with one click
site-keyword-research
// 整站关键词研究与深度挖掘。输入一个网站域名或URL,自动完成:首页主题分析 → 递归式关键词树扩展(Google联想词多级分叉)→ 去重合并 → 关键词分层 → 10词SERP详细分析 → 3词定方向,最终输出完整 Markdown 报告。 触发条件:用户说"分析网站关键词"、"关键词研究"、"keyword research"、"挖掘某网站的关键词"、或提供一个URL说"分析这个网站的SEO关键词机会"。
// 整站关键词研究与深度挖掘。输入一个网站域名或URL,自动完成:首页主题分析 → 递归式关键词树扩展(Google联想词多级分叉)→ 去重合并 → 关键词分层 → 10词SERP详细分析 → 3词定方向,最终输出完整 Markdown 报告。 触发条件:用户说"分析网站关键词"、"关键词研究"、"keyword research"、"挖掘某网站的关键词"、或提供一个URL说"分析这个网站的SEO关键词机会"。
专用于构建高流量 Roblox 游戏工具站的 SEO 架构与工程化方法论。从给定游戏词到最终上线部署的完整流程,包含每日自动关键词挖掘→页面构建→部署管道。
SignalLayer 外链投放客户端(通用版)。供其他 OpenClaw 用户安装使用,通过 SignalLayer.io API 为网站创建外链投放 campaign。支持创建 campaign、查询状态、管理多任务。用户需自行配置自己的 SignalLayer API Key。
AI 热点雷达 - 在新 AI 工具/关键词爆火前发现它们,抢注域名、建站套利。 触发条件: - 用户说「跑雷达」、「热点扫描」、「X 雷达」 - cron 每 12 小时自动触发(9:00, 21:00) 核心目标: 在 AI 关键词/工具首次病毒传播 → 大众认知的 24-72h 窗口内发现, 抢注域名 + 建工具站 + 吃搜索流量红利。 典型案例:Nano Banana、Ghibli AI、OpenClaw、Hermes
Hunt for fresh browser-playable games on itch.io /newest that are worth building SEO arbitrage sites for. Crawls new releases, scores them by signals, produces ranked shortlist.
HTML5 游戏发现雷达 - 多源监测又新又热的 HTML5 游戏,识别 SEO 套利窗口。 触发条件: - 用户说「跑 HTML5 雷达」、「启动 HTML5 监控」、「HTML5 游戏扫描」 - 每天 cron 自动触发(建议 10:00 / 16:00) 监测平台: 1. itch.io — 独立游戏最大源头,HTML5 首发首选 2. Reddit r/webgames — 玩家发现新游戏第一线 3. Google Trends — 搜索量爆发判断 4. X/Twitter — 游戏病毒扩散早期信号(基于游戏名搜索) 5. Crazy Games / YouTube — 补充信号源 信号评分(0-20)判断游戏是否值得做 SEO 内容。
仓库 Markdown/JSON 内容自动同步到前端页面,配置 GitHub Actions 定时拉取 + 部署,保持 Google SEO 内容新鲜度。支持日报、博客、Changelog、Landing Page 等多种页面模式。
| name | site-keyword-research |
| description | 整站关键词研究与深度挖掘。输入一个网站域名或URL,自动完成:首页主题分析 → 递归式关键词树扩展(Google联想词多级分叉)→ 去重合并 → 关键词分层 → 10词SERP详细分析 → 3词定方向,最终输出完整 Markdown 报告。 触发条件:用户说"分析网站关键词"、"关键词研究"、"keyword research"、"挖掘某网站的关键词"、或提供一个URL说"分析这个网站的SEO关键词机会"。 |
输入一个网站域名,输出完整的关键词研究与竞争度分析报告。核心改进:递归式关键词树扩展——不是一次扩展就停,而是持续分叉挖掘,直到词库收敛。
阶段一:递归关键词树扩展(不限次数,直到词库收敛)
→ 种子词 → Google搜索 → 提取 Related Searches + PASF + 问题词
→ 每个新词 → 再搜索 → 再提取 → 持续分叉
→ 直到:不再发现新词 或 词库达到上限(100个)
阶段二:去重合并 → 分层筛选(20词)
→ 去重、去无关词
→ 选20个最有价值的词进详细分析
阶段三:10词SERP详细分析 → 3词定方向
→ 竞争度打分
→ 给出最重要的3个词 + 具体操作建议
关键词来源标注规范(强制):
| 标签 | 含义 | 可信度 |
|---|---|---|
[PASF] | 来自 Google「People Also Search For」的真实搜索推荐 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
[RS] | 来自 Google Related Searches 联想词 | ⭐⭐⭐⭐ |
[Q] | 来自 Google 搜索结果中的「People Also Ask」问题 | ⭐⭐⭐⭐ |
