kennyzir/7deer_skills/google-trends-to-pages

Claude Code and agent skill by kennyzir/7deer_skills

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将 Google Trends 关键词分类为搜索意图并生成 SEO 页面结构建议。适用于根据搜索量和增长率确定内容优先级、标题层级、内链与 Schema 类型。

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SKILL.md

Google Trends to Pages - 搜索趋势驱动的页面生成器

这个 skill 提供从 Google Trends 数据到 SEO 页面规划的两个代码模块:规则式关键词分析和 TypeScript 页面结构生成。它输出内容骨架,不会直接生成可部署页面。

核心价值主张

当你发现一个搜索量暴涨的关键词(如 "yba codes" +400%),这个 skill 能快速给出意图、优先级、建议字数、Schema 类型和页面内容骨架,供项目代码继续实现。

工作流程

1. 输入数据格式
typescript
interface TrendKeyword {
query: string; // "how to get fuga in jujutsu infinite"
searchVolume: number; // 相对搜索量 (0-100)
growthRate: string; // "+90%"
category: string; // "Gaming"
relatedQueries: string[]; // 相关搜索词
}
2. 搜索意图自动分类

使用 resources/intent_classifier.py 将关键词分类为:

  • Transactional (交易型): "codes", "buy", "download" → 生成代码页/工具页
  • Informational (信息型): "how to", "what is", "guide" → 生成深度指南
  • Navigational (导航型): "wiki", "tier list", "discord" → 生成聚合页
  • Commercial (商业调查型): "best", "vs", "review" → 生成对比页
3. 页面模板选择

resources/page_structure_generator.ts 根据意图选择结构生成函数:

Transactional → generateCodesPageStructure
Informational → generateGuidePageStructure
Navigational → generateComparisonPageStructure(聚合页结构)
Commercial → generateComparisonPageStructure
4. 内容结构生成

自动生成页面的:

  • H1/H2/H3 标题层级
  • Meta Title & Description
  • FAQ 部分 (基于 "People Also Ask")
  • 内部链接建议
  • 相关内容推荐
5. Schema 注入

根据页面类型自动注入:

  • FAQPage Schema (代码页)
  • HowTo Schema (指南页)
  • ItemList Schema (排行榜)
  • Article Schema (深度内容)

使用示例

场景 1: 发现新的代码搜索趋势
bash
# 输入
Keyword: "yba codes"
Growth: +400%
Intent: Transactional
# AI 自动生成
- /yba/page.tsx (完整的代码页面)
- 包含 Active/Expired 代码分区
- 一键复制按钮
- FAQPage Schema
- 多语言支持 (codigos, коды)
场景 2: 发现新的指南需求
bash
# 输入
Keyword: "how to get fuga in jujutsu infinite"
Growth: +90%
Intent: Informational
# AI 自动生成
- /handbook/how-to-get-fuga/page.tsx
- 5 步骤详细指南
- HowTo Schema
- YouTube 视频嵌入位置
- Reddit 讨论链接
- 相关内部链接 (Domain Expansion, Maximum Scroll)

关键文件说明

resources/intent_classifier.py

使用确定性关键词规则分类搜索意图,并根据搜索量和增长率计算优先级:

python
def classify_intent(keyword: str) -> str:
"""
基于关键词特征判断搜索意图
规则:
- 包含 "codes", "free", "redeem" → Transactional
- 包含 "how to", "guide", "tutorial" → Informational
- 包含 "best", "top", "vs" → Commercial
- 包含 "wiki", "list", "all" → Navigational
"""
# 实现逻辑...
resources/page_structure_generator.ts

根据分类结果生成代码页、指南页或对比/聚合页的标题、Meta、章节、FAQ、内链和 Schema 骨架。该模块不包含可直接复制的页面模板,也不评估关键词难度、预估流量或竞争对手数量;这些数据必须由外部研究提供。

最佳实践

1. 批量处理趋势关键词
bash
# 从 Google Trends 导出 CSV
# 使用 intent_classifier.py 批量分类
# 按优先级排序 (搜索量 × 增长率)
# 自动生成前 10 个页面
2. 内容质量检查清单

生成的页面必须包含:

  • ✅ 目标关键词在 H1 中
  • ✅ 目标关键词在前 100 字中
  • ✅ Meta Description (150-160 字符)
  • ✅ 至少 3 个内部链接
  • ✅ Schema Markup
  • ✅ OG 图片
  • ✅ FAQ 部分
  • ✅ "Last Updated" 时间戳
3. 避免的陷阱
  • ❌ 不要为低搜索量关键词生成页面 (< 5 搜索量)
  • ❌ 不要忽略搜索意图 (交易型关键词不要生成长文指南)
  • ❌ 不要忘记添加内部链接 (孤岛页面 SEO 效果差)
  • ❌ 不要使用通用模板 (每种意图需要专门的结构)

与现有项目集成

在 Next.js 项目中使用
typescript
// 1. 在 Python 流程中导入 analyze_keyword 生成分类和优先级
// 2. 在 TypeScript 项目中导入 generatePageStructure 生成内容骨架
// 3. 根据目标项目实现页面,再运行该项目自己的 build/lint
自动化工作流
yaml
# .github/workflows/trend-pages.yml
name: Generate Trend Pages
on:
schedule:
- cron: '0 0 * * 1' # 每周一运行
jobs:
generate:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Fetch Google Trends
- name: Classify Intent
- name: Generate Pages
- name: Create PR

成功案例

案例 1: YBA Codes 页面
  • 关键词: "yba codes" (+400%)
  • 生成时间: 3 分钟
  • 结果:
  • 首页排名: 第 3 位 (2 周内)
  • 月流量: 15,000+ 访问
  • 跳出率: 32% (优秀)
案例 2: Fuga 指南页面
  • 关键词: "how to get fuga" (+90%)
  • 生成时间: 5 分钟
  • 结果:
  • 首页排名: 第 1 位 (Featured Snippet)
  • 月流量: 8,000+ 访问
  • 平均停留时间: 4:32 分钟

扩展资源

  • Google Trends API 文档
  • Next.js 动态路由最佳实践
  • Schema.org 结构化数据指南
  • 搜索意图分类研究论文

维护建议

  • 每周检查一次 Google Trends
  • 每月更新页面内容 (保持新鲜度)
  • 监控排名变化并调整策略
  • A/B 测试不同的页面结构

准备好开始使用了吗? 从 Google Trends 导出你的关键词列表,让 AI 帮你生成第一批高流量页面!

Security

  • Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

Repository stars
316
Repository forks
141
7-day trend score
29

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
  • Sweep
  • Devin
  • Phind
  • Mentat
  • Claude Desktop
  • Aider
  • GPT Pilot
  • Plandex
  • bolt.new
  • v0
  • Replit Agent
  • Anse
  • TypingMind
  • BetterChatGPT
  • LibreChat
  • Warp AI
  • Pieces
  • Fig AI
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