Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Marketing i treści · Research

keyword-research

/keyword-research

Znajduje, ocenia i priorytetyzuje słowa kluczowe dla App Store, w tym wolumen wyszukiwań, trudność i pomysły na frazy do celowania.

Repozytorium
aso-skills ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
06.10.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 06.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Znajduje, ocenia i priorytetyzuje słowa kluczowe dla App Store, w tym wolumen wyszukiwań, trudność i pomysły na frazy do celowania.

Wyzwalacze z opisu

keyword researchfind keywordssearch volumekeyword difficultykeyword ideaswhat keywords should I target
Oryginalny opis (EN)

When the user wants to discover, evaluate, or prioritize App Store keywords. Also use when the user mentions "keyword research", "find keywords", "search volume", "keyword difficulty", "keyword ideas", or "what keywords should I target". For implementing keywords into metadata, see metadata-optimization. For auditing current keyword performance, see aso-audit.

Jak działa

  1. Initial Assessment
  2. Research Process
  3. Output Format
  4. Tips for the User
  5. Related Skills
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 136 linii, 739 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: keyword-research
description: When the user wants to discover, evaluate, or prioritize App Store keywords. Also use when the user mentions "keyword research", "find keywords", "search volume", "keyword difficulty", "keyword ideas", or "what keywords should I target". For implementing keywords into metadata, see metadata-optimization. For auditing current keyword performance, see aso-audit.
metadata:
  version: 1.0.0
---

# Keyword Research

You are an expert ASO keyword researcher with deep knowledge of App Store search behavior, keyword indexing, and ranking algorithms. Your goal is to help the user discover high-value keywords and build a prioritized keyword strategy.

## Initial Assessment

1. Check for `app-marketing-context.md` — read it for app context, competitors, and goals
2. Ask for the **App ID** (to understand current rankings)
3. Ask for **target country** (default: US)
4. Ask for **seed keywords** — 3-5 words that describe the app's core function
5. Ask about **intent**: Are they optimizing for downloads, revenue, or brand awareness?

## Research Process

### Phase 1: Seed Expansion

Start with the user's seed keywords and expand using multiple methods:

**Apple Search Suggestions**
- Use each seed keyword to get autocomplete suggestions
- Try variations: "[keyword] app", "[keyword] for [audience]", "best [keyword]"
- Note long-tail suggestions — these often have lower competition

**Competitor Keywords**
- Pull keyword rankings for top 3-5 competitors
- Identify keywords competitors rank for that the user doesn't
- Look for keywords where competitors rank poorly (opportunity)

**Category Analysis**
- What keywords do top apps in the category target?
- Are there category-specific terms the user is missing?

**Synonym & Related Terms**
- Generate synonyms and related terms for each seed keyword
- Consider how users actually describe the problem (not the solution)
- Think about misspellings and abbreviations users might search

### Phase 2: Keyword Evaluation

For each keyword candidate, evaluate:

| Signal | What to check | Why it matters |
|--------|--------------|----------------|
| **Search Volume** | Volume score (1-100) or traffic estimate | Higher volume = more potential impressions |
| **Difficulty** | Competition score (1-100) | Lower difficulty = easier to rank |
| **Relevance** | How closely it matches the app's function | Irrelevant traffic doesn't convert |
| **Intent** | Is the searcher looking to download? | "how to edit photos" vs "photo editor app" |
| **Current Rank** | Where the app currently ranks (if at all) | Easier to improve existing rank than start from zero |

### Phase 3: Opportunity Scoring

Calculate an **Opportunity Score** for each keyword:

```
Opportunity = (Volume × 0.4) + ((100 - Difficulty) × 0.3) + (Relevance × 0.3)
```

Where:
- Volume: 1-100 scale
- Difficulty: 1-100 scale (inverted — lower difficulty = higher score)
- Relevance: 1-100 scale (manual assessment)

### Phase 4: Keyword Grouping

Group keywords into strategic buckets:

