挖关键词的习惯动作是开第三方工具：输个种子词，导出几百个扩展词。可第三方给的是“别人在搜什么”的估算，你手里其实有一份更值钱的数据——已经搜到你网站的真实用户在用什么词。这份清单来自 Search Console 的效果报告和百度统计的搜索词，免费、精确、带着你自己站点的上下文，放着不用等于守着金矿要饭。
建库分三步。第一步导出两个来源的搜索词：GSC 效果报表按查询词导出 CSV，百度统计的搜索词报表同样导出。第二步合并去重聚合，算出每个词的曝光量。第三步按数据分级，不同级别对应不同动作，这才是关键词库区别于一堆关键词的地方。
import csv
kws = {}
for f, col in [("gsc_queries.csv", "Query"),
("tongji_words.csv", "搜索词")]:
for r in csv.DictReader(open(f, encoding="utf-8-sig")):
kw = (r.get(col) or "").strip()
if not kw:
continue
imp = int(r.get("Impressions") or r.get("曝光次数") or 0)
kws[kw] = kws.get(kw, 0) + imp
# 按曝光量倒序输出合并后的词表
for kw, imp in sorted(kws.items(), key=lambda x: -x[1]):
print(f"{imp:8d} {kw}")分级用两个维度交叉：排名水位和曝光量。排名在 3 到 10 位、曝光量大的词是主攻词——标题内容强化加站内锚文本堆权重，把它们顶进前三；排名 11 到 20 的词是潜力词，适合用新文章或聚合页承接，内链从高权重页指向过去；有曝光但排名 30 开外的词先记着不动，那是选题灵感库不是战场。这套分级和之前写过的关键词聚类分组可以接上：聚类管把几百个词归成意图组，分级管每组先打哪个。
# 关键词库表结构（keywords_lib.csv）
# kw,source,impressions,position,tier,action
# vps测评, gsc, 4200, 7.1, attack, 标题+锚文本
# 老机器装什么系统,百度统计,310,15.3,potential,新文章承接
要交代的数据边界：GSC 出于隐私保护隐藏了一部分匿名化查询，界面上显示不全，官方 API 和大批量导出同样不含这批词——所以你的关键词库永远是样本不是全量。但这个样本的成色极高：曝光量越大的词越不可能被隐藏，有商业价值的词基本都在明面上。验证方法也简单：从库里挑一个主攻词写篇针对性的文章，一个月后回看该词的排名和流量变化，库的成色自己说话。
库建成之后别让它烂在表格里，接入日常流程才算数：每周从库里捞三条选题进内容日历，新文章的标题和 TDK 直接从主攻词的措辞里取材——用户的原始搜索词就是最好的文案素材，比任何文案课教的都准。库本身也要新陈代谢：每季度跑一遍合并脚本，曝光归零的旧词降级归档，新冒出来的词补录分级。关键词库是活的资产，躺着不动的词表三个月就过时了。
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