[AI-主题] | AI 根据站点主题扩展生成,需人工验证 | ⭐⭐⭐ |
[竞品] | 从 SERP 结果中竞品内容提取 | ⭐⭐⭐⭐ |
执行 skill 时需要提供以下参数:
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
domain | 要分析的网站域名(如 example.com) | 必填,从用户输入提取 |
output_dir | 报告输出目录 | 可选,默认为当前目录 |
域名格式支持:
https://example.com → 自动提取 domainexample.com → 直接使用www.example.com → 提取 domain使用 web_fetch 抓取首页(maxChars: 2000),识别:
同时抓取首页 HTML 标题、meta description。
根据站点分析,确定 3-5 个种子关键词(作为树的根节点):
这是本 skill 的核心改进——不是一次扩展就停,而是持续分叉。
扩展规则:
每次取队首关键词出列 → Google搜索 → 提取三类词 → 入库 → 新词继续入队
直到队列空(词库收敛)或达到上限(100个唯一词)
搜索格式:
https://www.google.com/search?q=<URL编码关键词>&hl=en
反爬策略(必须执行): 每次打开搜索页后,等待 3-5 秒 再执行 snapshot,给 JS 渲染足够时间:
browser(action=open, url="https://www.google.com/search?q=...&hl=en")
browser(action=wait, timeMs=4000) // 等待 JS 渲染
browser(action=snapshot, compact=true)
连续搜索时,两次搜索之间随机等待 2-4 秒,避免固定频率触发反爬:
browser(action=wait, timeMs=2000 + Math.random() * 2000)
如果遇到 CAPTCHA 验证页面:
web_search 补充数据,并在报告中说明 SERP 数据为推算值每次搜索必须提取以下内容:
从搜索结果页底部「Related Searches」区域提取所有联想词,每个标注 [RS]。
从 SERP 中「People Also Search For」区域提取推荐词,每个标注 [PASF]。
从 SERP 中「People Also Ask」区域提取问题,每个标注 [Q]。
提取方法:
browser(action=open, url="...") 打开搜索页browser(action=snapshot, compact=true) 获取 DOMRelated Searches、People Also Search For、People Also Ask 区块递归扩展流程图:
种子词队列:[seed1, seed2, seed3]
已收集词库:[]
第1轮:
出列 seed1 → 搜索 → 得到 [rs1, rs2, pasf1, q1]
入库:[rs1[RS], rs2[RS], pas1[PASF], q1[Q]]
新词入队:[rs1, rs2, pasf1, q1, seed2, seed3]
第2轮:
出列 rs1 → 搜索 → 得到 [rs1a, pasf1a, q1a]
入库:[rs1a[RS], pasf1a[PASF], q1a[Q]]
新词入队:[rs2, pasf1, q1, seed2, seed3, rs1a, pasf1a, q1a]
第3轮:
出列 rs2 → 搜索 → ...
...持续直到队列空或达到100词上限
每次入库前执行去重:
必须去重:
词库上限:
在递归扩展完成后,如果词库不足 50 个,用 AI 补充扩展:
基于已收集的 [PASF] 和 [RS] 词,识别词根模式,生成更多变体:
模式举例:
{词根} + generator / maker / creator{词根} + free / online / AIhow to {词根} / {词根} tutorial / {词根} for beginnersbest {词根} / {词根} alternatives / {词根} vs每个生成的词标注 [AI-主题],需入库参与后续分层。
最终词库格式(每个词必须标注来源和深度):
{关键词} [来源标签|扩展深度]
例:
oracle card generator [RS|depth=1] — 从种子词第1轮扩展
emotional tarot reading [PASF|depth=2] — 从第2轮词扩展而来
how to use oracle cards [Q|depth=1] — 从种子词第1轮扩展
ai oracle card generator [AI-主题] — AI补充生成
扩展深度说明:
depth=1:直接从种子词一次扩展而来,最相关depth=2:从 depth=1 的词再扩展,相关性稍弱但覆盖更广depth=3+:多级扩展,可能发现意外的低竞争词保留标准(同时满足):
剔除标准(满足任一即剔除):
| 层级 | 定义 | 目标数量 | 策略 |
|---|---|---|---|
| 核心词 | 高搜索量,主赛道 | 1-3个 | 品牌期/长期目标 |
