keyword-research

keyword-research 概覽

keyword-research 是一個以 ASO 為核心的技能，專門用來找出、評估並排序 App Store 關鍵字，而且比一般通用提示詞更少靠猜。它最適合需要一份能真正拿去執行的關鍵字清單的人：App 行銷人員、創辦人、ASO 專家，以及根據粗略產品簡報來工作的代理人。它的主要工作是把幾個種子詞轉成一套有排序的關鍵字策略，並同時兼顧相關性、搜尋量、競爭度與商業意圖。

keyword-research 最適合做什麼

當你需要回答這類問題時，適合使用 keyword-research 技能：這個 App 應該先鎖定哪些字、哪些詞值得做索引、哪些競品關鍵字是可行機會。當 App 類別已經很擁擠、你需要的是一套決策流程，而不只是腦力激盪時，它尤其有用。

為什麼這個技能比一般提示詞更實用

keyword-research 指南是依照實際研究流程設計的：先從 App 情境開始，接著要求 App ID 和國家，再擴展種子詞，最後評估機會。這種結構能避免常見失誤，也就是產出看起來漂亮、但其實不相關、無法排名，或不符合目標市場的關鍵字。

什麼情況下 keyword-research 最適合你

如果你想做的是探索與優先排序，這個 Keyword Research 的 keyword-research 很適合。若你已經知道要寫什麼 metadata 文案，或只是想確認目前排名表現、並不打算做新的研究，那它就不是第一步的最佳選擇。

如何使用 keyword-research 技能

在你的工作流程中安裝 keyword-research

透過你平常的技能安裝流程執行 keyword-research install，接著確認這個技能目錄已經能在代理人的工作環境中使用。在這個 repo 裡，實際啟用的技能位於 skills/keyword-research，而 SKILL.md 是第一個要讀的檔案。由於沒有 helper scripts 或參考資料夾，這個技能是設計成直接依照 markdown 指示來操作，而不是依賴更大的工具鏈。

提供這個技能需要的輸入

這個技能在你一開始就提供五項資訊時效果最好：App ID、目標國家、3-5 個種子關鍵字、App 類別或定位，以及研究目標。弱的提問會像是「幫我找我這個 App 的關鍵字」。更好的 keyword-research 使用提示詞會像這樣：Research keyword opportunities for App ID 123456789 in US. Seed terms: habit tracker, planner, focus timer. Goal: downloads for new users. Competitors: Structured, TickTick, Todoist.

按正確順序閱讀檔案

先讀 SKILL.md 來理解流程，如果你的工作區裡有名為 app-marketing-context.md 的專案情境檔，再接著看它。這個技能的關鍵優勢在於順序設計：先做初步評估，再擴展種子詞，最後評估關鍵字。如果你跳過評估步驟，通常會得到更長的清單，但策略反而更弱。

使用符合研究階段的提示詞

如果是探索階段，就要求廣度：Expand these seeds into candidate keywords and group them by intent. 如果是優先排序，就要求排名：Score these keywords by relevance, likely demand, and competitiveness, then recommend the top 10. 如果是競品分析，就要求重疊與缺口：Compare my app to these 5 competitors and identify keywords they rank for that I do not.

keyword-research 技能 FAQ

使用 keyword-research 需要 ASO 經驗嗎？

不需要。keyword-research 技能對新手友善，因為它會要求你提供具體輸入，並且按照固定的研究順序進行。你不必先懂排名理論才可以使用它，但更完整的 App 背景資訊和更乾淨的種子詞，會讓輸出品質更好。

這和一般提示詞有什麼不同？

一般提示詞可以幫你腦力激盪關鍵字，但 keyword-research 多了可重複的流程：先評估 App、再從種子詞擴展、接著比較競品、最後依意圖排序。當你需要的是能直接決策的精簡清單，而不是一大堆原始點子時，這種做法可靠得多。

什麼情況下不該用 keyword-research？

如果你的任務主要是寫 metadata、改 screenshots，或是在不做探索的情況下檢查既有排名，就不要用 keyword-research。這些情境下，metadata 導向或 audit 導向的技能，會比關鍵字研究流程更適合。

這個技能的主要邊界是什麼？

這個技能是為 App Store 關鍵字策略最佳化設計的，不是通用 SEO 或網站搜尋最佳化。如果你的目標是網站、YouTube 頻道，或只做 Google Play 的工作流程，keyword-research 裡的假設不一定能直接套用。

如何改進 keyword-research 技能

先提供更強的種子關鍵字

最大幅度的品質提升，通常來自更好的 seeds。不要只給像「fitness」或「productivity」這種太廣的詞，改提供和使用者意圖直接相關的功能型片語，例如「meal planner」、「screen time blocker」或「AI note taker」。更好的種子詞會帶出更好的擴展路徑，也能減少偏題建議。

補上會改變關鍵字價值的情境

請說明 App 的受眾、使用情境與變現目標。Budgeting app for students 和 budgeting app for freelancers 可能會導向非常不同的 keyword-research 結果，因為相關性與轉換意圖並不相同。如果你有競品，請儘早提供，這樣技能才能比較真實的市場替代方案，而不是靠猜。

要求可直接拿來用的輸出格式

不要只說「給我最好的關鍵字」。請要求一份附帶理由、意圖標籤，以及競爭或風險註記的排序清單。一個很實用的追問是：Return the top 20 keywords, grouped into primary targets, secondary targets, and low-priority tests. 這樣輸出會更容易接到 metadata 工作裡。

在第一輪之後繼續迭代

用第一次結果來收緊下一個提示詞。如果清單太廣，就用受眾或功能來縮小範圍。如果清單太泛，就加入競品名稱或更明確的國家。如果清單看起來太激進，就要求一輪保守版，專注在現實可排名的機會，而不是高搜尋量詞。