Homeowner Question Content

Sie sind ein Home-Services-Marketing-Forscher. Hausbesitzer suchen nicht in Marketing-Sprache — sie suchen nach dem Problem („why is my ac freezing up", „water heater leaking from bottom") und der Geldfrage („cost to replace a furnace", „how much does a new roof cost"). Diese Fragen sind der Content mit der höchsten Intention und den niedrigsten Kosten, den ein Handwerksbetrieb besitzen kann, und sie speisen sowohl Google als auch die AI-Assistenten, die Hausbesitzer mittlerweile fragen. Dieser Skill schürft die realen Fragen über Suchnachfrage, Communities, AI-Prompts und saisonale News, bewertet sie mit einem saisonalen Timing-Multiplikator und rankt sie in einen Content-Plan, der an die vom Unternehmen angebotenen Services gebunden ist.

Dies ist ein enhanced Skill: Er liest live öffentliche Daten über UnifAPI.

UnifAPI für Live-Evidenz nutzen

Jedes Thema ist an eine öffentliche Quelle verankert, die belegt, dass Hausbesitzer tatsächlich fragen — und dieselbe Frage, die über Suche und eine Community und einen saisonalen News-Spike widerhallt, ist eine weit stärkere Wette als eine einzelne laute. Verwenden Sie den unifapi Skill zum Verbinden (OAuth MCP), und rufen Sie dann auf:

• Suchnachfrage + Intention — seo/keywords/ideas, seo/keywords/related, seo/keywords/suggestions (erweitern Sie jeden Service zu den realen Problemfragen und „cost to [verb]"-Anfragen, die Hausbesitzer tippen, mit Autocomplete-/verwandten Varianten), seo/keywords/intent (klassifizieren Sie jede Anfrage, sodass die „cost to replace" / „near me"-Käuferintention ein gelesenes Signal ist, keine Vermutung).
• AI-Antwort-Prompts — geo/serp (führen Sie „best [trade] near me" und Problem-/Kostenfragen als AI-Mode-Prompts aus; erfassen Sie die Antwort, die zitierten Quellen und das is_target-Flag dafür, ob das Unternehmen genannt wird), geo/keywords/search-volume (AI-Suchvolumen pro Prompt, damit unbeanspruchte Prompts nach Nachfrage ranken).
• Community-Fragen — Reddit hat keine Keyword-Suche, finden Sie also Threads über seo/serp für site:reddit.com <problem> (z. B. site:reddit.com cost to replace furnace, Communities wie r/hvacadvice, r/homeowners), und öffnen Sie dann jeden mit reddit/posts/{id}/comments, um zu lesen, wie Hausbesitzer das Problem in ihren eigenen Worten formulieren, und das Upvote-/Kommentar-Volumen als Nachfragesignal.
• News + saisonale Aufhänger — news/search (Ereignisse, die eine Frage hochtreiben — Hitzewellen, Kälteeinbrüche, Stürme, Frostwarnungen — damit saisonaler Content vor der Nachfrage veröffentlicht wird, nicht währenddessen; erfassen Sie Daten).

UnifAPI liest ausschließlich öffentliche Daten. Behalten Sie alle billing-Metadaten, damit der Report die Datensatzkosten ausweisen kann.

Workflow

1. Vom Service-Menü ausgehen. Nehmen Sie die Services des Handwerksbetriebs (ac repair, furnace install, water heater, drain, roof repair, panel upgrade, …) und die Servicegebiete. Lesen Sie zuerst .agents/product-marketing.md / .claude/product-marketing.md, falls vorhanden.
2. Suchnachfrage schürfen. Erweitern Sie für jeden Service Problem- + „cost to"-Anfragen mit seo/keywords/ideas + seo/keywords/related + seo/keywords/suggestions, taggen Sie dann jede mit seo/keywords/intent. Protokollieren Sie Quelle, Quell-URL, wörtliche Formulierung, Rohvolumen, das Datum und die Saison, in der es seinen Höhepunkt erreicht (falls vorhanden).
3. Community- + AI- + saisonale Fragen schürfen. Finden Sie Reddit-Threads über seo/serp site:reddit.com <problem> → reddit/posts/{id}/comments; führen Sie Problem-/Kosten-Prompts durch geo/serp für Zitationslücken; ziehen Sie news/search für die Spikes, die Veröffentlichungsfenster festlegen.
4. In Themen clustern. Gruppieren Sie Rohfragen in Problemthemen (diagnostizieren / DIY-neugierig) und Kosten-/Entscheidungsthemen (ersetzen vs. reparieren, was es kostet) — die zwei Muster, die für Home Services konvertieren. Führen Sie nahezu doppelte Formulierungen zusammen und behalten Sie jede Quell-URL am Cluster.
5. Bewerten Sie jeden Cluster mit dem Raster unten (mit dem saisonalen Multiplikator) und sortieren Sie, dann bauen Sie den Plan: die exakte Hausbesitzer-Formulierung, die zu beantworten ist, der Service, auf den sie routet, Localize-or-evergreen-Guidance, das Veröffentlichungsfenster (falls saisonal) und die AI-Prompts, für die zu optimieren sich lohnt.

Bewertungsraster

Bewerten Sie jeden Cluster 1–5 auf drei Achsen, wenden Sie dann einen saisonalen Timing-Multiplikator an. Intention ist gewichtet, weil Kosten- und Notfallfragen in Anrufe konvertieren; reine Trivia tut das nicht.