| 中尾词 | 中等搜索量,明确意图 | 3-5个 | 3-6个月内容建设 |
| 长尾词 | 低搜索量,精准需求 | 8-12个 | 立即行动,快速见效 |
| 问题词 | 问句形式,信息需求 | 5-8个 | 博客内容,覆盖漏斗顶端 |
从词库中选 20 个进入 SERP 分析:
优先保留:
[PASF] 或 [RS] 来源(Google 真实推荐)对筛选出的 20 个词,快速扫描 SERP,挑选 10 个最有商业价值的做详细分析。
快速扫描维度:
优先分析:
[PASF] 来源的词(Google 推荐=真实需求)对每个入选词,打开 SERP:
https://www.google.com/search?q=<URL编码关键词>&hl=en
用 snapshot compact=true 抓取,记录:
| 分析维度 | 记录内容 |
|---|---|
| 广告主数量 | 0 / 1-3 / 4-6 / 6+ |
| 广告主类型 | 列出主要广告主 |
| Featured Snippet | 有 / 无 |
| 视频结果 | 有 / 无(数量) |
| 前10域名 + 类型 | 工具/博客/目录/论坛/官方 |
| 前10内容深度 | 薄页(<200字) / 中等 / 深度(1000+字) |
| 高权重站数量 | Wikipedia/Quora/Amazon/大型媒体 |
| PASF 推荐词 | 列出 Google 推荐的关联搜索词 |
| 维度 | 1分 | 2分 | 3分 | 4分 | 5分 |
|---|---|---|---|---|---|
| 广告主 | 0 | 1-2 | 3-5 | 6-8 | 8个以上 |
| 高权重站 | 0 | 1 | 2-3 | 4-5 | 5个以上 |
| Featured Snippet | 无 | — | 1个 | — | 2个以上 |
| 视频结果 | 无 | — | 1-2个 | — | 3个以上 |
| 内容深度 | 全薄页 | 多数薄 | 混合 | 多数深 | 全深度 |
总分 5-10 → 🟢 低竞争(立即行动) 总分 11-17 → 🟡 中竞争(可切入) 总分 18-25 → 🔴 高竞争(观望/迂回)
综合以下选出最重要的 3 个词:
对每个 Top 3 词,给出:
关键词:{词} [来源标签|扩展深度]
分层:{核心词/中尾词/长尾词/问题词}
竞争度:{分数}分 / {低中高三档}
机会描述:
{一句话说明为什么这个机会现在存在,以及为什么 Google 推荐这个词}
推荐动作(具体到操作):
- 第一步:做什么
- 第二步:做什么
- 第三步(如需要):做什么
落地页建议:
- 标题:{建议标题}
- 核心卖点:{3个核心卖点}
- CTA:{建议的 Call to Action}
- 覆盖长尾:{建议同时覆盖的关联长尾词}
外链机会:
{对应的外链建设策略}
报告自动保存到文件,文件名格式:
{output_dir}/{domain}-keyword-research-{YYYY-MM-DD}.md
如果 output_dir 未指定,默认保存到执行目录。
报告结构:
# {域名} 关键词研究报告 — YYYY-MM-DD
## 第一章:站点定位分析
## 第二章:递归关键词树扩展记录
## 第三章:完整候选词库(全部词,含来源+扩展深度)
## 第四章:关键词分层矩阵(20词)
## 第五章:10词SERP详细分析
## 第六章:综合机会矩阵(20词横向对比)
## 第七章:Top 3 关键词定方向
## 第八章:外链策略建议
## 第九章:数据说明与后续建议
✅ 关键词研究报告已生成
**站点:** {domain}
**递归扩展深度:** {N}轮
**候选词总数:** {N}个
**分析词数:** {M}个
**竞争度概况:** 🟢低竞{N1}个 / 🟡中竞{N2}个 / 🔴高竞{N3}个
📄 完整报告:{filename}
🥇 Top 3 关键词:
1. {词1} — {一句话机会描述}
2. {词2} — {一句话机会描述}
3. {词3} — {一句话机会描述}
💡 低竞争词发现:{1-2个特别值得关注的低竞争词简述}
[AI-主题]| 场景 | 处理 |
|---|---|
| web_fetch 403/404 | 跳过,用已知主题信息继续分析 |
| 站点是全新站(DA≈0) | 标注"新站,竞品内容质量差距是核心机会指标" |
| Google 弹出验证 | 必须用 browser retry(等5秒刷新 / 最多重试2次),禁止降级到 web_search;如果 browser 完全失败,标注「搜索数据获取失败,关键词来源基于官网分析+AI扩展,可信度降低」,不得使用 AI 猜测真实搜索量数据 |
| web_search 全部失败 | 标注「搜索数据获取失败,关键词来源基于官网分析+AI扩展,可信度降低」,不得使用 AI 猜测真实搜索量数据;报告中必须明确标注每个关键词的来源标签,无 [PASF]/[RS] 标签的词单独列出 |
| 队列提前耗尽(词库收敛) | 记录收敛轮次,进入分层分析 |
| SERP 无法抓取(地理位置限制) | 标注"竞争度为推算值,建议在美国节点复查 PASF 数据" |
references/output-template.mdkeyword-competition-analysis/SKILL.md