keyword-research

Überblick über keyword-research

keyword-research ist ein ASO-orientiertes Skill zum Finden, Bewerten und Priorisieren von App-Store-Keywords – mit deutlich weniger Rätselraten als bei einem generischen Prompt. Es eignet sich besonders für alle, die eine Keyword-Liste brauchen, mit der man wirklich weiterarbeiten kann: App-Marketer, Gründer, ASO-Spezialisten und Agenten, die mit einem groben Produktbrief arbeiten. Die zentrale Aufgabe ist, aus wenigen Seed-Begriffen eine priorisierte Keyword-Strategie zu machen, die Relevanz, Suchnachfrage, Wettbewerb und geschäftliche Absicht ausbalanciert.

Wofür keyword-research am besten geeignet ist

Nutzen Sie das keyword-research-Skill, wenn Sie Fragen beantworten wollen wie: Worauf sollte diese App zuerst abzielen, welche Begriffe lohnen sich fürs Indexing, und welche Keywords der Wettbewerber sind realistische Chancen? Besonders hilfreich ist es in umkämpften Kategorien, wenn Sie einen Entscheidungsprozess brauchen – nicht bloß ein Brainstorming.

Warum dieses Skill nützlicher ist als ein bloßer Prompt

Der keyword-research-Guide ist um einen echten Recherche-Workflow herum aufgebaut: Er startet mit dem App-Kontext, fragt nach der App-ID und dem Land, erweitert Seeds und bewertet dann die Chancen. Diese Struktur hilft, den typischen Fehler zu vermeiden, optisch starke Keywords zu produzieren, die aber irrelevant, nicht rankbar oder für den Zielmarkt falsch sind.

Wann keyword-research die richtige Wahl ist

Dieses keyword-research für Keyword Research passt gut, wenn Sie Discovery und Priorisierung wollen. Es ist nicht der richtige erste Schritt, wenn Sie bereits genau wissen, welchen Metadata-Text Sie schreiben möchten, oder wenn Sie nur die aktuelle Ranking-Performance prüfen wollen, ohne neue Recherche zu betreiben.

So verwenden Sie das keyword-research-Skill

keyword-research in Ihren Workflow installieren

Verwenden Sie keyword-research install über Ihren normalen Skill-Setup-Flow und bestätigen Sie dann, dass das Skill-Verzeichnis im Arbeitskontext Ihres Agents verfügbar ist. In diesem Repo liegt das aktive Skill unter skills/keyword-research, und SKILL.md ist die erste Datei, die Sie lesen sollten. Da es keine Helper-Skripte oder Referenzordner gibt, ist das Skill dafür gedacht, direkt über die Markdown-Anweisungen gesteuert zu werden – nicht über eine größere Toolchain.

Geben Sie dem Skill die nötigen Eingaben

Am besten funktioniert das Skill, wenn Sie fünf Dinge direkt am Anfang liefern: App-ID, Zielland, 3–5 Seed-Keywords, App-Kategorie oder Positionierung und das Ziel der Recherche. Eine schwache Anfrage klingt wie: „Finde Keywords für meine App.“ Ein stärkerer Prompt für keyword-research klingt eher so: „Recherchiere Keyword-Chancen für App-ID 123456789 in US. Seed-Begriffe: habit tracker, planner, focus timer. Ziel: Downloads für neue Nutzer. Wettbewerber: Structured, TickTick, Todoist.“

Lesen Sie die Dateien in der richtigen Reihenfolge

Beginnen Sie mit SKILL.md, um den Ablauf zu verstehen, und prüfen Sie dann eine Projekt-Kontextdatei namens app-marketing-context.md, falls Ihr Workspace eine solche Datei enthält. Der zentrale Vorteil dieses Skills ist die Reihenfolge: erste Einschätzung, Seed-Expansion, dann Keyword-Bewertung. Wenn Sie den Bewertungsschritt überspringen, erhalten Sie meist zwar eine längere Liste, aber eine schwächere Strategie.

