Skills Agentes

Seo Competitor Gap Analysis

Compara un dominio objetivo con sus principales competidores orgánicos y detecta keywords que ellos rankean y el objetivo no, filtrados por intención, volumen y dificultad.

Oficial
Estrellas
139

en todo el repo

Actividad
40

0–100, la ruta de este skill

Actualizado
hace 4 meses

último commit aquí

Commits
0

últimos 90 días

Contexto
1.6k tok

91 tok en reposo

Paquete
1 archivo

6 KB

Instalar

Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md

npx -y skills add seranking/seo-skills --skill seo-competitor-gap-analysis --agent claude-code

Se instala solo en este repositorio.

Qué hace

  • Descubre o valida hasta 5 competidores orgánicos del dominio objetivo
  • Extrae los keywords en el top 20 de cada competidor y todos los del dominio objetivo
  • Calcula el gap: keywords donde compiten pero el target no aparece
  • Filtra y segmenta por intención, volumen, KD y número de competidores que rankean
  • Puntúa y prioriza las 50 mejores oportunidades con acciones de contenido recomendadas

Úsalo cuando

  • El usuario pide un análisis de gap de competidores o keyword gap
  • Se busca un content gap orgánico u oportunidades de keywords perdidas
  • El usuario quiere ver qué rankea la competencia y su dominio no

No lo uses cuando

    Qué lo activa

    Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.

    • Haz un análisis de gap de keywords entre mi dominio y mis 3 principales competidores
    • Qué keywords rankean mis competidores que yo no tengo
    • Encuentra oportunidades de contenido comparando mi sitio con la competencia

    SKILL.md

    En inglés

    Example output: examples/seo-competitor-gap-analysis-wix-com-20260514/REPORT.md

    Competitor Gap Analysis

    Identify the specific keywords your competitors rank for in the top 20 that your domain does not, ranked by commercial value and realistic capture difficulty.

    Prerequisites

    • SE Ranking MCP server connected.
    • User provides: (a) target domain, (b) 3 to 5 competitor domains (or ask the skill to auto-discover them), (c) market country (default: us), and optionally filters (min volume, max KD, intent).

    Process

    1. Validate or discover competitors DATA_getDomainCompetitors

      • If the user did not provide competitors, pull the top 5 organic competitors for the target in the target market.
      • Surface the list to the user and ask them to confirm or override before proceeding.
      • Note: the upstream API does not support limit/offset, so this call returns the full set (~60KB for popular domains) and the MCP harness writes it to a file. Read that file path, parse the {data: [...]} JSON, sort by common_keywords desc, and take the top 5.
    2. Pull competitor keyword sets DATA_getDomainKeywords

      • For each competitor, pull keywords where they rank in the top 20 of the target country.
      • Save per-competitor lists.
    3. Pull target keyword set DATA_getDomainKeywords

      • For the target domain, pull all ranking keywords in the target country (any position).
      • This is the exclusion set.
    4. Compute the gap DATA_getDomainKeywordsComparison (cross-check)

      • Keywords ranked by at least one competitor in the top 20 but not ranked by the target domain at all.
      • Use the comparison endpoint as a cross-check.
    5. Filter and segment

      • Apply user-specified filters on volume, KD, and intent.
      • Segment by intent: informational, commercial, transactional, navigational.
      • Segment by competition: how many of the N competitors rank for each gap keyword.
    6. Score and prioritise

      • Score each gap keyword: traffic potential (volume × CTR model) + intent weighting + inverse KD.
      • Surface the top 50 opportunities with reasoning per keyword.
    7. Map to content actions

      • For each top opportunity, recommend: new article, expand existing page, refresh existing page, programmatic template.
      • Flag quick wins: competitors rank with thin content (detected by URL pattern and content-length heuristics).

    Output format

    Create a folder seo-competitor-gap-analysis-{target-slug}-{YYYYMMDD}/ with:

    seo-competitor-gap-analysis-{target-slug}-{YYYYMMDD}/
    ├── REPORT.md                                (synthesised report — primary deliverable)
    ├── gaps.csv                                 (full gap list — load-bearing CSV the writers/planners paste into briefs)
    └── evidence/
        ├── 01-competitors.md                    (competitor list / discovery — raw step output)
        ├── 02-competitor-keywords-{domain}.md   (one per competitor — raw step output)
        ├── 03-target-keywords.md                (target's existing ranking set — raw step output)
        └── 04-gap-raw.md                        (human-readable full gap list before filtering — raw step output)
    

    Top-level: REPORT.md + gaps.csv. The numbered step files preserve the raw API outputs in evidence/ for reproducibility.

    REPORT.md follows this shape:

    # Competitor Gap: {target}
    Market: {country}
    Competitors analysed: {list}
    
    ## Summary
    - Competitor keywords in top 20: {n}
    - Target keywords overall: {n}
    - Gap keywords (opportunities): {n}
    - Gap traffic potential: ~{n}/mo
    
    ## Top 50 opportunities
    
    ### Informational intent
    | # | Keyword | Volume | KD | Competitors ranking | Action | Score |
    |---|---|---|---|---|---|---|
    | 1 | {kw} | {n} | {n} | {3 of 5} | New article | {score} |
    | 2 | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
    
    ### Commercial intent
    | # | Keyword | Volume | KD | Competitors ranking | Action | Score |
    |---|---|---|---|---|---|---|
    ...
    
