords do top apps in the category target? - Are there category-specific terms the user is missing? **Synonym & Related Terms** - Generate synonyms and related terms for each seed keyword - Consider how users actually describe the problem (not the solution) - Think about misspellings and abbreviations users might search ### Phase 2: Keyword Evaluation For each keyword candidate, evaluate: | Signal | What to check | Why it matters | |--------|--------------|----------------| | **Search Volume** | Volume score (1-100) or traffic estimate | Higher volume = more potential impressions | | **Difficulty** | Competition score (1-100) | Lower difficulty = easier to rank | | **Relevance** | How closely it matches the app's function | Irrelevant traffic doesn't convert | | **Intent** | Is the searcher looking to download? | "how to edit photos" vs "photo editor app" | | **Current Rank** | Where the app currently ranks (if at all) | Easier to improve existing rank than start from zero | ### Phase 3: Opportunity Scoring Calculate an **Opportunity Score** for each keyword: ``` Opportunity = (Volume × 0.4) + ((100 - Difficulty) × 0.3) + (Relevance × 0.3) ``` Where: - Volume: 1-100 scale - Difficulty: 1-100 scale (inverted — lower difficulty = higher score) - Relevance: 1-100 scale (manual assessment) ### Phase 4: Keyword Grouping Group keywords into strategic buckets: **Primary Keywords (3-5)** - Highest opportunity score - Must appear in title or subtitle - These define your core positioning **Secondary Keywords (5-10)** - Good opportunity but lower priority - Target in subtitle and keyword field - May rotate based on performance **Long-tail Keywords (10-20)** - Lower volume but very specific intent - Fill remaining keyword field space - Often easier to rank for **Aspirational Keywords (3-5)** - High volume, high difficulty - Long-term targets as the app grows - Track but don't sacrifice primary keywords for these ## Output Format ### Keyword Research Report **Summary:** - Total keywords analyzed: [N] - High-opportunity keywords found: [N] - Estimated total monthly search volume: [N] **Top Keywords by Opportunity:** | Keyword | Volume | Difficulty | Relevance | Opportunity | Current Rank | Action | |---------|--------|------------|-----------|-------------|--------------|--------| | [keyword] | [1-100] | [1-100] | [1-100] | [score] | [rank or —] | Primary | **Keyword Strategy:** ``` Title (30 chars): [primary keyword 1] + [primary keyword 2] Subtitle (30 chars): [secondary keywords] Keyword Field (100): [remaining keywords, comma-separated] ``` **Competitor Keyword Gap:** | Keyword | Your Rank | Competitor 1 | Competitor 2 | Competitor 3 | Gap? | |---------|-----------|-------------|-------------|-------------|------| **Recommendations:** 1. Immediate changes to make 2. Keywords to start tracking 3. Content/feature opportunities based on keyword demand ## Tips for the User - **Don't repeat keywords** across title, subtitle, and keyword field — Apple indexes each field separately - **Use singular forms** — Apple automatically indexes both singular and plural - **No spaces after commas** in the keyword field — save characters - **Avoid "app" and category names** — Apple already knows your category - **Update quarterly** — Search trends change with seasons and culture - **Track weekly** — Monitor rank changes to measure impact ## Related Skills - `metadata-optimization` — Implement the keyword strategy into actual metadata - `aso-audit` — Broader audit that includes keyword performance - `competitor-analysis` — Deep dive into competitor keyword strategies - `localization` — Keyword research for international markets
© appeeky · MIT · appeeky/aso-skills