keyword-research

keyword-research の概要

keyword-research は、ASO に特化した skill で、App Store のキーワードをより少ない当てずっぽうで見つけ、評価し、優先順位を付けるためのものです。汎用プロンプトよりも実行可能なキーワード一覧が欲しい人に向いています。たとえば、アプリマーケター、創業者、ASO 専門家、そしてざっくりしたプロダクトブリーフを元に動くエージェントです。主な役割は、いくつかのシード語から、関連性・検索需要・競争状況・ビジネス意図のバランスが取れた優先順位付きのキーワード戦略へ落とし込むことです。

keyword-research が特に向いている用途

keyword-research skill は、このアプリが最初に何を狙うべきか、どの語がインデックス対象として価値があるか、競合のどのキーワードが現実的なチャンスか、といった問いに答えたいときに使います。アプリカテゴリが混雑していて、単なる発想出しではなく意思決定のためのプロセスが必要な場面で特に有効です。

ただのプロンプトよりこの skill が役立つ理由

keyword-research のガイドは、実際のリサーチワークフローを前提に組まれています。アプリの文脈から始め、App ID と国を確認し、シード語を広げ、その後に機会を評価する流れです。この構成により、見た目は魅力的でも、実際には無関係・順位獲得不能・ターゲット市場に不適切なキーワードを出してしまう、よくある失敗を避けやすくなります。

keyword-research が適切な選択になる条件

keyword-research for Keyword Research は、発見と優先順位付けをしたいなら相性のよい skill です。すでに書きたいメタデータ文言が明確に決まっている場合や、新規リサーチではなく現在の順位状況だけ確認したい場合は、最初の一歩としては向いていません。

keyword-research skill の使い方

ワークフローに keyword-research を導入する

通常の skills セットアップ手順に沿って keyword-research install を実行し、その skill ディレクトリがエージェントの作業コンテキストで参照できることを確認してください。この repo では、アクティブな skill は skills/keyword-research にあり、最初に読むべきファイルは SKILL.md です。補助スクリプトや参照フォルダはないため、この skill は大きなツールチェーンではなく、markdown の指示を直接たどって使う前提になっています。

skill に必要な入力を最初に渡す

この skill は、最初に次の 5 つを渡すと最もよく機能します。App ID、対象国、3〜5 個のシードキーワード、アプリのカテゴリまたはポジショニング、そしてリサーチの目的です。弱い依頼は「my app のキーワードを探して」のようなものです。より良い keyword-research の依頼文は、たとえば次のようになります。「US の App ID 123456789 についてキーワード機会を調査してください。シード語は habit tracker, planner, focus timer。目的は新規ユーザー獲得。競合は Structured, TickTick, Todoist です。」

正しい順番でファイルを読む

まず SKILL.md を読んでプロセスを理解し、その後、作業環境に app-marketing-context.md があればそれも確認してください。この skill の大きな強みは、初期評価、シード拡張、キーワード評価という順序にあります。評価ステップを飛ばすと、一覧は長くなっても戦略は弱くなりがちです。

リサーチ段階に合ったプロンプトを使う

発見フェーズでは、幅を広げる依頼をします。「これらのシード語を候補キーワードに展開し、意図ごとにグループ化してください。」優先順位付けでは、順位づけを依頼します。「これらのキーワードを関連性、想定需要、競争力でスコアリングし、上位 10 件を推奨してください。」競合分析では、重複と差分を見ます。「自分のアプリをこの 5 つの競合と比較し、競合が順位を持っていて自分にはないキーワードを特定してください。」

keyword-research skill の FAQ

keyword-research を使うのに ASO 経験は必要ですか？

いいえ。keyword-research skill は、具体的な入力を求め、リサーチの順序に沿って進むため、初心者にも扱いやすいです。事前に順位理論を理解している必要はありませんが、アプリの文脈が明確で、シード語が整理されているほど出力は良くなります。

普通のプロンプトとどう違うのですか？

普通のプロンプトでもキーワードのブレストはできますが、keyword-research は再現性のあるプロセスを加えます。アプリの評価、シードからの拡張、競合比較、意図ベースの優先順位付けまでを含むため、雑多なアイデアの羅列ではなく、意思決定に使える候補リストが必要なときにより信頼できます。

keyword-research を使わないほうがよいのはどんなときですか？

主な作業がメタデータの執筆、スクリーンショットの変更、または新規発見を伴わない既存順位の確認であれば、keyword-research は使わないでください。その場合は、キーワードリサーチのワークフローよりも、メタデータ特化型や監査特化型の skill のほうが適しています。

この skill の主な境界は何ですか？

この skill は、一般的な SEO や Web 検索最適化ではなく、App Store のキーワード戦略に最適化されています。対象が Web サイト、YouTube チャンネル、または Google Play 専用のワークフローであれば、keyword-research の前提はそのままではきれいに移植できない場合があります。

keyword-research skill を改善する方法

シードキーワードをもっと強くする

品質が最も大きく伸びるのは、シード語を良くしたときです。「fitness」や「productivity」のような広すぎる語の代わりに、「meal planner」「screen time blocker」「AI note taker」のように、ユーザー意図に結びついた機能ベースのフレーズを与えてください。良いシードは、より良い展開パスを生み、的外れな提案を減らします。

キーワードの価値を変える文脈を追加する

アプリの対象ユーザー、利用シーン、収益化の目的を伝えてください。「学生向けの budgeting app」と「フリーランス向けの budgeting app」では、関連性もコンバージョン意図も違うため、keyword-research の結果は大きく変わり得ます。競合がいるなら早い段階で含めて、推測ではなく実際の市場代替案を比較できるようにしましょう。

使いやすい形式で出力を求める

単に「best keywords」とだけ頼まないでください。順位付きリストに、理由、意図ラベル、競争やリスクに関するメモを付けるよう依頼してください。便利な追加指示は、「上位 20 個のキーワードを primary targets、secondary targets、low-priority tests に分けて返してください。」です。こうすると、メタデータ作業へそのまま流し込みやすくなります。

1 回目の結果をもとに繰り返し改善する

最初の結果を使って、次のプロンプトを絞り込みます。リストが広すぎるなら、対象ユーザーか機能で狭めます。リストが一般的すぎるなら、競合名やより具体的な国を追加します。リストが攻めすぎていると感じるなら、検索ボリューム重視ではなく、現実的に順位を取れる機会に絞った保守的な再実行を依頼してください。