Skill Keyword Clustering : mots-clés et pages

Le clustering de mots-clés consiste à regrouper les mots-clés qu'une même page peut remporter, puis à décider de quelle page il s'agit. Le skill Keyword Clustering confie les deux à votre agent. Il trie votre liste par intention de recherche, consulte les résultats Google en direct quand deux termes se ressemblent mais pourraient demander des pages différentes, et associe chaque cluster à une page que vous avez déjà, à une page à créer, ou à une case « pas maintenant ».

Le résultat est un plan de pages que vous pouvez confier à un rédacteur, avec la cannibalisation (deux de vos pages en concurrence sur la même recherche) signalée là où les données la montrent.

Quand l'utiliser

• Vous avez un export de mots-clés trop long pour le trier à la main.
• Vous avez terminé une recherche de mots-clés et devez transformer la liste retenue en pages.
• Vous soupçonnez plusieurs de vos pages de se disputer les mêmes recherches.
• Il vous faut des briefs de pages pour un plan de contenu.

Avant de commencer

• Le MCP zaDojo connecté et les skills installés.
• Des pages clés enregistrées dans le contexte du projet, pour que l'agent sache quelles URL existent. S'il n'y en a aucune, il vous les demande ou propose une liste tirée de votre site ou de Search Console, la fait valider et l'enregistre.
• Un point de départ : une liste de mots-clés, un tag sur vos mots-clés enregistrés, un sujet de départ, un domaine ou une propriété Search Console connectée.

Exemple de prompt

/zadojo:keyword-clustering Regroupe les mots-clés taggés topic:invoicing et associe-les à nos pages existantes. Signale toute cannibalisation.

Dans Codex, tapez $ et choisissez keyword-clustering, ou demandez « run keyword-clustering on my saved keywords ».

Comment ça marche

1. L'agent rassemble l'ensemble de mots-clés. Il lit les mots-clés enregistrés avec list_saved_keywords, développe un mot-clé de départ avec research_keywords, ou récupère les positions d'un domaine avec get_ranked_keywords. Avec Search Console connectée, il part des vraies paires requête et page via get_search_console_performance, qui montre lesquelles de vos pages obtiennent déjà des impressions pour chaque terme.
2. Il supprime les doublons et les termes qui relèvent d'un autre produit ou d'une autre audience.
3. Il construit les clusters selon l'intention et le type de page. Les termes de même intention, avec des pages classées similaires, vont ensemble. Une autre étape du parcours d'achat ou un autre format de résultats impose une page distincte, même quand les mots sont presque identiques.
4. Pour les termes limites importants, un petit lot get_serp_results vérifie si Google classe les mêmes pages pour les deux.
5. Chaque cluster est attribué à une URL existante, à une nouvelle page proposée ou à une case « ne pas cibler ».
6. Il recherche la cannibalisation. Avec Search Console, il la confirme à partir de données réelles : une même requête qui envoie des impressions vers plusieurs de vos URL.
7. Il vous demande votre accord avant d'ajouter le moindre tag avec save_keywords.

Pour les entreprises locales, get_local_serp_results indique si un terme déclenche des résultats Maps, ce qui détermine s'il a sa place sur une page d'établissement.

Ce que vous obtenez

Un rapport dans votre projet avec :

• la carte en une ou deux phrases : nombre de clusters, pages à créer, pages à mettre à jour et cannibalisation trouvée
• un tableau des clusters avec le mot-clé principal, l'intention, la page cible et la priorité
• un brief court par cluster : le type de page, le problème de l'internaute, les sections nécessaires et les liens internes à ajouter
• un tableau de cannibalisation avec les URL concurrentes et celle à garder, uniquement quand les preuves le justifient
• les prochaines étapes, avec des tags suggérés et une question claire avant de les appliquer

Les pages cibles sont marquées comme proposées quand l'agent n'avait pas de données d'URL pour les vérifier.

Ce que ça coûte

Lire les mots-clés enregistrés, les données Search Console et le contexte du projet est gratuit : regrouper une liste que vous avez déjà coûte donc très peu. Les crédits servent aux vérifications des résultats en direct pour les termes limites, ainsi qu'à la recherche de mots-clés (environ 0,07 € par requête) ou à la récupération des mots-clés positionnés si vous partez d'un sujet ou d'un domaine. L'agent réutilise les recherches du journal du projet datant de moins de 30 jours.

Conseils

• Partagez vos URL existantes, ou enregistrez-les d'abord comme pages clés, pour que les clusters correspondent à de vraies pages.
• Demandez à l'agent de vérifier la page de résultats pour toute paire de termes qui vous laisse un doute. Une formulation proche ne garantit pas la même intention.
• Les petites listes n'ont pas besoin de clustering. Avec moins de 10 termes exploitables, l'agent produit à la place une carte simple.
• Gardez la main sur les changements de tags. L'agent propose des tags et attend votre accord.

Lire la source

• SKILL.md de Keyword Clustering sur GitHub

Skills associés

• Keyword Research quand il vous faut plus de termes à regrouper.
• Competitor Analysis quand les pages d'un concurrent doivent orienter votre carte.
• SEO Audit pour vérifier les pages que la carte vous demande de mettre à jour.