keyword-research
par Eronredkeyword-research est un skill ASO pour découvrir, évaluer et hiérarchiser des mots-clés App Store. Utilisez-le lorsque vous avez besoin d’un workflow de recherche pour étendre des mots-clés de départ, analyser les mots-clés des concurrents et repérer des opportunités de positionnement. Il aide à transformer un contexte d’application encore flou en stratégie de mots-clés priorisée, plutôt qu’en simple brainstorming générique.
Ce skill obtient 78/100, ce qui en fait un bon candidat pour l’annuaire : l’utilisateur dispose d’un workflow ASO de recherche de mots-clés clairement activé, avec suffisamment de détails opérationnels pour être utile, même s’il faut s’attendre à quelques lacunes puisque le dépôt ne contient ni scripts d’accompagnement, ni références, ni commande d’installation. Il peut être référencé, mais il vaut mieux le présenter comme un workflow textuel ciblé plutôt que comme un outil entièrement packagé.
- Excellent niveau de déclenchement : le frontmatter cite des cas d’usage explicites comme découvrir, évaluer et hiérarchiser des mots-clés App Store, ainsi que des expressions déclencheuses claires comme « keyword research » et « search volume ».
- Bonne structure opérationnelle : le skill décrit une évaluation initiale et un processus de recherche par étapes, ce qui réduit l’improvisation par rapport à un prompt générique.
- Contenu de workflow conséquent : le corps est assez développé, avec des titres, des contraintes et des blocs de code, et il inclut des références de dépôt/fichiers vers des skills associés comme metadata-optimization et aso-audit.
- Pas de commande d’installation ni de fichiers d’accompagnement : il n’y a ni scripts, ni références, ni ressources, ni métadonnées supplémentaires, donc l’adoption repose uniquement sur le contenu de SKILL.md.
- Les éléments disponibles indiquent un workflow ASO spécialisé : il est utile pour la stratégie de mots-clés App Store, mais ne constitue pas un skill de recherche de mots-clés généraliste pour d’autres plateformes ou pour le SEO.
Présentation du skill keyword-research
keyword-research est un skill orienté ASO pour trouver, évaluer et prioriser des mots-clés App Store avec beaucoup moins d’approximation qu’un prompt générique. Il convient particulièrement aux personnes qui ont besoin d’une liste de mots-clés vraiment exploitable : marketeurs app, fondateurs, spécialistes ASO et agents travaillant à partir d’un brief produit encore approximatif. Son objectif principal est de transformer quelques termes de départ en une stratégie de mots-clés classée, qui équilibre pertinence, volume de recherche, concurrence et intention business.
À quoi sert le mieux keyword-research
Utilisez le skill keyword-research quand vous devez répondre à des questions comme : sur quoi cette app doit-elle cibler en premier, quels termes valent la peine d’être indexés, et quelles opportunités sont réalistes chez les concurrents. Il est particulièrement utile quand la catégorie de l’app est saturée et qu’il vous faut un vrai processus de décision, pas seulement une séance de brainstorming.
Pourquoi ce skill est plus utile qu’un prompt simple
Le guide keyword-research s’appuie sur un véritable workflow de recherche : il part du contexte de l’app, demande l’App ID et le pays, élargit les termes de départ, puis évalue les opportunités. Cette structure aide à éviter l’échec classique qui consiste à produire des mots-clés séduisants mais hors sujet, impossibles à positionner ou inadaptés au marché cible.
Quand keyword-research est le bon choix
Ce skill keyword-research est un bon choix si vous cherchez à la fois de la découverte et de la priorisation. En revanche, ce n’est pas la bonne première étape si vous savez déjà exactement quel texte de métadonnées vous voulez rédiger, ou si vous avez seulement besoin de vérifier une performance de classement existante sans faire de nouvelle recherche.
Comment utiliser le skill keyword-research
Installer keyword-research dans votre workflow
Utilisez keyword-research install via votre flux d’installation habituel des skills, puis vérifiez que le répertoire du skill est bien disponible dans le contexte de travail de votre agent. Dans ce repo, le skill actif se trouve dans skills/keyword-research, et SKILL.md est le premier fichier à lire. Comme il n’y a ni scripts d’aide ni dossiers de référence, ce skill est conçu pour être piloté directement à partir des instructions en markdown, et non via une chaîne d’outils plus large.
