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Site Keyword Research Skill

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。

核心工作流

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）：

输入参数

执行 skill 时需要提供以下参数：

域名格式支持：

• https://example.com → 自动提取 domain
• example.com → 直接使用
• www.example.com → 提取 domain

第一阶段：递归关键词树扩展（核心改进）

1.1 站点主题分析

使用 web_fetch 抓取首页（maxChars: 2000），识别：

• 站点类型（产品工具/内容媒体/电商/SAAS/论坛）
• 核心主题（2-4个主题词，作为种子词根）
• 目标用户群体
• 主要功能/服务

同时抓取首页 HTML 标题、meta description。

1.2 种子词确定

根据站点分析，确定 3-5 个种子关键词（作为树的根节点）：

• 核心产品/服务词
• 核心场景/用途词
• 核心用户需求词

1.3 递归扩展算法（关键词树构建）

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：

1. 等待 5 秒后刷新页面重试
2. 最多重试 2 次
3. 如果仍然失败，记录「CAPTCHA 拦截」标注，改用 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：

A. Related Searches（RS）- 联想词

从搜索结果页底部「Related Searches」区域提取所有联想词，每个标注 [RS]。

B. People Also Search For（PASF）- 推荐词

从 SERP 中「People Also Search For」区域提取推荐词，每个标注 [PASF]。

C. People Also Ask（PAA）- 问题词

从 SERP 中「People Also Ask」区域提取问题，每个标注 [Q]。

提取方法：

• 用 browser(action=open, url="...") 打开搜索页
• browser(action=snapshot, compact=true) 获取 DOM
• 搜索 Related Searches、People Also Search For、People Also Ask 区块
• 每个区块内的词/问题逐一提取

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

1.4 去重与过滤规则

每次入库前执行去重：

必须去重：

• 完全相同的词（大小写不敏感）
• 复数形式与原形视为同义词（保留一个）
• 与站点主题完全无关的词

词库上限：

• 目标：收集 80-100 个唯一关键词
• 实际执行中如果达到 100 个，停止扩展，进入分层
• 如果队列提前耗尽（词库收敛），也停止扩展

1.5 AI 辅助扩展（补充手段，不是主力）

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 / AI
• how to {词根} / {词根} tutorial / {词根} for beginners
• best {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。

1.6 候选词收集结果记录

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

第二阶段：分层筛选（20词）

2.1 关键词相关性初筛

保留标准（同时满足）：

• 与站点核心主题高度相关
• 搜索意图明确
• 不涉及品牌词（除非该品牌是对手）

剔除标准（满足任一即剔除）：

• 完全无关领域（如医疗、法律等专业领域）
• 过于泛泛
• 无实际搜索信号（Google 没有推荐）

2.2 分层（四层模型）

2.3 最终20词筛选标准

从词库中选 20 个进入 SERP 分析：

优先保留：

1. 有 [PASF] 或 [RS] 来源（Google 真实推荐）
2. 包含高意图修饰词（free、best、generator、alternative、how to）
3. 搜索意图是 Transactional 或 Commercial Investigation
4. 扩展深度浅的词优先（depth=1 > depth=2 > depth=3+）

第三阶段：10词SERP详细分析

3.1 SERP 分析执行

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：

• 广告主密度（0/少/多）
• 现有结果类型（工具/博客/论坛/目录）
• Featured Snippet 情况

优先分析：

• Transactional 意图词（商业价值最高）
• 有 [PASF] 来源的词（Google 推荐=真实需求）
• 扩展深度浅的词

3.2 详细分析维度

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：

3.3 竞争度打分

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）

第四阶段：Top 3 词定方向

4.1 选词标准

综合以下选出最重要的 3 个词：

1. 竞争度低（分数 ≤ 10）
2. Transaction 意图强（商业转化价值高）
3. Google 推荐词优先（[PASF] 来源）
4. 扩展深度浅（depth=1 或 depth=2）

4.2 策略报告格式

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}

输出规范

Markdown 报告（主要内容输出到这里）

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

聊天回复（摘要形式）

✅ 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}

关键原则

• 递归扩展必须执行到底：不允许只扩一轮就停，必须持续到词库收敛或达到上限
• 每个词必须标注来源和扩展深度：不标注的词视为 [AI-主题]
• PASF 词优先分析：Google 推荐 = 真实用户需求，最有价值的信号
• 20词 → 10词筛选：20词进分层，10词做详细 SERP 分析，不要跳过
• Top 3 必须有具体操作建议：不能只给词不给动作
• 扩展深度浅的词优先：depth=1 最相关，depth=3+ 可能发现意外机会但可信度稍低

错误处理

参考文件

• 完整报告模板：references/output-template.md
• 单关键词竞争度分析：keyword-competition-analysis/SKILL.md