cygnixlabs-cmd/cygnix-seo-skills

Gruppiert eine Keyword-Liste in Themencluster mit einem Pillar-Keyword, primärer Suchintention und vorgeschlagener Seitentyp, sodass eine Seite pro Cluster optimiert wird.

Was ist cygnix-seo-skills?

Dieses Skill organisiert eine flache Keyword-Liste in thematische Cluster, die jeweils auf eine einzelne Seite abzielen. Es identifiziert ein Pillar-Keyword (höchstes Suchvolumen oder falls kein Volumen angegeben, das kürzeste), die dominierende Suchintention (z. B. informativ, kommerziell) und den geeigneten Seitentyp (z. B. Ratgeber, Vergleichsseite). Das Skill eignet sich besonders für die Planung von Pillar/Cluster-Inhaltshubs basierend auf Exports aus SEO-Tools wie Ahrefs, Semrush, Google Search Console oder dem Keyword Planner. Es arbeitet rein lexikalisch, entfernt Stoppwörter und nutzt eine vereinfachte Wortstammerkennung; Keywords werden einem Cluster zugeordnet, wenn sie mindestens einen bestimmten Schwellenwert (Standard 0.5) an Kernbegriffen mit dem Pillar-Keyword teilen (Jaccard-Ähnlichkeit). Synonyme bleiben getrennt, und die Live-SERPs werden nicht analysiert. Der Benutzer wird aufgefordert, die tatsächlichen SERPs zu prüfen, bevor Cluster zusammengeführt oder getrennt werden. Das Skill unterstützt CSV- und TXT-Eingaben und kann offline ohne API-Schlüssel ausgeführt werden.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor

npx skills add https://github.com/cygnixlabs-cmd/cygnix-seo-skills/tree/HEAD/skills/keyword-clustering-lite

Dokumentation

Keyword-Clustering (lite)

Wandelt eine flache Keyword-Liste in seitenbasierte Cluster um. Jedes Cluster erhält ein Pillar-Keyword (höchstes Volumen, oder bei fehlendem Volumen das kürzeste), eine Mehrheitsintention und den Seitentyp, der üblicherweise für diese Intention rankt.

Wann verwenden

„Diese Keywords clustern“, „diesen Keyword-Export gruppieren“, „welche Keywords können eine Seite teilen?“
Planung eines Pillar/Cluster-Content-Hubs aus einem Keyword-Tool-Export (Ahrefs, Semrush, GSC, Keyword Planner).

Ausführung

Speichern Sie die Keywords als .txt (eine pro Zeile) oder als CSV mit einer Spalte keyword oder query. Eine optionale Spalte volume / search volume / impressions wird verwendet, um Pillars auszuwählen und Cluster zu ordnen.

Ausführen:

python3 scripts/cluster.py keywords.csv            # Standard-Schwellwert 0.5
python3 scripts/cluster.py keywords.txt --threshold 0.4   # großzügigere Cluster

Präsentieren Sie die Markdown-Tabelle. Für die Top-3-Cluster schlagen Sie jeweils eine URL-Slug und eine H1-Überschrift vor.

Funktionsweise (und Grenzen)

Lexikalisches Clustering: Stoppwörter werden entfernt, Wörter leicht gestemmt, und ein Keyword schließt sich dem Cluster an, dessen Pillar mindestens threshold seiner Kernbegriffe teilt (Jaccard). Einwort-Kerne verbinden sich nur mit identischen Kernen. Es werden keine Live-SERPs analysiert, daher bleiben Synonyme („billig“ vs. „günstig“) getrennt und zwei Cluster mit denselben Ranking-URLs werden nicht zusammengeführt. Weisen Sie den Benutzer an, die Live-SERPs für die Top-Cluster zu überprüfen, bevor Seiten zusammengeführt oder getrennt werden.

Beispiel

Eingabe: best crm for small business, small business crm software, crm for small business, crm vs erp, erp vs crm difference. Ausgabe: Cluster 1 „crm for small business“ (kommerziell, Vergleichsseite, 3 Keywords); Cluster 2 „crm vs erp“ (kommerziell, 2 Keywords).

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