写作与内容

SERP 语义主题聚类

基于 Google SERP 重叠分析关键词,并规划可执行的内容集群与内链结构。

49/ 100
谨慎使用

价值存在,但可靠性、证据或控制措施仍有明显缺口。

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可直接使用于
Claude Code · Codex(部分支持)
Star 数
★ 19k
最近更新
23 天前
License
MIT
semantic-clusteringserp-analysiscontent-architectureinternal-linking
+2keyword-researchinteractive-visualization

这个 Skill 能做什么,适合哪些场景?

该技能通过比较关键词在 Google 自然搜索结果前十名中的 URL 重叠,按实际搜索意图进行聚类,而不是依赖文本相似度。它会扩展种子关键词、分类搜索意图,并设计支柱页与分支文章组成的 hub-and-spoke 内容架构。技能还会生成内链矩阵、内容计划和交互式集群地图。若已安装 claude-blog,还可进一步执行内容创建;否则会生成内容简报。

读取种子关键词或现有 SEO 策略文件;通过 WebSearch 扩展 30–50 个关键词变体并提取相关搜索和 PAA 问题;比较候选关键词的前十条自然搜索结果并依据共享 URL 数量聚类;排除导航型关键词,分类信息型、商业型和交易型意图;选择支柱关键词、分支主题、文章模板和字数目标;生成双向内链矩阵、cluster-plan.json、cluster-plan.md、cluster-map.html,以及在未安装 claude-blog 时生成 cluster-briefs/ 内容简报。可选的 DataForSEO MCP 用于获取 SERP 数据。

适合
  • SEO 顾问为新网站从一个核心主题扩展关键词,并规划支柱页和分支文章。
  • 内容团队已有关键词清单,需要依据真实 SERP 重叠判断哪些词应合并到同一页面。
  • 网站负责人希望检查内容架构中的关键词蚕食、孤立页面和内链覆盖情况。
  • 已安装 claude-blog 的团队希望按优先级执行支柱页和分支文章创建。
  • 没有内容生成技能的团队需要获得带标题、元描述、文章结构和内链建议的内容简报。

如何安装这个 Skill?

使用前请注意
  • 核心聚类依赖Google WebSearch或DataForSEO;在中国大陆网络、中文关键词和本地化SERP下的可达性与适用性未证明。
  • 执行模式会写入当前目录并可能创建内容;技能未明确逐步确认、输出目录隔离、备份或撤销机制。
  • 元数据版本2.2.0与正文标题版本1.9.0不一致;引用的脚本、模板和参考文件未在本次目标路径证据中逐项验证。
  • SERP结果、搜索区域和排名变化可能改变聚类结论;应人工复核关键词意图、重叠矩阵、内链方案及生成内容。
开始前你需要
Agent 需要具备
  • Shell / 命令行
  • 网络访问
  • 本地文件系统
  • MCP Server
需要预先安装
  • Python 3.10+

该技能随 AgriciDaniel/claude-seo 仓库一起分发,文件位于 skills/seo-cluster/SKILL.md。Claude Code 插件安装方式:先运行 /plugin marketplace add AgriciDaniel/claude-seo,再运行 /plugin install claude-seo@agricidaniel-claude-seo。也可使用 git clone --depth 1 https://github.com/AgriciDaniel/claude-seo.git,然后运行 bash claude-seo/install.sh。

通用方式:手动安装到 Claude Code(macOS / Linux)
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/AgriciDaniel/claude-seo.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/skills/seo-cluster" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"

根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成,只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式,请优先按作者说明操作;想只在当前项目中使用,把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。

如何使用这个 Skill?