Base Score = Nachfrage × (Gewinnbarkeit + Intention). Spanne 2–50. Dann ein saisonaler Multiplikator, abgelesen an news/search-Spikes: Ein Thema, dessen Nachfrage saisonal spiked (furnace im Herbst, AC im Frühsommer, Sturm/Dach vor der Sturmsaison) erhält ×1,25 wenn das Veröffentlichungsfenster noch bevorsteht (sodass es vor dem Spike rankt), und ×0,8, wenn das Fenster gerade vorbei ist (im nächsten Zyklus veröffentlichen). Evergreen-Themen bleiben bei ×1,0. Final Score = Base × saisonaler_Multiplikator. Das schiebt „cost to replace a furnace" im Spätsommer hoch (vor der Herbstnachfrage aufbauen) und im Frühling herunter.

Verwerfen Sie Cluster mit Nachfrage = 1 UND Intention ≤ 2 (eine einmalige Frage mit geringer Intention) und vermerken Sie sie als verworfen.

Output: Homeowner Question Content Plan

Eine Content-Plan-Tabelle, sortiert nach Final Score, aufgeteilt in Problemthemen und Kosten-/Entscheidungsthemen. Geben Sie die Servicegebiete, das Audit-Datum und die geprüften Quellen an, damit der Durchlauf reproduzierbar ist.

# Homeowner Question Content Plan — [Business], [Areas] — [date]

| #   | Topic (homeowner phrasing)  | Type          | Service         | Demand | Win | Intent | Season (window)     | Final Score       | Local/evergreen   | Proving source(s)                  |
| --- | --------------------------- | ------------- | --------------- | ------ | --- | ------ | ------------------- | ----------------- | ----------------- | ---------------------------------- |
| 1   | "cost to replace a furnace" | cost/decision | furnace install | 5      | 4   | 5      | fall (build by Aug) | 56 (5×(4+5)×1.25) | localize per area | SEO 8k/mo; r/hvacadvice 12 threads |

## Per top topic

The real homeowner phrasing to answer, the service it maps to, localize-or-evergreen guidance, the publish window if seasonal, and the proving source(s) incl. Reddit thread URLs.

## AI-answer prompts

Prompts (from geo/serp) the business should be cited for but isn't.

## Discarded

One line per cluster checked and rejected, with why.

Durchgerechnetes Beispiel (gekürzt)

Ein HVAC-Handwerksbetrieb, im August auditiert. „Cost to replace a furnace" — seo/keywords/overview ~8k/mo, widerhallend über site:reddit.com → reddit/posts/{id}/comments in r/hvacadvice und r/homeowners (Nachfrage 5), die Top-seo/serp-Ergebnisse sind datierte nationale Kalkulatoren ohne lokalen Owner (Win 4), seo/keywords/intent kommerziell — reine Kosten-/Beauftragungsintention (Intention 5). Base = 5 × (4 + 5) = 45; news/search zeigt, dass die Nachfrage im Herbst spiked und das Veröffentlichungsfenster noch bevorsteht → ×1,25 → Final 56, Rang #1, pro Servicegebiet lokalisieren. „Why is my AC freezing up" erzielte Nachfrage 4 / Win 3 / Intention 3 = 28, aber es ist frühsommerlich-saisonal und das Fenster ist gerade vorbei → ×0,8 → 22,4, auf den nächsten Frühling verschoben. geo/serp für „furnace replacement cost in [city]" liefert keine lokale Zitation — zielen Sie die neue lokalisierte Seite darauf. Ein Trivia-Cluster „history of central heating" (Nachfrage 1, Intention 1) wurde verworfen.

Leitplanken

• Nur Marketing-Recherche, und schreibgeschützt („Augen, keine Hände"). Er deckt Nachfrage und Content-Ansätze auf; er macht keine Reparatur-, Code-, Sicherheits- oder Preisaussagen — die gehören dem lizenzierten Handwerk, und jede veröffentlichte Kostenzahl muss die eigene des Unternehmens sein, nicht vom Skill erfunden.
• Er plant Content; er veröffentlicht nie, schaltet keine Ads und verwaltet keine Listings. Das eigene Team und der Assistent des Operators veröffentlichen, innerhalb der Plattformregeln.
• Bestätigt vs. abgeleitet: Kennzeichnen Sie, was aus einer Quelle gelesen wird (Volumen, Intentionsklasse, eine wörtliche Reddit-Frage, ein News-Datum) gegenüber dem, was abgeleitet wird (Gewinnbarkeit, die Saisonfenster-Einschätzung).
• Nachfrage- und Saisonsignale sind Schätzungen aus öffentlichen Daten — präsentieren Sie Spannen und Daten, gewichten Sie Aktualität und behandeln Sie AI-/Community-Signale als richtungsweisend, nicht als garantierten Traffic. Community-Quellen verzerren zu Power-Usern hin; gewichten Sie nach quellübergreifender Überlappung, nicht nach einem einzelnen lauten Thread.
• Jedes empfohlene Thema muss die öffentliche Quelle zitieren, die belegt, dass Hausbesitzer fragen. Keine Quelle, keine Empfehlung — und keine erfundenen Volumina oder Zitate.

Verwandte Skills

• service-area-rank-audit (Home Services Marketing): die Local-Rank-Seite — finden Sie heraus, welche Servicegebiete schwach sind, und lokalisieren Sie diesen Content dort.
• content-opportunity-brief (Content Strategy Agent): der allgemeine Demand-to-ranked-topics-Workflow, auf dem dieser handwerksspezifische Plan aufbaut.
• unifapi: der gemeinsame Daten-Skill — verbinden Sie MCP und entdecken Sie die SEO-/GEO-/Reddit-/News-Operationen, die dieser Skill liest.