keyword-research

Descripción general de la skill de keyword-research

keyword-research es una skill enfocada en ASO para encontrar, evaluar y priorizar palabras clave de App Store con menos suposiciones que las que harías con un prompt genérico. Es ideal para quien necesita una lista de keywords sobre la que realmente pueda actuar: marketers de apps, fundadores, especialistas en ASO y agentes que parten de un brief de producto poco definido. Su trabajo principal es convertir unas pocas keywords semilla en una estrategia de keywords ordenada por relevancia, demanda de búsqueda, competencia e intención de negocio.

Para qué es mejor keyword-research

Usa la skill keyword-research cuando necesites responder preguntas como: ¿qué debería atacar primero esta app?, ¿qué términos vale la pena indexar?, ¿y qué keywords de la competencia son oportunidades realistas? Es especialmente útil cuando la categoría de la app está muy competida y necesitas un proceso de decisión, no solo una lluvia de ideas.

Por qué esta skill es más útil que un prompt simple

La guía de keyword-research está construida sobre un flujo de trabajo real de investigación: parte del contexto de la app, pide el App ID y el país, amplía las semillas y después evalúa oportunidades. Esa estructura ayuda a evitar el fallo habitual de generar keywords atractivas pero irrelevantes, imposibles de posicionar o equivocadas para el mercado objetivo.

Cuándo keyword-research encaja de verdad

Este keyword-research para Keyword Research encaja bien si buscas descubrimiento y priorización. No es el primer paso adecuado si ya sabes exactamente el texto de metadata que quieres escribir, o si solo necesitas comprobar el rendimiento actual de ranking sin hacer nueva investigación.

Cómo usar la skill keyword-research

Instala keyword-research en tu flujo de trabajo

Usa keyword-research install dentro de tu flujo normal de configuración de skills y luego confirma que el directorio de la skill esté disponible en el contexto de trabajo de tu agente. En este repo, la skill activa vive en skills/keyword-research, y SKILL.md es el primer archivo que debes leer. Como no hay scripts auxiliares ni carpetas de referencia, la skill está pensada para ejecutarse directamente a partir de las instrucciones en markdown, no desde una cadena de herramientas más amplia.

Dale a la skill los datos que necesita

La skill funciona mejor cuando proporcionas cinco cosas desde el principio: App ID, país objetivo, 3-5 keywords semilla, categoría o posicionamiento de la app y el objetivo de la investigación. Una petición débil suena como “encuentra keywords para mi app”. Un prompt más útil para keyword-research sonaría así: “Investiga oportunidades de keywords para el App ID 123456789 en US. Términos semilla: habit tracker, planner, focus timer. Objetivo: descargas para nuevos usuarios. Competidores: Structured, TickTick, Todoist.”

Lee los archivos en el orden correcto

Empieza por SKILL.md para entender el proceso y luego revisa cualquier archivo de contexto del proyecto llamado app-marketing-context.md si tu espacio de trabajo incluye uno. La ventaja clave de esta skill es la secuencia: evaluación inicial, expansión de semillas y luego evaluación de keywords. Si te saltas la fase de evaluación, normalmente acabas con una lista más larga, pero con una estrategia más débil.

Usa un prompt que encaje con la fase de investigación

Para descubrimiento, pide amplitud: “Amplía estas semillas en keywords candidatas y agrúpalas por intención.” Para priorización, pide ranking: “Puntúa estas keywords por relevancia, demanda probable y competitividad, y recomienda las 10 mejores.” Para análisis de competidores, pide solapamientos y huecos: “Compara mi app con estos 5 competidores e identifica keywords para las que ellos posicionan y yo no.”

Preguntas frecuentes sobre la skill keyword-research

¿Necesito experiencia en ASO para usar keyword-research?

No. La skill keyword-research es apta para principiantes porque pide entradas concretas y sigue una secuencia de investigación. No necesitas conocer teoría de ranking antes de usarla, aunque un mejor contexto de la app y semillas más limpias mejorarán el resultado.

¿En qué se diferencia de un prompt normal?

Un prompt ordinario puede hacer lluvia de ideas con keywords, pero keyword-research añade un proceso repetible: evalúa la app, expande desde semillas, compara competidores y prioriza por intención. Eso la hace más fiable cuando necesitas una lista corta lista para tomar decisiones, en lugar de un simple volcado de ideas.

¿Cuándo no debería usar keyword-research?

No uses keyword-research si tu tarea principal es redactar metadata, cambiar capturas o revisar rankings existentes sin trabajo de descubrimiento. En esos casos, una skill centrada en metadata o en auditoría encajará mejor que un flujo de trabajo de investigación de keywords.

¿Cuál es el límite principal de la skill?

La skill está optimizada para estrategia de keywords de App Store, no para SEO genérico ni para optimización de búsqueda web. Si tu objetivo es un sitio web, un canal de YouTube o un flujo centrado solo en Google Play, es posible que los supuestos de keyword-research no se transfieran bien.

Cómo mejorar la skill keyword-research

Empieza con mejores keywords semilla

La mayor mejora de calidad viene de mejores semillas. En lugar de términos amplios como “fitness” o “productividad”, dale a la skill frases funcionales ligadas a la intención del usuario, como “meal planner”, “screen time blocker” o “AI note taker”. Mejores semillas generan mejores rutas de expansión y menos sugerencias fuera de objetivo.

Añade contexto que cambie el valor de las keywords

Menciona la audiencia de la app, el caso de uso y el objetivo de monetización. “Budgeting app for students” y “budgeting app for freelancers” pueden llevar a resultados de keyword-research muy distintos porque la relevancia y la intención de conversión no son las mismas. Si tienes competidores, inclúyelos desde el principio para que la skill compare alternativas reales del mercado en lugar de adivinar.

Pide un formato de salida que realmente puedas usar

No pidas solo “las mejores keywords”. Pide una lista ordenada con razones, etiquetas de intención y notas sobre competencia o riesgo. Un buen seguimiento sería: “Devuelve las 20 mejores keywords, agrupadas en objetivos principales, secundarios y pruebas de baja prioridad.” Así el resultado se integra mejor en el trabajo de metadata.

Itera después del primer intento

Usa el primer resultado para afinar el siguiente prompt. Si la lista es demasiado amplia, acota por audiencia o por funcionalidad. Si la lista es demasiado genérica, añade nombres de competidores o un país más específico. Si el resultado parece demasiado agresivo, pide una pasada conservadora centrada en oportunidades realistas de posicionamiento en lugar de términos de alto volumen.