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seo-cluster

seo-cluster

github.com/agricidaniel营销与增长89474 次安装2 周前更新
代码仓库

关于 seo-cluster

seo-cluster 根据 Google 搜索结果的重合情况对关键词分组,规划 SEO 内容架构。它为内容团队生成中心辐射式内容计划、内链矩阵和交互式集群地图。

主要功能

  1. 01基于 SERP 重合度聚类关键词
  2. 02规划中心辐射式内容架构
  3. 03生成内链矩阵
  4. 04生成交互式集群地图
  5. 05生成内容简报与评分卡

适用场景

  1. 01围绕相关搜索结果规划页面
  2. 02导入并完善现有 SEO 策略
  3. 03跟踪计划文章及内链完成情况

MCP 相关

若 DataForSEO MCP 可用,可通过 `serp_organic_live_advanced` 获取 SERP 数据;否则改用 WebSearch。

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/agricidaniel/codex-seo --skill seo-cluster

安装后在 Claude Code 中输入/seo-cluster确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/
execution-workflow.md
hub-spoke-architecture.md
serp-overlap-methodology.md

详细介绍

语义主题聚类(v1.9.0)

共享数据缓存

步骤 0 -- 检查共享数据缓存:

开始收集前,检查 .seo-cache/ 中是否有可复用的相关 SEO 技能上下文。 参考 ../seo/references/shared-data-cache.md,了解架构和依赖关系图。

如果存在,请检查以下缓存文件:

  • .seo-cache/site-meta.json,获取域名、业务类型、行业和爬取上下文

  • .seo-cache/audit-scores.json,获取之前完整审计的优先事项

  • .seo-cache/pages/{url-slug}/page-analysis.json,如果提供了 URL,则获取页面级上下文

  • 如果找到:解析并使用明确有效的字段(注明“正在使用来自 [date] 的缓存 [X]”)

  • 如果缺失、损坏或不相关:使用新证据继续

  • 如果用户说“refresh”或“re-run”:忽略缓存读取,并在写入时覆盖

基于 SERP 重叠的关键词聚类,用于内容架构。根据 Google 的实际排名 (共享前 10 条结果,而非文本相似度)对关键词分组。设计中心辐射式内容集群, 并生成交互式集群地图可视化。

**脚本:**位于插件根目录下的 scripts/ 目录中。


快速参考

命令功能
/seo cluster plan <seed-keyword>完整规划工作流:扩展、聚类、架构设计、可视化
/seo cluster plan --from strategy从现有 /seo plan 输出导入
/seo cluster execute执行计划:通过 codex-blog 创建内容,或输出内容简报
/seo cluster map重新生成交互式集群可视化

规划工作流

步骤 1:种子关键词扩展

使用 WebSearch 将种子关键词扩展为 30-50 个变体:

  1. 相关搜索 — 搜索种子关键词,提取“相关搜索”和“用户还搜索了”
  2. 用户也会问(PAA) — 从 SERP 结果中提取所有 PAA 问题
  3. 长尾修饰词 — 添加常见修饰词:“best”、“how to”、“vs”、“for beginners”、“tools”、“examples”、“guide”、“template”、“mistakes”、“checklist”
  4. 问题挖掘 — 生成 who/what/when/where/why/how 变体
  5. 意图修饰词 — 添加商业修饰词:“pricing”、“review”、“alternative”、“comparison”、“free”、“top”

**去重:**规范化变体(转为小写、去除冠词),删除完全重复项。 目标:获得 30-50 个不重复的关键词变体。如果少于 30 个,则以排名靠前的 PAA 问题为种子, 再进行一轮扩展。

步骤 2:SERP 重叠聚类

这是核心差异化功能。加载 references/serp-overlap-methodology.md,了解 完整算法。

流程:

  1. 按初步判断的意图对关键词分组(减少两两比较)
  2. 对每组中的每个候选词对,分别使用 WebSearch 搜索两个关键词
  3. 统计自然搜索结果前 10 条中的共享 URL(忽略广告、精选摘要和 PAA)
  4. 应用以下阈值:
共享结果数关系操作
7-10同一篇文章合并到同一个目标页面
4-6同一集群归入同一个辐射页面集群
2-3互相链接放入相邻集群,并添加交叉链接
0-1分开处理分配到不同集群或排除

**优化:**40 个关键词进行完全两两比较,需要 780 次比较。可改为:

  • 先按意图分组(4 组,每组约 10 个 = 4 x 45 = 180 次比较)
  • 仅交叉核查跨组边界的关键词
  • 如果词对双方都是同一核心词的长尾变体,则跳过(假定属于同一集群)

**DataForSEO 集成:**如果有 DataForSEO MCP,则使用 serp_organic_live_advanced 代替 WebSearch 获取 SERP 数据。每批次运行前先执行 python scripts/dataforseo_costs.py check serp_organic_live_advanced --count N。 如果 "status": "needs_approval",则显示费用估算并询问用户。 如果 "status": "blocked",则回退到 WebSearch。

