Quand vous planifiez un sprint contenu, lancez la découverte de mots-clés, classez l'intention, regroupez les sujets et scorez les opportunités à produire. — Claude Skill
Une compétence Claude pour Claude Code par Rampstack — exécuter /seo-keyword dans Claude·Mis à jour le 8 juin 2026
Trouvez les requêtes qui méritent d'être ciblées et classez-les par priorité.
- La découverte extrait 200 à 500 candidats depuis seeds, concurrents, Search Console, SERP et langage client
- Classification d'intention entre informationnelle, navigationnelle, commerciale et transactionnelle avant toute priorisation
- Clustering par chevauchement SERP plus pertinence thématique pour qu'une page cible 10 à 30 mots-clés liés
- Scoring opportunité, difficulté et fit stratégique sur une échelle de 1 à 5 (priorité = opportunité + fit - difficulté)
- Feuille prête pour CSV plus synthèse Markdown avec les 10 à 20 meilleurs clusters détaillés pour l'équipe de production
Pour qui
Les spécialistes SEO passent d'une liste plate de mots-clés à une feuille de clusters scorés, intention taguée et priorité classée ; les 10 prochains briefs viennent directement du haut de la liste.
Voir les compétences de ce rôleLes growth marketers obtiennent un scoring d'intention et de fit commercial par cluster pour que le calendrier contenu attire des acheteurs, pas seulement des lecteurs.
Voir les compétences de ce rôleCe qu'il fait
Le spécialiste SEO lance la découverte sur 5 concurrents plus 12 seeds ; produit 28 clusters scorés par priorité ; les 20 premiers remplissent les 5 prochains mois du calendrier.
Extrait 600 candidats incluant les requêtes Search Console en page 2 ; trouve 14 clusters quick win déjà classés en page 2 qui demandent du travail on-page, pas du nouveau contenu.
Identifie 47 clusters où les 3 concurrents rankent mais pas le site ; les classe par fit stratégique ; en engage 15 en production ce trimestre.
Tague chaque contenu existant par intention de requête ; signale 22 contenus où l'intention et le type de contenu ne correspondent pas (article informationnel ciblant une requête commerciale).
Fonctionnement
Lancer la découverte sur les seeds, exports concurrents, requêtes Search Console, recherches associées SERP et langage client pour réunir 200 à 500 candidats
Dédupliquer et nettoyer la liste candidate, puis classer chaque mot-clé par intention informationnelle, navigationnelle, commerciale ou transactionnelle
Regrouper les mots-clés en 20 à 50 groupes thématiques par chevauchement SERP et pertinence thématique (un cluster égale une page cible)
Scorer chaque cluster sur opportunité, difficulté et fit stratégique (1 à 5 chacun) ; calculer la priorité et classer
Remettre un CSV par mot-clé plus une synthèse Markdown avec les 10 à 20 meilleurs clusters détaillés pour l'équipe de production
Exemple
Site : blog rampstack.co. Public : engineering managers dans des entreprises de 50 à 500 personnes. Thème : pratiques d'ingénierie asynchrone. Concurrents : 3 blogs nommés. Outil : Ahrefs. Site existant : 40 articles, Search Console connectée.
Primaire : format de standup asynchrone (1 400/mois, commercial). 12 mots-clés secondaires. Opportunité 5, difficulté 3, fit 5. Priorité 7.
Primaire : journal de décision ingénierie (820/mois, informationnel). 8 mots-clés secondaires. Opportunité 4, difficulté 2, fit 5. Priorité 7.
9 requêtes en position 11 à 20 où les pages existantes ont besoin de travail on-page, pas de nouveau contenu. Gain estimé : 4 200 clics supplémentaires par mois.
Informationnelle 62 %, commerciale 24 %, navigationnelle 9 %, transactionnelle 5 %. Le mix de contenu doit refléter cette répartition.
12 candidats écartés : featured snippet plus AI overview saturent la SERP, CTR organique inférieur à 8 %.
Métriques améliorées
Compatible avec
Fait remonter les requêtes existantes en page 1 et page 2 pour identifier les quick wins et calibrer l'intention.
Héberge la feuille de mots-clés avec une ligne par mot-clé et une ligne par cluster pour le scoring collaboratif.
Récupère volumes, difficulté et exports de mots-clés concurrents pour les étapes de découverte et de scoring de difficulté.
Documente le résumé de recherche markdown avec les principaux clusters et le remet à l'équipe contenu.
Recoupe les données Ahrefs et récupère des mots-clés concurrents supplémentaires pour l'étape de découverte.
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