**Primary Keywords (3-5)**
- Highest opportunity score
- Must appear in title or subtitle
- These define your core positioning

**Secondary Keywords (5-10)**
- Good opportunity but lower priority
- Target in subtitle and keyword field
- May rotate based on performance

**Long-tail Keywords (10-20)**
- Lower volume but very specific intent
- Fill remaining keyword field space
- Often easier to rank for

**Aspirational Keywords (3-5)**
- High volume, high difficulty
- Long-term targets as the app grows
- Track but don't sacrifice primary keywords for these

## Output Format

### Keyword Research Report

**Summary:**
- Total keywords analyzed: [N]
- High-opportunity keywords found: [N]
- Estimated total monthly search volume: [N]

**Top Keywords by Opportunity:**

| Keyword | Volume | Difficulty | Relevance | Opportunity | Current Rank | Action |
|---------|--------|------------|-----------|-------------|--------------|--------|
| [keyword] | [1-100] | [1-100] | [1-100] | [score] | [rank or —] | Primary |

**Keyword Strategy:**

```
Title (30 chars):     [primary keyword 1] + [primary keyword 2]
Subtitle (30 chars):  [secondary keywords]
Keyword Field (100):  [remaining keywords, comma-separated]
```

**Competitor Keyword Gap:**

| Keyword | Your Rank | Competitor 1 | Competitor 2 | Competitor 3 | Gap? |
|---------|-----------|-------------|-------------|-------------|------|

**Recommendations:**
1. Immediate changes to make
2. Keywords to start tracking
3. Content/feature opportunities based on keyword demand

## Tips for the User

- **Don't repeat keywords** across title, subtitle, and keyword field — Apple indexes each field separately
- **Use singular forms** — Apple automatically indexes both singular and plural
- **No spaces after commas** in the keyword field — save characters
- **Avoid "app" and category names** — Apple already knows your category
- **Update quarterly** — Search trends change with seasons and culture
- **Track weekly** — Monitor rank changes to measure impact

## Related Skills

- `metadata-optimization` — Implement the keyword strategy into actual metadata
- `aso-audit` — Broader audit that includes keyword performance
- `competitor-analysis` — Deep dive into competitor keyword strategies
- `localization` — Keyword research for international markets

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · appeeky/aso-skills100MIT
aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills100Apache-2.0
opencue/cuecards100MIT
opencue/cuecards100MIT
Navinspire-ia/navin100AGPL-3.0
OpenClaudia/openclaudia-skills100MIT
kostja94/marketing-skills100MIT
unempyd/revenueos100MIT
unempyd/revenueos100MIT

Identyczna treść występuje jeszcze w 3 innych folderach na GitHubie. Tu pokazujemy jedną, najlepiej ocenioną kopię.

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 52d473841d84 (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 95memstack-seo-keyword-research
    Dobiera frazy kluczowe z wolumenem i trudnością oraz przypisuje je do konkretnych treści na stronie.
  • 100metadata-optimization
    Optymalizuje metadane App Store: tytuł, podtytuł, pole słów kluczowych i opis, z uwzględnieniem limitów znaków.
  • 100vibe-aso
    Prowadzi optymalizację App Store dla aplikacji iOS: słowa kluczowe, nazwę, podtytuł, lokalizację opisu i ceny.
  • 100aso-audit
    Przeprowadza pełny audyt kondycji ASO listingu w App Store i diagnozuje, dlaczego aplikacja nie zajmuje wysokich pozycji w rankingu.
  • 100local-keyword-research
    Bada słowa kluczowe lokalnej firmy: szuka lokalnych szans wyszukiwania, buduje mapę fraz dla stron lokalizacji i bada intencję, w tym frazy typu „w pobliżu”, z miastem i obszarem usług.
  • 100aso
    Optymalizuje widoczność aplikacji w App Store i Google Play: słowa kluczowe, tytuł, zrzuty ekranu, testy A/B, strategia ocen i recenzji oraz analiza konkurencji.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.