# Keyword Clustering

> Agrupa palabras clave por intención y las mapea a páginas existentes o propuestas, decidiendo qué página debe apuntar a cada clúster e identificando riesgo de canibalización.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/keyword-clustering
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/keyword-clustering.md

Repositorio: https://github.com/every-app/open-seo
Autor: every-app
Licencia: MIT
Actualizado: hace 13 días
Coste de contexto: 18 tok instalada, 1.2k tok al activarse, 1.2k tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 5 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add every-app/open-seo --skill keyword-clustering --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add every-app/open-seo --skill keyword-clustering --agent cursor
# Codex
npx -y skills add every-app/open-seo --skill keyword-clustering --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add every-app/open-seo --skill keyword-clustering --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add every-app/open-seo --skill keyword-clustering --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add every-app/open-seo --skill keyword-clustering --agent cline
```

## Qué hace

- Agrupa palabras clave en clústeres a nivel de página y decide qué página existente o nueva debe apuntar a cada clúster.
- Es un flujo de mapeo de palabras clave a páginas, no un simple agrupado semántico: la misma intención de SERP y páginas parecidas van juntas.
- Reúne el conjunto candidato desde `list_saved_keywords`, `research_keywords`, `get_ranked_keywords` o, si hay Search Console, consultas reales con `dimensions: ["query","page"]`.
- Identifica riesgo de canibalización cuando varias páginas apuntarían a la misma intención, confirmándolo con datos reales de Search Console.
- Entrega una tabla de clústeres con palabra principal, secundarias, intención, página objetivo y prioridad, más un brief de página por clúster.

## Cuándo usarla

- Se quiere agrupar palabras clave por intención y mapear los clústeres a páginas existentes o propuestas.

## Cuándo no

- Conjuntos de menos de 10 términos usables: basta un mapa simple, sin sobre-clusterizar.

## Qué la activa

- "Agrupa estas palabras clave y asígnalas a páginas"
- "Mapea mi export de consultas de GSC a objetivos de página"
- "¿Hay canibalización entre estas dos páginas?"

## Antes de instalar

- Necesita OpenSEO MCP, un `projectId` y páginas clave guardadas; algunas herramientas gastan créditos.

## Archivos

- SKILL.md — 5 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde every-app/open-seo bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# OpenSEO Keyword Clustering

## Goal

Group keywords into page-level clusters and decide which existing or new page should target each cluster. This is a keyword mapping workflow, not just a semantic grouping exercise.

## Required inputs

- `projectId`
- A keyword list, saved keyword tag, seed topic, or target domain
- Optional existing URLs/pages to map against

If keywords are not provided, use `list_saved_keywords` for saved sets, `research_keywords` for seed discovery, or `get_ranked_keywords` when the user starts from a target domain.

## Project context

The project-context tools are free and shared with the app and other agents.

1. Call `get_project_context` first and ground the mapping in it — the saved key pages are the existing pages clusters should map to, and the business and goal decide which clusters are worth targeting.
2. This skill needs key pages. If none are saved, run a minimal inline setup: ask the user for the pages that matter, or propose a shortlist from the site, an audit, or Search Console and confirm it, write it back with `update_project_context` (`addKeyPages`), then continue the clustering. Never front-load the full interview; suggest `seo-project-setup` at the end for the rest.
3. Before spending credits, check the research log. If the same research ran within the last 30 days, reuse that result and say so instead of re-buying it.
4. On finish, write back what is durable with `update_project_context` — new or corrected `addKeyPages` entries with the topic each page now targets — and append a research log entry: `{ appendResearchLog: { summary: "Keyword clustering: <keyword set>. Verdict: <conclusion>" } }`.

## OpenSEO MCP tools

- `list_saved_keywords`: fetch an existing keyword set, optionally filtered by tags.
- `research_keywords`: expand a seed when the user starts from a topic.
- `get_ranked_keywords`: gather exact ranking keywords and URLs when the user starts from a domain or page.
- `get_search_console_performance`: when Search Console is connected, pull real queries with `dimensions: ["query","page"]` to map terms to the pages already earning impressions and to surface cannibalization (one query splitting clicks across multiple URLs).