第 3 步:意图分类

将每个关键词归入以下四种意图类别之一:

意图信号是否纳入集群?
信息型how、what、why、guide、tutorial、learn是
商业型best、top、review、comparison、vs、alternative是
交易型buy、price、discount、coupon、order、sign up是
导航型品牌名称、特定产品名称、login否(排除)

从集群中移除导航型关键词。将边界情况标记出来,以供人工审核。关键词可能兼具多种意图(例如,“best CRM software” 同时具有商业型和信息型意图)——按主要意图分类。

第 4 步:中心辐射式架构

加载 references/hub-spoke-architecture.md,查看完整规范。

设计集群结构:

  1. 选择支柱关键词 — 搜索量最高、意图最广泛、与其他关键词的 SERP 重叠度最高
  2. 将辐射页分组为集群 — 每个集群是一个子主题领域(每个支柱对应 2-5 个集群)
  3. 将文章分配到集群 — 每个集群包含 2-4 篇辐射文章
  4. 为每篇文章选择模板 — 根据意图分类:
意图模式模板选项
信息型(宽泛)ultimate-guide
信息型(how)how-to
信息型(列表)listicle
信息型(概念)explainer
商业型(比较)comparison
商业型(评估)review
商业型(排名)best-of
交易型landing-page
  1. 设定字数目标:

    • 支柱页面:2500-4000 字
    • 辐射文章:1200-1800 字
  2. 检查关键词蚕食 — 任意两篇文章都不能使用相同的主要关键词。如果 SERP 重叠度达到 7+,将这些关键词合并到一篇同时针对它们的文章中。

第 5 步:内部链接矩阵

设计双向链接结构:

链接类型方向要求
辐射页到支柱页spoke -> pillar必须(每个辐射页都要链接)
支柱页到辐射页pillar -> spoke必须(每个辐射页都要链接)
辐射页之间(集群内)spoke <-> spoke每篇文章 2-3 个链接
跨集群spoke -> spoke(其他集群)每篇文章 0-1 个链接

规则:

  • 每篇文章至少要有 3 个站内入链
  • 不得存在孤立页面(从支柱页出发,最多点击 2 次即可到达每篇文章)
  • 锚文本必须使用目标关键词或近似变体(不能使用“点击此处”)
  • 链接应放在正文内容中,不能只放在导航栏或侧边栏

以 JSON 邻接表的形式生成链接矩阵:

{
  "links": [
    { "from": "pillar", "to": "cluster-0-post-0", "type": "mandatory", "anchor": "keyword" },
    { "from": "cluster-0-post-0", "to": "pillar", "type": "mandatory", "anchor": "keyword" }
  ]
}
第 6 步:交互式集群地图

使用 templates/cluster-map.html 中的模板生成 cluster-map.html。

  1. 读取模板文件
  2. 根据集群规划构建 CLUSTER_DATA JSON 对象:
    {
      pillar: { title, keyword, volume, template, wordCount, url },
      clusters: [{ name, color, posts: [{ title, keyword, volume, template, wordCount, url, status }] }],
      links: [{ from, to, type }],
      meta: { totalPosts, totalClusters, totalLinks, estimatedWords }
    }
    
  3. 将模板中的 CLUSTER_DATA 占位符替换为实际 JSON
  4. 将完成的 HTML 文件写入输出目录
  5. 告知用户:“在浏览器中打开 cluster-map.html,即可查看交互式集群地图。”

策略导入

使用 --from strategy 调用时:

  1. 在当前目录中查找最近一次 /seo plan 的输出(搜索符合以下模式的文件:*SEO*Plan*、*strategy*、*content-strategy*)
  2. 解析 Markdown 表格中的关键词、页面类型、内容支柱和 URL 结构
  3. 验证提取的数据:检查重复项、缺失关键词和不完整条目
  4. 补充 SERP 数据:对提取的关键词运行 SERP 重叠分析
  5. 使用导入的关键词作为起始集合构建集群规划(跳过第 1 步)

如果未找到策略文件,提示用户:“当前目录中未找到现有 SEO 规划。请先运行 /seo plan,或提供一个种子关键词以创建新的集群。”


执行工作流

调用 /seo cluster execute 时:

检查是否安装了 codex-blog
Test: Does ~/.codex/skills/blog/SKILL.md exist?