Donner au skill les informations dont il a besoin
Le skill fonctionne mieux si vous fournissez cinq éléments dès le départ : l’App ID, le pays cible, 3 à 5 mots-clés de départ, la catégorie ou le positionnement de l’app, et l’objectif de la recherche. Une demande faible ressemble à « trouve des mots-clés pour mon app ». Un prompt d’usage keyword-research plus solide ressemble à : « Recherche des opportunités de mots-clés pour l’App ID 123456789 en US. Termes de départ : habit tracker, planner, focus timer. Objectif : générer des téléchargements de nouveaux utilisateurs. Concurrents : Structured, TickTick, Todoist. »
Lire les fichiers dans le bon ordre
Commencez par SKILL.md pour comprendre le processus, puis consultez tout fichier de contexte projet nommé app-marketing-context.md si votre espace de travail en contient un. Le principal avantage de ce skill tient à son enchaînement : évaluation initiale, विस्तार des termes de départ, puis évaluation des mots-clés. Si vous sautez l’étape d’évaluation, vous obtenez en général une liste plus longue, mais une stratégie plus faible.
Utiliser un prompt adapté à la phase de recherche
Pour la découverte, demandez de l’ampleur : « Étends ces termes de départ en candidats mots-clés et regroupe-les par intention. » Pour la priorisation, demandez un classement : « Note ces mots-clés selon la pertinence, la demande probable et la compétitivité, puis recommande les 10 premiers. » Pour l’analyse concurrentielle, demandez les recoupements et les écarts : « Compare mon app à ces 5 concurrents et identifie les mots-clés sur lesquels ils se positionnent et pas moi. »
FAQ du skill keyword-research
Faut-il de l’expérience ASO pour utiliser keyword-research ?
Non. Le skill keyword-research est accessible aux débutants parce qu’il demande des entrées concrètes et suit une séquence de recherche. Il n’est pas nécessaire de connaître la théorie du ranking avant de l’utiliser, mais un meilleur contexte produit et des termes de départ plus propres amélioreront nettement le résultat.
En quoi est-ce différent d’un prompt ordinaire ?
Un prompt ordinaire peut faire émerger des idées de mots-clés, mais keyword-research ajoute un processus reproductible : évaluer l’app, élargir à partir des termes de départ, comparer les concurrents et prioriser selon l’intention. C’est plus fiable quand vous avez besoin d’une shortlist prête à décider, plutôt que d’un simple flot d’idées.
Quand ne faut-il pas utiliser keyword-research ?
N’utilisez pas keyword-research si votre tâche consiste surtout à rédiger des métadonnées, modifier des captures d’écran ou vérifier des classements existants sans travail de découverte. Dans ces cas-là, un skill centré sur les métadonnées ou un skill d’audit sera mieux adapté qu’un workflow de recherche de mots-clés.
Quelle est la principale limite du skill ?
Le skill est optimisé pour la stratégie de mots-clés App Store, pas pour le SEO générique ni pour l’optimisation de recherche web. Si votre cible est un site web, une chaîne YouTube ou un workflow exclusivement Google Play, les hypothèses de keyword-research ne se transposeront pas proprement.
Comment améliorer le skill keyword-research
Partir de meilleurs mots-clés de départ
Le plus gros gain de qualité vient de meilleurs termes de départ. Au lieu de termes trop larges comme « fitness » ou « productivité », donnez au skill des formulations fonctionnelles liées à l’intention utilisateur, comme « meal planner », « screen time blocker » ou « AI note taker ». De meilleurs termes de départ produisent de meilleures pistes d’expansion et moins de suggestions hors cible.
Ajouter un contexte qui change la valeur des mots-clés
Précisez l’audience de l’app, le cas d’usage et l’objectif de monétisation. « App de budget pour étudiants » et « app de budget pour freelances » peuvent conduire à des résultats keyword-research très différents, parce que la pertinence et l’intention de conversion ne sont pas les mêmes. Si vous avez des concurrents, donnez-les dès le début pour que le skill compare de vraies alternatives de marché au lieu de deviner.
Demander un format de sortie exploitable
Ne demandez pas simplement les « meilleurs mots-clés ». Demandez une liste classée avec des raisons, des étiquettes d’intention et des notes sur la concurrence ou le risque. Un bon suivi consiste à dire : « Rends les 20 meilleurs mots-clés, regroupés en cibles principales, cibles secondaires et tests à faible priorité. » Cela facilite l’exploitation du résultat pour le travail sur les métadonnées.
Itérer après le premier passage
Servez-vous du premier résultat pour affiner le prompt suivant. Si la liste est trop large, resserrez par audience ou par fonctionnalité. Si elle est trop générique, ajoutez des noms de concurrents ou un pays plus précis. Si elle vous semble trop agressive, demandez un passage plus conservateur, centré sur des opportunités de ranking réalistes plutôt que sur les termes à fort volume.