SEO 关键词研究

要解决什么问题

SEO 和 GEO 内容规划往往卡在「词从哪来、怎么排优先级、哪些适合 AI 摘要场景」：没有统一口径时，团队容易把搜索量猜成事实，或堆一长串词却没有 pillar/cluster 结构。

技能如何工作

本技能按 8 个阶段推进，并在对话中标注 [Phase X/8]：从 Scope 澄清产品、受众、业务目标、站点 DR、地域与语言；到 Discover / Variations 从核心词、问题词、长尾修饰扩展候选集；Classify 打意图标签（informational / navigational / commercial / transactional）；Score 用 Opportunity = (Volume × Intent Value) / Difficulty 排序，可选叠加 Impact × Confidence 与 BOFU/MOFU/TOFU 漏斗阶段；GEO-Check 标出问答、定义、对比、清单类 AI 友好查询；Cluster 归并为 pillar + cluster 主题 hub；Deliver 输出 Executive Summary、Quick Wins / Growth / GEO 机会、Topic Clusters、Content Calendar 与 Next Steps。

指标必须标注来源：Measured（工具/导出）、User-provided 或 Estimated；缺数据标 N/A，禁止把推断当实测。无付费 SEO 工具时，可用 suggest.py（Google Autocomplete）、firecrawl.py（无 key SERP 采样）、pageviews.py（Wikipedia 注意力代理）补发现与意图证据；搜索量/难度仍依赖 ~~SEO tool 或 Search Console。接 GSC 时可先做 Striking-distance：筛 positions 约 5–20 的已有点击查询，优先 Quick Win。

交付物写入 memory/research/keyword-research/，并把 durable 优先级同步到 memory/hot-cache.md 等；关键词集就绪后，主下游技能为 competitor-analysis。

适用边界

• Wikipedia pageviews 是话题注意力，不能当搜索量引用。
• Autocomplete 为非官方端点，适合扩词，不适合单独定难度。
• 每条推荐应带至少一个具体数字；泛化建议需改写成「关键词 + volume + difficulty + 理由」。