Verwenden Sie einen Prompt, der zur Recherchephase passt

Für Discovery fragen Sie nach Breite: „Erweitere diese Seeds zu Kandidaten-Keywords und gruppiere sie nach Intent.“ Für Priorisierung fragen Sie nach Ranking: „Bewerte diese Keywords nach Relevanz, wahrscheinlicher Nachfrage und Wettbewerbsintensität und empfehle die Top 10.“ Für Wettbewerbsanalyse fragen Sie nach Überschneidungen und Lücken: „Vergleiche meine App mit diesen 5 Wettbewerbern und identifiziere Keywords, für die sie ranken, ich aber nicht.“

Häufige Fragen zu keyword-research

Brauche ich ASO-Erfahrung, um keyword-research zu nutzen?

Nein. Das keyword-research-Skill ist anfängerfreundlich, weil es konkrete Eingaben abfragt und einem klaren Rechercheablauf folgt. Sie müssen Ranking-Theorie nicht schon vor der Nutzung kennen, aber besserer App-Kontext und sauberere Seed-Begriffe verbessern das Ergebnis.

Worin unterscheidet sich das von einem gewöhnlichen Prompt?

Ein gewöhnlicher Prompt kann Keywords brainstormen, aber keyword-research ergänzt einen wiederholbaren Prozess: App einschätzen, von Seeds aus erweitern, Wettbewerber vergleichen und nach Intent priorisieren. Dadurch wird es deutlich verlässlicher, wenn Sie eine entscheidungsreife Shortlist statt eines rohen Ideenspeichers brauchen.

Wann sollte ich keyword-research nicht verwenden?

Verwenden Sie keyword-research nicht, wenn es hauptsächlich darum geht, Metadaten zu schreiben, Screenshots zu ändern oder bestehende Rankings ohne neue Recherche zu prüfen. In solchen Fällen passt ein metadata-fokussiertes oder audit-fokussiertes Skill besser als ein Keyword-Recherche-Workflow.

Was ist die wichtigste Grenze des Skills?

Das Skill ist auf App-Store-Keyword-Strategie optimiert, nicht auf allgemeines SEO oder Web-Suchoptimierung. Wenn Ihr Ziel eine Website, ein YouTube-Kanal oder ein reiner Google-Play-Workflow ist, lassen sich die Annahmen in keyword-research möglicherweise nicht sauber übertragen.

So verbessern Sie das keyword-research-Skill

Beginnen Sie mit stärkeren Seed-Keywords

Der größte Qualitätssprung kommt von besseren Seeds. Statt breiter Begriffe wie „fitness“ oder „productivity“ geben Sie dem Skill funktionale Phrasen mit Nutzerintention, etwa „meal planner“, „screen time blocker“ oder „AI note taker“. Bessere Seeds führen zu besseren Erweiterungspfaden und weniger Themenverfehlungen.

Ergänzen Sie Kontext, der den Keyword-Wert verändert

Nennen Sie Zielgruppe, Anwendungsfall und Monetarisierungsziel der App. Eine „Budgeting app for students“ und eine „Budgeting app for freelancers“ können zu sehr unterschiedlichen keyword-research-Ergebnissen führen, weil Relevanz und Conversion-Intention nicht dieselben sind. Wenn Sie Wettbewerber haben, nennen Sie sie früh, damit das Skill echte Marktalternativen vergleichen kann, statt zu raten.

Bitten Sie um ein nutzbares Ausgabeformat

Fragen Sie nicht einfach nach „den besten Keywords“. Verlangen Sie eine priorisierte Liste mit Begründungen, Intent-Labels und Hinweisen zu Wettbewerb oder Risiko. Ein hilfreicher Folgeprompt ist: „Gib die Top 20 Keywords zurück, gruppiert in Primary Targets, Secondary Targets und Low-Priority Tests.“ So lässt sich das Ergebnis leichter in die Metadata-Arbeit überführen.

Iterieren Sie nach dem ersten Durchlauf

Nutzen Sie das erste Ergebnis, um den nächsten Prompt zu schärfen. Ist die Liste zu breit, grenzen Sie sie über Zielgruppe oder Feature ein. Ist sie zu allgemein, ergänzen Sie Wettbewerbernamen oder ein spezifischeres Land. Wirkt die Liste zu aggressiv, bitten Sie um einen konservativen Durchgang mit Fokus auf realistische Ranking-Chancen statt auf Suchvolumen-bezogene Begriffe.