使用 /seo cluster plan <seed-keyword> 启动完整的关键词扩展、聚类、架构设计和可视化流程;使用 /seo cluster plan --from strategy 导入现有 /seo plan 输出;使用 /seo cluster execute 执行计划或生成内容简报;使用 /seo cluster map 根据现有 cluster-plan.json 重新生成地图。输入 URL 作为种子时,需确保相应流程能够获取 SERP 数据。

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 按 Google 自然搜索结果重叠聚类,避免仅凭词面相似度分组。
  • 包含支柱页、分支页、模板、字数目标和内链矩阵等可执行规划。
  • 提供关键词蚕食、孤立页面和内链覆盖检查。
  • 能输出 JSON、Markdown、HTML 以及无 claude-blog 时的内容简报。
局限
  • 依赖 WebSearch 或可选的 DataForSEO 获取 SERP 数据,网络不可用时只能退化为基于意图的聚类并附带警告。
  • 技能正文使用 Claude Code 的 /seo 命令行为,迁移到其他客户端需要适配。
  • 只有安装 claude-blog 后才能自动创建内容;否则只生成内容简报。
  • 源材料未提供该单项技能的独立测试结果或跨平台验证证据。

这个 Skill 与同类方案有什么区别?

与相关 Skills 并排比较;分数均按同一 FSRS 标准得出。

Skill FS 评分 Star 数 最近更新 License
SERP 语义主题聚类 本页 49 · 谨慎使用 ★ 19k 23 天前 MIT
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DataForSEO 实时 SEO 数据技能 47 · 谨慎使用 ★ 19k 23 天前 MIT

FollowSkills 如何评估这个 Skill?

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
谨慎使用
49/ 100 五分制 2.5 / 5
上游仓库在本次评估后已有新提交;当前评分仍对应所示审查版本,可能尚未覆盖最新改动。
1信任安全14 / 25 · 2.8/5

技能声明无凭据存储或传输,并包含URL安全、DataForSEO费用检查和回退说明;但会调用外部搜索、读取本地策略文件、写入当前目录并可通过claude-blog生成内容,未明确数据流、最小权限、执行前确认或完整回滚,因此扣11分。

2可靠稳定7 / 20 · 1.8/5

流程、阈值、输出文件和错误处理表较完整,且仓库提供CI和测试线索;但SERP服务可变、部分脚本和引用文件的可用性未在目标技能内验证,重试策略含糊,版本号v2.2.0与正文v1.9.0不一致,静态评估上限内扣分。

3适用触发8 / 15 · 2.7/5

受众、触发词、参数提示和主要场景清晰,支持关键词或URL及策略导入;但核心能力依赖Google WebSearch或DataForSEO,未说明非英文、地区化SERP和中国大陆网络可达性,也未充分界定不适用场景,因此扣7分。

4规范维护10 / 15 · 3.3/5

文档分层良好,包含快速参考、工作流、架构、输出格式、错误处理、许可证、作者和版本元数据;但目标技能缺少明确安装/依赖说明、FAQ、变更记录、维护责任和更新路径,且正文版本与元数据冲突,扣5分。

5有效结果6 / 15 · 2.0/5

对SERP重叠聚类、hub-and-spoke架构、内链矩阵和可视化提供了可直接执行的目标与格式,具备明显的人工规划增益;但输出正确性依赖实时SERP、关键词量和搜索区域,生成内容仍需人工审查,未提供目标技能级代表性已验证结果,按静态上限扣9分。

6证据核验4 / 10 · 2.0/5

方法给出重叠计算、阈值、矩阵格式和部分主要来源优先级;仓库级CI/测试提供有限旁证,但没有目标技能关键路径的已提交执行样例或覆盖证据,且不能静态确认SERP结论,扣6分。

1 2 3 4 5 6

点击维度查看打分理由

评估于 2026年7月20日 审查版本 6cf1ea9fe4c2 评估证据[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14]

证据充分度:低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示;适合发现线索,不适合做高风险决策。

查看完整评分方法 →

常见问题

它是按关键词文本相似度聚类吗?
不是。核心方法是比较关键词在 Google 前十条自然结果中的共享 URL 数量,并据此决定合并、同组、互链或分开。
必须购买 DataForSEO 才能使用吗?
不必须。技能默认可使用 WebSearch;DataForSEO MCP 只是可选的数据来源,并且在调用前会执行成本检查。
没有 claude-blog 能否执行?
可以。技能会为每篇计划文章生成内容简报,并保存到 cluster-briefs/;自动创建文章需要安装 claude-blog。

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