核心用法
本技能采用8阶段标准化流程执行关键词研究，适用于SEO与GEO（生成引擎优化）内容策略：
1. 范围界定 — 明确产品、受众、业务目标、域名权重、地域与语言
2. 种子发现 — 从核心词、问题词、解决方案词、受众词、行业词提取种子
3. 变体扩展 — 运用修饰词与长尾模式进行语义扩展
4. 意图分类 — 标记信息型(1)/导航型(1)/商业型(2)/交易型(3)四类意图
5. 机会评分 — 计算 Opportunity = (搜索量 × 意图价值) / 难度系数，难度范围1-100
6. GEO校验 — 标记AI易回答的查询类型（问题型、定义型、对比型、列表型、指南型）
7. 主题聚类 — 构建支柱页面+集群内容的双层架构
8. 交付输出 — 执行摘要、快速见效词/增长机会/GEO机会、内容日历、后续行动
显著优点
- 零API依赖：无需SEO工具授权即可通过用户手动输入数据完整运行
- 量化输出标准：每条建议必须包含具体数值（如"目标词'nonprofit project management'，月搜索量320，KD:22，Top10无DR>40站点"），禁止泛泛建议
- GEO前瞻性：专为AI搜索引擎优化设计，识别可能被大模型直接回答的查询
- 多语言原生支持：内置中/英/日/韩/西/葡六语言触发词库
- 生态集成：与skills.sh、ClawHub、Vercel Labs等平台兼容，支持MCP网络扩展
潜在局限
- 数据时效性：无实时API时依赖用户提供的搜索量/难度数据，可能存在偏差
- 地域覆盖：geo-relevance标记为medium，非全球化本地SEO工具
- 学习曲线：8阶段流程对新手较复杂，需参考详细指令文档
- 竞争情报深度：竞品关键词重叠分析需配合
competitor-analysis技能
适合人群
- 内容营销团队：需系统化选题与内容日历规划
- SEO专员/顾问：执行可复现的关键词研究方法论
- GEO优化从业者：识别AI可见性机会
- 中小企业主：零工具成本启动SEO策略
常规风险
| 风险类型 | 说明 | 缓解措施 |
|---------|------|---------|
| 数据质量风险 | 用户自报数据可能不准确 | 输出中明确标注数据来源（工具/估算/用户提供） |
| 过度优化风险 | 纯数据驱动可能忽视品牌调性 | 要求输入业务目标与受众画像作为约束条件 |
| 时效衰减 | 搜索趋势变化快 | 内置季度复核建议，支持结果存档至`memory/research/` |
| 竞争误判 | 难度评分依赖单一维度 | 结合SERP实际站点DR分布综合判断 |
技术架构
- 许可证：Apache-2.0
- 兼容性：Claude Code ≥1.0，支持MCP网络接入Ahrefs/SEMrush/Google Keyword Planner等工具
- 状态管理：遵循Skill Contract与State Model，输出可写入
memory/hot-cache.md与memory/decisions.md