    ### Transactional intent
    ...
    
    ## Quick wins (top 10)
    Keywords where competitors rank in positions 5 to 20 with thin content, low DT, or old dates.
    
    | # | Keyword | Weakest competitor position | Suggested angle |
    |---|---|---|---|
    | 1 | {kw} | example.com at #14 (2022 article, 800 words) | Fresh, comprehensive guide |
    
    ## Recommended next steps
    1. Run `content-brief` on the top 3 opportunities to generate writer-ready briefs.
    2. Run `keyword-cluster-planner` on the full gap list to build a sequencing plan.
    3. Add the gap keywords to an SE Ranking project for rank tracking once content ships.
    
    ## Files
    - gaps.csv: full gap list for spreadsheet analysis
    - evidence/04-gap-raw.md: human-readable full gap list before filtering
    

    gaps.csv columns: keyword,volume,kd,cpc,intent,competitors_ranking,top_competitor_position,target_position,action,score

    Tips

    • Data API rate limit: 10 requests per second. For large sites, DATA_getDomainKeywords may paginate heavily; set a ceiling (e.g., top 1,000 keywords per domain) unless the user explicitly asks for the full set.
    • Call DATA_getCreditBalance before running. A full pass on 10 seeds typically consumes 30–80 credits; 20 seeds can exceed 150.
    • The competitors_ranking count is the best signal of realism. Keywords ranked by 4 of 5 competitors are validated opportunities; keywords ranked by only 1 may be noise.
    • Do not recommend capturing branded competitor keywords unless the user explicitly asks. Pivoting to compete on "competitor brand review" is a viable strategy but only if the user opts in.
    • When many gap keywords cluster around a theme, recommend a hub page plus cluster rather than 50 individual articles.
    • Chain this skill with content-brief and keyword-cluster-planner naturally. Mention them in the Recommended next steps section of the output.

    Reproducido de seranking/seo-skills bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.

    Archivos

    1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.

    Antes de instalar

    Requiere el servidor MCP de SE Ranking conectado y que el usuario indique el dominio objetivo y 3-5 competidores (o pedir descubrimiento automático).

    Detalles

    Creador
    seranking
    Categoría
    SEO y GEO
    Licencia
    MIT
    Recursos incluidos
    Solo SKILL.md
    Código fuente
    Ver SKILL.md

    Etiquetas

    Más de seranking/seo-skills

    Este repo incluye 32 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás. Ver el pack seo-skills entero y su comando de instalación

    Encuentra los prompts y temas de búsqueda con IA donde una marca es invisible o pierde frente a competidores en SE Ranking, y convierte esos vacíos en una campaña social en Planable con seguimiento antes/después.

    Costo de contexto al activarse
    2.7k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 2 meses
    Oficialseo geo

    Construye una propuesta de onboarding de cliente basada en datos, combinando un audit SEO + búsqueda IA de SE Ranking con un análisis en Planable del rendimiento social actual del cliente.

    Costo de contexto al activarse
    1.9k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 2 meses
    Oficialseo geo

    Combina el seguimiento de rankings por ciudad de SE Ranking con contenido social local en Planable, incluyendo publicaciones de Google Business Profile.

    Costo de contexto al activarse
    2.6k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 2 meses
    Oficialseo geo

    Genera un único reporte de rendimiento que une rankings SEO, visibilidad en búsquedas IA (SE Ranking) y engagement social (Planable): resumen en el chat más un informe HTML interactivo autónomo.

    Costo de contexto al activarse
    1.8k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 2 meses
    Oficialseo geo

    Arquitecto de integración con la API de SE Ranking: cubre la Data API y la Project API, responde cualquier duda de endpoints, credit cost o auth, y genera recetas cURL/Python/TypeScript/MCP.

    Costo de contexto al activarse
    4.2k tok
    Tamaño del paquete
    5 archivos
    Última actualización
    hace 2 meses
    Oficialdesarrollo apis

    Scraping ad-hoc, mapeo de sitios y crawling completo vía Firecrawl MCP: devuelve HTML crudo, metadatos, DOM renderizado por JS y screenshots que WebFetch no puede obtener.

    Costo de contexto al activarse
    2.4k tok
    Tamaño del paquete
    2 archivos
    Última actualización
    hace 2 meses
    Oficialseo geo

    Skills relacionados

    Encuentra los prompts y temas de búsqueda con IA donde una marca es invisible o pierde frente a competidores en SE Ranking, y convierte esos vacíos en una campaña social en Planable con seguimiento antes/después.

    Costo de contexto al activarse
    2.7k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 2 meses
    Oficialseo geo

    Construye una propuesta de onboarding de cliente basada en datos, combinando un audit SEO + búsqueda IA de SE Ranking con un análisis en Planable del rendimiento social actual del cliente.

    Costo de contexto al activarse
    1.9k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 2 meses
    Oficialseo geo

    Combina el seguimiento de rankings por ciudad de SE Ranking con contenido social local en Planable, incluyendo publicaciones de Google Business Profile.

    Costo de contexto al activarse
    2.6k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 2 meses
    Oficialseo geo