Ryze-AI-Adgent/open-seo-mcp-skills

Encontre palavras-chave que um concorrente classifica, mas seu site não — a lacuna de conteúdo, priorizada por volume e possibilidade de vitória. Use quando perguntado "pelo que o concorrente.com rankeia", "lacuna de palavras-chave vs X", "roubar palavras-chave do concorrente" ou "por que eles estão na nossa frente".

O que é open-seo-mcp-skills?

Esta skill identifica lacunas de conteúdo entre seu site e sites concorrentes, combinando dados estimados de SEO (DataForSEO, Ahrefs, Semrush) com dados reais do Google Search Console (GSC). Ela compara as palavras-chave para as quais um concorrente está ranqueando (top 20) com aquelas para as quais seu site tem zero impressões ("Gap") ou está atrás em posição ("Behind"). As lacunas são priorizadas por volume de pesquisa multiplicado pela relevância ao seu produto, e os resultados são apresentados em tabelas acionáveis (Gap, Behind, Ahead). A skill é compatível com Claude Code, claude.ai, Cursor e Desktop, exigindo o conector Ryze MCP gratuito. Ela usa as ferramentas fornecidas pelo workspace (DataForSEO para dados do concorrente, GSC para seus dados) e executa uma análise de diffs em três buckets. Os números do concorrente são sempre explicitamente identificados como estimativas, enquanto os seus são reais.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI✓Cursor

npx skills add https://github.com/Ryze-AI-Adgent/open-seo-mcp-skills/tree/HEAD/skills/competitor-gap

Documentação

Lacuna de Concorrentes

Requisitos

O conector Ryze MCP gratuito (https://connector.get-ryze.ai/mcp). Claude Code: claude mcp add ryze --transport http https://connector.get-ryze.ai/mcp. claude.ai / Desktop / Cursor: adicione-o como um conector personalizado com a mesma URL. Configuração: https://www.get-ryze.ai/how-to-connect-claude-to-google-meta-ads-mcp

Os rankings deles são estimativas (DataForSEO), os seus são reais (GSC). Faça o diff.

Fluxo de Trabalho

Palavras-chave do concorrente. Por meio das ferramentas DataForSEO do workspace — Labs ranked_keywords para o domínio concorrente (formato da requisição: native__get_provider_docs, provider dataforseo). Obtenha as ~500 principais por volume. Se DataForSEO não estiver exposto neste workspace, verifique se há provedores ahrefs/semrush conectados e use o endpoint de palavras-chave orgânicas deles; se nenhum, pare e informe qual conexão está faltando.
Visão geral do concorrente. Labs domain_rank_overview — tráfego orgânico estimado e contagem de palavras-chave, para contexto.
Suas palavras-chave. google_search_console__runRawSearchAnalytics, dimensão ["query"], últimos 90 dias, rowLimit alto — o conjunto completo de consultas para as quais o site do usuário recebe impressões.
Divida em três buckets:
- Lacuna — concorrente está no top 20, você tem zero impressões → novo conteúdo necessário
- Atrás — ambos ranqueiam, mas eles estão ≥ 5 posições à frente → melhore a página existente
- À frente — você está melhor que eles (relate brevemente; é a vantagem)
Priorize os buckets Lacuna e Atrás por volume × relevância para o produto do usuário. Remova termos de marca do concorrente, a menos que o usuário queira páginas de comparação — então liste-os separadamente como candidatos a páginas "vs / alternativa".

Saída

Veredito (quão grande é a lacuna, em palavras-chave e tráfego estimado), depois: tabela Lacuna (palavra-chave, posição deles, volume, página sugerida), tabela Atrás (palavra-chave, posição deles, sua posição, sua página, correção) e uma lista de ação com os 10 principais. Observe explicitamente quais números são estimativas (deles) vs reais (seus).