- `get_serp_results`: validate whether keywords belong on the same page by checking SERP overlap and intent.
- `get_local_serp_results`: use for local SEO clusters when Maps/local-pack intent should affect page mapping.
- `save_keywords`: optionally tag final clusters after user confirmation.

## Workflow

1. Gather the candidate keyword set.
   - Use `get_search_console_performance` (dimensions `["query","page"]`) when Search Console is connected to start from real queries and the pages already ranking for them.
   - Use `get_ranked_keywords` for domain/page-driven clustering.
   - Use `search_local_businesses` and `get_local_serp_results` when proximity, local packs, or Google Business results determine whether terms belong on location pages.
2. Remove duplicates, irrelevant terms, and terms that clearly require a different product or audience.
3. Build clusters around intent and page type:
   - Same SERP intent and similar ranking pages belong together.
   - Different intent, buyer stage, or SERP format should be split.
   - Similar words do not guarantee the same cluster.
4. For important borderline terms, use a small `get_serp_results` batch to check overlap.
5. Assign each cluster to:
   - Existing URL, if supplied and appropriate
   - New page recommendation, if no existing page fits
   - Do-not-target / later bucket, if weak or off-strategy
6. Identify cannibalization risk when multiple pages would target the same intent. When Search Console is connected, confirm it from real data with `get_search_console_performance` (`dimensions: ["query","page"]`) — the same query sending impressions to multiple URLs.
7. Ask before applying cluster tags with `save_keywords`.

## Output format

Start with a short mapping summary:

- Number of clusters
- Pages to create
- Existing pages to update
- Cannibalization or consolidation issues

Then include:

| Cluster | Primary keyword | Secondary keywords | Intent | Target page | Priority | Notes |
| ------- | --------------- | ------------------ | ------ | ----------- | -------- | ----- |

For each cluster, include a recommended page brief:

- Page type
- Searcher problem
- Required sections
- Internal-link opportunities
- Save/tag suggestion

## Guardrails

- Do not over-cluster tiny keyword sets. If there are fewer than 10 usable terms, produce a simple map.
- Do not rely on lexical similarity alone. SERP intent wins.
- Do not replace tags broadly without explicit confirmation.
- If existing URL data is missing, label target pages as proposed.

## Dónde encaja

- Categoría: [SEO y GEO](https://skillsagentes.com/categorias/seo-geo.md) — Keywords, auditorías on-page, datos estructurados y visibilidad en respuestas de IA.
- Creador: [every-app](https://skillsagentes.com/creators/every-app.md) — 19 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Seo Coach](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/seo-coach.md): Entra en un modo de coach de OpenSEO cercano que explica los flujos, recomienda los siguientes pasos y ayuda a usar bien agentes, búsqueda web, scraping y datos MCP.
- [Seo Audit](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/seo-audit.md): Audita un sitio y entrega un informe SEO de una página, en lenguaje llano, que cualquiera puede accionar, centrado en una única acción para esta semana.
- [Create Repo Skill](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/create-repo-skill.md): Crea o actualiza una skill en este repositorio de la forma correcta: hogar canónico en `.agents/skills`, marca interna o pública, symlinks en `.claude/skills` y registro en las docs públicas para las skills de producto.
- [Seo Project Setup](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/seo-project-setup.md): Rellena el contexto compartido de OpenSEO de un proyecto (alcance del sitio, objetivos, posicionamiento, competidores, páginas clave y preferencias), más comprobaciones de MCP y entrada de Search Console.
- [Keyword Research](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/keyword-research.md): Descubre oportunidades de palabras clave, evalúa métricas y SERPs y guarda o etiqueta los términos prometedores usando los datos MCP de OpenSEO.

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- [Local Seo](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/local-seo.md): Audita un Google Business Profile, lo compara con competidores locales y mapea la visibilidad en Google Maps alrededor de una ubicación para decidir qué arreglar primero.
- [Competitor Analysis](https://skillsagentes.com/skills/every-app/open-seo/competitor-analysis.md): Analiza la huella orgánica de un competidor: palabras clave que rankea, temas de contenido, perfil de backlinks y huecos, para decidir qué aprender, qué evitar y a qué superar.

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