如果已安装 codex-blog:

  1. 加载 references/execution-workflow.md,查看完整算法
  2. 从当前目录读取 cluster-plan.json
  3. 检查恢复状态:扫描输出目录,查找已写入的文章
  4. 按优先级执行:先处理支柱文章,再按流量从高到低处理分支文章
  5. 对每篇文章,结合集群上下文调用 blog-write 技能:
    • 集群角色(支柱或分支)
    • 在集群中的位置(集群索引、文章索引)
    • 目标关键词和次要关键词
    • 模板类型和目标字数
    • 要包含的内部链接(带锚文本)
    • 后续文章要链接到本文的位置(占位标记)
  6. 每篇文章写完后,扫描之前的文章,查找反向链接占位符, 并填入新文章的 URL
  7. 所有文章写完后,生成集群评分卡

如果未安装 codex-blog:

  1. 为集群计划中的每篇文章生成详细的内容简报
  2. 每份简报包括:
    • 标题和元描述
    • 主要关键词和次要关键词
    • 模板类型和建议结构(H2/H3 大纲)
    • 目标字数
    • 要包含的内部链接(带锚文本)
    • 要涵盖的要点
    • 需要与之形成差异化的竞争页面
  3. 将简报作为单独的 Markdown 文件写入 cluster-briefs/ 目录
  4. 告知用户:“安装 codex-blog 即可自动创建内容。简报已保存到 cluster-briefs/。”

集群评分卡

执行后的质量报告。在 /seo cluster execute 后自动运行,也可根据输出目录的内容随时分析生成。

指标目标衡量方式
覆盖率100%已写文章数 / 计划文章数
链接密度每篇 3+ 个统计每篇文章的内部链接数
孤立页面0入链少于 1 条的文章
关键词蚕食0 处冲突检查是否存在重复的主要关键词
图片数量每篇 1+ 张至少包含一张图片的文章数
支柱链接100%所有分支文章都链接到支柱文章,反之亦然
交叉链接80%+已实现的建议分支间链接
内容缺口0被跳过或未完成的计划文章数

地图重新生成

调用 /seo cluster map 时:

  1. 从当前目录读取 cluster-plan.json
  2. 扫描输出目录并更新文章状态(计划中或已写入)
  3. 使用更新后的状态重新生成 cluster-map.html
  4. 报告:已写文章数与计划文章数、链接完成率

输出文件

所有输出都写入当前工作目录:

文件描述
cluster-plan.json机器可读的集群计划(完整数据)
cluster-plan.md人类可读的集群计划摘要
cluster-map.html交互式 SVG 可视化图
cluster-briefs/内容简报(未安装 codex-blog 时生成)
cluster-scorecard.md执行后的质量报告

跨技能集成

技能关系
seo-plan导入来源:策略导入会读取 seo-plan 的输出
seo-content质量检查:对生成的内容进行 E-E-A-T 验证
seo-schemaSchema 标记:为集群页面添加 Article、BreadcrumbList、ItemList
seo-dataforseo数据来源:DataForSEO MCP 可用时提供 SERP 数据
seo-google报告:生成集群计划和评分卡的 PDF 报告

集群规划或执行完成后,询问: “要生成 PDF 报告吗?使用 /seo google report”


错误处理

错误原因解决方案
"未提供种子关键词"缺少参数请用户提供种子关键词或 URL
"关键词变体不足"扩展后关键词少于 15 个使用 PAA 问题执行第二轮扩展
"SERP 数据不可用"WebSearch 和 DataForSEO 均失败30 秒后重试;如果问题仍然存在,则仅根据搜索意图进行聚类并发出警告
"未找到策略文件"使用了 --from strategy,但不存在计划提示用户先运行 /seo plan
"未找到 cluster-plan.json"未规划就直接执行提示用户先运行 /seo cluster plan
"未安装 codex-blog"未安装博客技能就尝试执行改为生成内容简报;建议安装
"超出 DataForSEO 预算"费用检查返回了 "blocked"改用 WebSearch;告知用户
"主要关键词重复"检测到关键词蚕食合并受影响的文章,或重新分配关键词
"检测到孤立页面"文章缺少入站链接从最近的同类聚类文章添加链接
"恢复状态已损坏"计划与输出不匹配扫描输出目录以重建状态

安全

  • 所有 URL 均通过 python scripts/fetch_page.py 获取(通过 validate_url() 防范 SSRF)
  • 不存储或传输凭据
  • 输出文件不包含 PII 或 API 密钥
  • 每次 API 调用前都会执行 DataForSEO 费用检查

FLOW 框架集成

如需通过提示词引导关键词研究和差距分析,请使用 /seo flow find [url|topic] — FLOW 的 5 个查找阶段提示词可通过结构化的发现提示,补充基于 SERP 重叠的聚类方法。

写入共享数据缓存

完成所有工作后,如果工作流产生了可长期保留的发现,请将简洁的 JSON 摘要写入 .seo-cache/。 请遵循 ../seo/references/shared-data-cache.md 中的架构和命名规则;至少包含 cache_type、analyzed_at、源 URL/域名、关键发现、问题、建议和工具限制。如果 .gitignore 中缺少 .seo-cache/,请将其添加进去。

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