# keyword-research

Скилл собирает семантику через API SemRush, группирует запросы в кластеры и находит пробелы в контенте относительно конкурентов. Пригодится при запуске SEO-кампаний и планировании статей.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 478 установок · ★ 721
- Автор: OpenClaudia
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/OpenClaudia/openclaudia-skills/tree/HEAD/skills/keyword-research/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-21
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/openclaudia-keyword-research

## Что делает

Скилл обращается к SemRush API через `curl` в консоли и достаёт данные по частотности, сложности запросов (KD), стоимости клика (CPC) и динамике трендов. Поддерживаются базы разных стран с выбором по умолчанию для США (`us`). Сбор начинается с подбора базовых слов, анализа конкурентов через метод `domain_organic` и парсинга поисковых подсказок с вопросами.

Полученные фразы разбиваются по поисковому интенту (информационный, коммерческий, транзакционный или навигационный) и организуются в структуру pillar-cluster. Для расчёта приоритетов используется формула KOB Score, где объём поиска и ценность для бизнеса делятся на показатель сложности.

Для выполнения запросов обязательно нужен ключ `SEMRUSH_API_KEY`, иначе скилл не сможет вызвать API. Без действующего платного доступа к SemRush запускать эти сценарии бессмысленно: каждый шаг опирается на прямые ответы эндпоинтов `api.semrush.com`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add OpenClaudia/openclaudia-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 OpenClaudia/openclaudia-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 OpenClaudia/openclaudia-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 OpenClaudia/openclaudia-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 OpenClaudia/openclaudia-skills --skill keyword-research -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/OpenClaudia/openclaudia-skills --path skills/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 OpenClaudia/openclaudia-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/OpenClaudia/openclaudia-skills/tree/HEAD/skills/keyword-research/SKILL.md

## Когда брать
- собрать поисковые фразы и вопросы по теме через SemRush API
- найти упущенные ключевые слова по доменам конкурентов
- распределить запросы по интенту и тематическим кластерам
- рассчитать приоритет продвижения по формуле KOB Score

## Примеры запросов агенту
- Сделай keyword research для темы b2b saas в базе us и сгруппируй по кластерам
- Найди content gaps между моим сайтом и доменами competitors.com через SemRush
- Рассчитай KOB Score и покажи поисковые вопросы для фразы backup software

## 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
- [competitor-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/competitor-research.md) — скилл · 1300 установок
- [Content Research Writer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/claude-office-skills-content-research-writer.md) — скилл · 4700 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/aaron-he-zhu-keyword-research.md) — 1900 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

Из того же набора: [openclaudia/openclaudia-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/openclaudia/openclaudia-skills.md) — 49 карточек

_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